地理空間信息技術(shù)與海岸帶科學(xué)研究*

1 浙江大學(xué)海洋學(xué)院海島海岸帶研究所 舟山 316021 2 中國(guó)科學(xué)院煙臺(tái)海岸帶研究所 煙臺(tái) 264003

地理空間信息技術(shù)與海岸帶科學(xué)研究*

吳嘉平1鄭玉晗1顧佳麗1駱永明2

1 浙江大學(xué)海洋學(xué)院海島海岸帶研究所 舟山 316021 2 中國(guó)科學(xué)院煙臺(tái)海岸帶研究所 煙臺(tái) 264003

近年來(lái)，包括遙感、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)在內(nèi)的地理空間信息技術(shù)快速發(fā)展，為海岸帶科學(xué)研究提供了非常有利的技術(shù)支撐和發(fā)展機(jī)遇，也在海岸帶生產(chǎn)應(yīng)用中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。文章簡(jiǎn)要例舉了地理空間信息技術(shù)在海岸帶資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害管理和綜合評(píng)估方面的應(yīng)用，探討了其應(yīng)用現(xiàn)狀與前景。基于目前我國(guó)雄厚的地理空間信息技術(shù)儲(chǔ)備，建議開展地理空間大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)研究，支撐海岸帶科學(xué)研究的信息化、定量化和系統(tǒng)化，開展業(yè)務(wù)化和智能化應(yīng)用，進(jìn)一步直接體現(xiàn)地理空間信息技術(shù)的價(jià)值。

遙感，地理信息系統(tǒng)，全球定位系統(tǒng)，海岸帶，應(yīng)用研究

DOI 10.16418/j.issn.1000-3045.2016.10.014

海岸帶作為陸地與海域過(guò)渡區(qū)域，陸海交互作用明顯，兼具海陸性質(zhì)，同時(shí)又有其獨(dú)特性。海岸帶地理位置優(yōu)越、交通便利、資源豐富、環(huán)境宜人，往往成為海洋開發(fā)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、貨物貿(mào)易和文化交流的首選區(qū)域。從世界范圍看，海岸帶區(qū)域雖不到全球陸地面積的10%，但卻是人類活動(dòng)極為頻繁的區(qū)域， 超過(guò) 160 萬(wàn)人的大都市有 2/3 分布在海岸帶地區(qū)[1]。中國(guó)的海岸帶包括遼寧、河北、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西和港澳臺(tái)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、貿(mào)易活躍的省區(qū)市。同時(shí)，海岸帶也是生態(tài)脆弱和敏感的區(qū)域。人類頻繁的生產(chǎn)生活活動(dòng)對(duì)其產(chǎn)生了巨大壓力，導(dǎo)致了一部分區(qū)域的生態(tài)退化和環(huán)境破壞。鑒于海岸帶區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)的重要性、地理位置的優(yōu)越性和生態(tài)的脆弱敏感性，其是否能夠可持續(xù)發(fā)展早已成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。

地理空間信息技術(shù)大體包含遙感（Remote Sensing, RS）、地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System, GIS）和全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System, GPS）技術(shù)，通常稱為“3S”技術(shù)。3S 技術(shù)是在 20 世紀(jì) 60—70 年代開始發(fā)展的高新技術(shù)，已作為有效的數(shù)據(jù)獲取和分析技術(shù)，在海岸帶科學(xué)研究、生產(chǎn)管理方面發(fā)揮了重要的作用。遙感是對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，具有觀測(cè)范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高、經(jīng)濟(jì)性突出等優(yōu)點(diǎn)，在大范圍、海量數(shù)據(jù)獲取方面擁有無(wú)可比擬的優(yōu)越性；地理信息系統(tǒng)是一種有效的集地理空間數(shù)據(jù)搜集、整合、編輯、處理、分析、管理和應(yīng)用于一體的綜合手段或技術(shù)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)相比，地理信息系統(tǒng)可以整合地理空間信息和非空間信息，更好地分析、表達(dá)實(shí)際地物的空間位置、屬性及相互關(guān)系；全球定位系統(tǒng)是具有實(shí)時(shí)三維導(dǎo)航、定位、測(cè)速、授時(shí)服務(wù)等信息獲取與傳輸?shù)男乱淮到y(tǒng)，具有全天候、高精度、自動(dòng)化、高效益等特點(diǎn)，已廣泛而成功地嵌入眾多的日常生活和軍事活動(dòng)中。近年來(lái)，地理空間信息技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在海岸帶監(jiān)測(cè)、分析、調(diào)查和研究的多個(gè)方面，如海岸帶資源的開發(fā)與保護(hù)、海岸帶環(huán)境的監(jiān)測(cè)與綜合管理等，已成為海岸帶區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究不可或缺的技術(shù)手段。

