【技术】一种海岸线遥感精准定位方法，GEE和Landsat8 OLI影像，舟山为例

摘要

基于长时序卫星遥感影像，发展了一种考虑地物含水量的海岸线精准定位模型。首先，获取研究时相内覆盖研究区的遥感影像，构建高质量遥感影像堆栈；其次，基于缨帽变换（tasselled cap transformation，TCT）获取表征地物含水量的湿度分量，构建湿度指数堆栈；然后，利用最大光谱指数合成（maximum spectral index composite，MSIC）算法对湿度分量进行最大值合成，获取最大水面合成影像；最后，在OTSU算法的支持下对最大水面合成影像进行分割，获取位置准确的海岸线遥感信息。研究基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平台和Landsat8 OLI遥感影像，选择舟山本岛开展验证实验，结果表明，该模型能准确定位不同类型海岸线，位置精度较高，与目视解译结果相比，距离平均值和均方根误差分别为3.42 m和6.79 m，99.42%的验证点小于1像元宽度。本研究能够为海岸线遥感信息高精度提取提供技术支撑，对于海岸带资源科学管理和可持续发展具有重要意义。

引用

龚绍军, 陈超, 范竞. 一种考虑地物含水量和长时序遥感影像的海岸线精准定位方法 [J]. 自然资源遥感, 2025, 37(5): 53-61

引言

目前存在多种海岸线遥感信息提取方法，并在特定领域或条件下取得了成功。然而，现有方法主要以瞬时性遥感图像为数据源，受周期性潮汐影响，难以准确定位平均大潮高潮位时的水陆边界线。

本研究分析了遥感成像瞬时性和潮水涨落动态性之间的关系，发展一种新型海岸线遥感精准定位模型，该模型充分考虑地物含水量，利用长时序卫星遥感图像实现海岸线的精确提取。这项研究能够解决海岸线遥感信息提取中的时空矛盾问题，为海岸带资源的科学管理提供技术支持。

主要图表

图1研究区遥感图像

图2研究路线图

图3海岸线提取结果

图4不同方法提取结果

图5不同类型海岸线提取效果对比

图6不同距离点数分布图

结束语

针对瞬时性遥感图像难以准确探测海岸线空间位置的问题，本文发展了一种考虑地物含水量的海岸线精准定位模型，利用缨帽变换获取湿度指数以准确探测海岸线空间位置，并以舟山本岛为研究区开展了验证实验。结果表明，该方法具有较好的适用性，能够准确提取不同类型的海岸线，所围面积误差和长度误差分别为-0.14%和2.50%。该方法所得结果空间位置准确，与参考数据的距离平均值和RMSE分别为3.42 m和6.79 m，99.42%的验证点位置误差在1像元宽度范围内，优于传统方法所得结果。本研究能够为海岸线遥感信息准确提取提供技术支撑，对海岸带资源科学管理和可持续发展具有重要意义。

本研究虽然基于长时序卫星遥感影像实现了海岸线精准定位，但舟山本岛以基岩岸线为主，在淤泥质海岸、砂质海岸等更复杂地理环境下的应用效果仍需进一步探讨。未来需要关注以下问题：①将该方法应用于更大空间尺度、更长时间序列的海岸线遥感信息提取中，以验证方法的可靠性和适用性；②分析不同类型海岸线在遥感图像上的表现特征，开展海岸线类别属性识别研究；③结合区域经济发展、气候气象、地形地貌、自然灾害等数据，开展海岸线时空演变归因分析。

来源：测绘学术资讯