1 地理空間信息技術(shù)在海岸帶研究中的應(yīng)用

1.1 海岸帶資源開發(fā)與保護(hù)

海岸帶區(qū)域擁有豐富的生物、能源、旅游和港口交通等資源，是得天獨(dú)厚的人類聚集區(qū)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)。然而，海岸帶資源有限但人類需求無(wú)限，將有限資源盡可能多地滿足人類需求的關(guān)鍵點(diǎn)是對(duì)資源進(jìn)行合理地開發(fā)與保護(hù)。世界海洋大國(guó)如美國(guó)、英國(guó)、澳大利亞等，把 3S 技術(shù)應(yīng)用在了幾乎所有的大規(guī)模近岸資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境保護(hù)和開發(fā)規(guī)劃中。澳大利亞?wèn)|部海岸被譽(yù)為“黃金海岸”，其海岸帶生態(tài)系統(tǒng)組成極為豐富，為全面了解其復(fù)雜的生態(tài)結(jié)構(gòu)和物質(zhì)組成，實(shí)現(xiàn)對(duì)海岸帶的科學(xué)管理，當(dāng)?shù)貙W(xué)者一直致力于對(duì)海岸資源的調(diào)查。近年來(lái)，相比于傳統(tǒng)的野外調(diào)查方式，這些探測(cè)調(diào)查更趨向于運(yùn)用遙感技術(shù)。探測(cè)內(nèi)容包括對(duì)近岸海草物種組成、覆蓋度的監(jiān)測(cè)以及生物量的反演[2-4]、對(duì)珊瑚礁分布的探測(cè)[5]、對(duì)紅樹林葉面積指數(shù)的遙感評(píng)估[6]等。除此之外，利用地理信息系統(tǒng)分析資源變化情況及預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的技術(shù)也越來(lái)越成熟，為資源開發(fā)或保護(hù)的管理決策提供科學(xué)依據(jù)。美國(guó)夏威夷沿海開發(fā)了公眾參與的地理信息系統(tǒng)，利用公眾來(lái)獲取有關(guān)珊瑚礁利用的各類數(shù)據(jù)，并繪制相關(guān)的利用圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)珊瑚礁資源的有效開發(fā)和保護(hù)管理[7]。

作為大型海藻養(yǎng)殖大國(guó)，我國(guó)沿海大型海藻養(yǎng)殖面積、產(chǎn)量逐年增加。通常，人們獲取大型海藻養(yǎng)殖信息的主要手段是查詢統(tǒng)計(jì)資料或?qū)嵉刈咴L，這樣得到的數(shù)據(jù)往往不具備準(zhǔn)確性和時(shí)效性。盧業(yè)偉等人[8]利用高分辨率影像實(shí)現(xiàn)了對(duì)福建近海養(yǎng)殖區(qū)的自動(dòng)提?。桓吡撩鞯热薣9]運(yùn)用 Landsat 系列遙感數(shù)據(jù)成功研究了山東灣海水養(yǎng)殖格局的時(shí)空變化。作者所在研究組利用我國(guó)新近發(fā)射的高分二號(hào)衛(wèi)星（分辨率為 4m）監(jiān)測(cè)大型海藻養(yǎng)殖（圖 1），其養(yǎng)殖面積識(shí)別精度可達(dá) 97%。然而，類似的研究還處于初始階段，研究區(qū)域小，監(jiān)測(cè)的海藻品種單一。研究組正致力于根據(jù)不同藻種的光譜及物候?qū)W特性，建立一套基于遙感的大型海藻自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，綜合地理空間信息技術(shù)，快速、準(zhǔn)確地獲取海藻分布面積，估算產(chǎn)量，為海藻養(yǎng)殖業(yè)的有效管理、健康可持續(xù)發(fā)展提供技術(shù)支持。

圖1 根據(jù)2015年1月2日我國(guó)高分二號(hào)衛(wèi)星多光譜影像分類獲得的浙江省蒼南縣大漁灣近岸海域類別圖

1.2 海岸帶生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)

海岸帶區(qū)域人口密集、人類活動(dòng)劇烈，對(duì)其生態(tài)環(huán)境造成了巨大的壓力，引發(fā)或加劇了如有害生物物種入侵、赤潮、溢油、有機(jī)物和重金屬污染等諸多問(wèn)題。在近岸陸域，Wang 等人[21]利用 Landsat 和 SPOT 影像，準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)了1993 — 2014 年間浙江省樂(lè)清灣的物種分布狀況（圖 2），分析了不同時(shí)期入侵物種互花米草（Spartina alterniflora）的生長(zhǎng)狀況和動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，為該入侵物種的防治提供了手段和對(duì)策。

葉綠素、黃色物質(zhì)及固體懸浮物可用作反映海水的健康狀況、預(yù)報(bào)赤潮的發(fā)生等。溫小樂(lè)[10]利用同步的遙感影像光譜信息和實(shí)測(cè)水質(zhì)數(shù)據(jù)，建立了閩江福州段的懸浮物遙感模型，分析了水體懸浮物的時(shí)空變化規(guī)律及其原因。國(guó)家海洋局海洋二所潘德爐團(tuán)隊(duì)[23,26]完成的“近海復(fù)雜水體遙感關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用”系列成果，突破了我國(guó)海洋水色遙感資料處理與應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，不僅能提取出葉綠素等帶色物質(zhì)的濃度，還發(fā)展了氮、磷、有機(jī)碳等非光化物質(zhì)的海洋遙感反演模型，從而提取其濃度，實(shí)現(xiàn)了高精度的水質(zhì)分類，應(yīng)用于我國(guó)業(yè)務(wù)化的海洋水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)，推動(dòng)了海洋監(jiān)測(cè)行業(yè)的發(fā)展。

針對(duì)墨西哥灣的重大溢油事故，Nelson等人[11]利用GIS、爆炸和泄漏事故發(fā)生模型，分析了溢油的時(shí)空變化，評(píng)價(jià)了墨西哥灣的脆弱性和潛在性風(fēng)險(xiǎn)，為溢油事件處理提供了支持。重金屬污染已經(jīng)成為海岸帶地區(qū)主要環(huán)境污染之一。Keshavarzi 等人[12]綜合利用地理空間信息技術(shù)分析了恰爾哈爾灣沉積物中重金屬的濃度及空間分布，明晰了各種污染源。這些案例表明，地理空間信息技術(shù)能有效監(jiān)測(cè)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的發(fā)生、演變，分析、預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì)，揭示這些海岸帶生態(tài)環(huán)境問(wèn)題發(fā)生的機(jī)理和影響因子，從而為生態(tài)修復(fù)、環(huán)境保護(hù)、高效管理提供技術(shù)手段和科學(xué)依據(jù)。

1.3 海岸帶土地利用及景觀變化

海岸帶地區(qū)人類活動(dòng)頻繁，土地利用變化劇烈，地理空間信息技術(shù)能夠直觀地顯示不同時(shí)期海岸帶地區(qū)土地利用情況，從而為分析地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度和趨勢(shì)、制定國(guó)家的發(fā)展戰(zhàn)略、支撐政府的政策導(dǎo)向等奠定科學(xué)基礎(chǔ)。政府部門可以借助地理空間信息技術(shù)建立海岸帶管理系統(tǒng)，監(jiān)測(cè)海岸帶區(qū)域的土地利用情況，分析土地利用的開發(fā)強(qiáng)度以及環(huán)境生態(tài)安全情況[13]，為合理制定和調(diào)整土地利用規(guī)劃提供依據(jù)。此外，土地利用的變化會(huì)導(dǎo)致景觀格局的改變，因此，了解土地利用變化狀況有助于區(qū)域景觀格局動(dòng)態(tài)的研究。以杭州灣南岸慈溪市海涂圍墾動(dòng)態(tài)為例，根據(jù)該區(qū)域 2004 年 7 月19 日獲取的陸地衛(wèi)星（Landsat）圖像（圖 3），結(jié)合地方志的歷史記載和地面調(diào)查獲得的海涂圍墾歷史和現(xiàn)狀，追溯了 1 000 多年來(lái)海涂圍墾活動(dòng)所發(fā)生的大體年代，掌握了區(qū)域海涂圍墾的動(dòng)態(tài)變化及其規(guī)律，從而有助于對(duì)該地區(qū)各個(gè)不同歷史時(shí)期的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境和氣候等因素進(jìn)行系統(tǒng)研究。

圖2 根據(jù)2014年7月9日的SPOT影像獲得的浙江樂(lè)清灣分類圖

圖3 2004 年 7 月 19 日杭州灣南岸慈溪市 Landsat TM 圖像

1.4 海岸帶災(zāi)害管理

海岸帶人口密集，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，頻發(fā)的災(zāi)害如海嘯、地震、風(fēng)暴潮等，容易造成嚴(yán)重的人員傷亡和巨大的財(cái)產(chǎn)損失。為減輕災(zāi)害影響，對(duì)這些災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)、評(píng)估、預(yù)報(bào)、預(yù)警和應(yīng)急處置成為海岸帶管理的重要組成部分。綜合運(yùn)用 3S 技術(shù)，建立海岸帶災(zāi)害管理和決策系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)歷史災(zāi)害查詢，研究災(zāi)害發(fā)生的時(shí)空規(guī)律及變化，對(duì)災(zāi)害進(jìn)行定時(shí)定點(diǎn)監(jiān)測(cè)、預(yù)警預(yù)報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為應(yīng)對(duì)災(zāi)害決策提供輔助支持，從而最大程度降低災(zāi)害損失[14]。例如，憑借地理信息系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)綜合、空間分析、制圖功能進(jìn)行災(zāi)害應(yīng)急管理[15]；利用 3S 技術(shù)研究地中海區(qū)域大河三角洲的長(zhǎng)期侵蝕災(zāi)害狀況，分析海岸帶區(qū)域各類災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)情況[16]，在低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)做好工程建設(shè)方面的相應(yīng)工作，盡可能避免在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)開展人類活動(dòng)，提前做好應(yīng)對(duì)高發(fā)高強(qiáng)度災(zāi)害的措施等。地理空間信息技術(shù)在預(yù)測(cè)海岸帶災(zāi)害、減小災(zāi)害損失中發(fā)揮了不可或缺的作用。

1.5 海岸帶綜合管理

海岸帶綜合管理包括規(guī)劃、開發(fā)、監(jiān)測(cè)、保護(hù)、評(píng)估等。美國(guó)海洋和大氣管理局（NOAA）早在 20 年前就資助了 29 個(gè)沿海（湖）州建立海岸帶管理數(shù)據(jù)庫(kù)，并完成了海岸帶基礎(chǔ)信息平臺(tái)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的搭建，實(shí)現(xiàn)了支撐綜合管理海岸帶和各類信息系統(tǒng)的業(yè)務(wù)化運(yùn)行以及相關(guān)信息的實(shí)時(shí)傳輸和發(fā)布[17]。我國(guó)在 1997 年建立的國(guó)家海洋信息系統(tǒng)，集海洋開發(fā)、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)于一體，擁有海洋方面的經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境、空間和文獻(xiàn)、法規(guī)等信息，并能進(jìn)行圖形、圖像、文字顯示等，但并沒(méi)有形成完整的海岸帶綜合管理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。RS 可帶來(lái)更宏觀、更全面的海岸帶基礎(chǔ)信息，GIS 可將陸海數(shù)據(jù)疊加分析，為海岸帶功能區(qū)規(guī)劃提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。綜合運(yùn)用 RS 和 GIS，給海岸帶生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建帶來(lái)了新的活力，可促進(jìn)海岸帶綜合管理。陳正華等人[18]通過(guò)遙感計(jì)算植被指數(shù)，建立活力、組織力、恢復(fù)力 3 項(xiàng)指標(biāo)，并應(yīng)用壓力狀態(tài)響應(yīng)模型評(píng)估了 1998—2007 年間浙江沿海陸域生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況。苗海南等人[19]利用多時(shí)相遙感影像，對(duì)渤海灣沿岸近 20 年的海域開發(fā)活動(dòng)進(jìn)行了分類統(tǒng)計(jì)，并參照現(xiàn)有的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量化研究成果，對(duì)該海域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化進(jìn)行了估算和分析。

2 海岸帶地理空間信息技術(shù)的未來(lái)研究與發(fā)展建議

2.1 未來(lái)研究方向與前沿

海岸帶地區(qū)自然條件復(fù)雜，社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁，其可持續(xù)發(fā)展問(wèn)題仍將是全世界關(guān)注的重點(diǎn)。RS 作為海岸帶海量數(shù)據(jù)獲取的最佳手段，GIS 作為海岸帶海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、高效管理和強(qiáng)有力的分析工具，GPS 作為海陸空三位一體快速、準(zhǔn)確定位與導(dǎo)航技術(shù)，三者的發(fā)展及綜合運(yùn)用對(duì)深入開展海岸帶科學(xué)研究，建立我國(guó)高效的海岸帶綜合管理體系具有重要意義。

（1）遙感：技術(shù)集成，應(yīng)用導(dǎo)向。高光譜遙感可探測(cè)到海岸帶地物更細(xì)微具體的類別，從而獲取研究區(qū)域目標(biāo)物的時(shí)空變化情況；微波遙感可實(shí)現(xiàn)全天候的海岸帶監(jiān)測(cè)； 激光雷達(dá)利用機(jī)載激光發(fā)射和接收裝置，通過(guò)人為控制波長(zhǎng)發(fā)射大功率脈沖激光，進(jìn)行水底探測(cè)，是集光-機(jī)-電于一體的新技術(shù)，也是用來(lái)進(jìn)行海岸帶地形探測(cè)的有效手段[20]。但是由于海水對(duì)激光信號(hào)的能量衰減效應(yīng)，尤其是我國(guó)沿海的海水懸浮物濃度較高，對(duì)信號(hào)的隨機(jī)干擾更為強(qiáng)烈，造成這項(xiàng)技術(shù)目前在我國(guó)的成功應(yīng)用案例較少。如何克服這一問(wèn)題，使其在海岸帶岸線及生態(tài)環(huán)境資源監(jiān)測(cè)中發(fā)揮更大作用是我們未來(lái)努力的方向。以無(wú)人機(jī)作為搭載平臺(tái)的無(wú)人機(jī)遙感由于其價(jià)格低廉、高度機(jī)動(dòng)、靈活和對(duì)云層影響的抵御能力而體現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，有著很好的應(yīng)用前景。

（2）地理信息系統(tǒng)：可視交互，技術(shù)普及。目前，GIS 已具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、編輯、分析、管理和運(yùn)用功能，未來(lái)發(fā)展可傾向于支持更多種類的數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)海岸帶地區(qū)地理空間事物及其演變更全面的表達(dá)和比較；開發(fā)和支持更先進(jìn)、更便捷的大眾化數(shù)據(jù)分析方法，增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用的友好性和可操作性，讓海岸帶管理更加簡(jiǎn)單、有效、快捷；更多發(fā)展基于網(wǎng)絡(luò)的、交互性更強(qiáng)的地理信息系統(tǒng)，有助于海岸帶自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的采集、更新和共享，有助于海岸帶管理的全民參與[21-23]。

（3）全球定位系統(tǒng)：綜合遙感與GIS，技術(shù)領(lǐng)先。

到 2025 年前，我國(guó)有可能發(fā)射 70 多顆對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星[24]，包括陸地與環(huán)境衛(wèi)星、海洋衛(wèi)星和氣象衛(wèi)星，將給衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用提供巨大的市場(chǎng)和機(jī)遇。我國(guó)自主研發(fā)了多款性能優(yōu)良的 GIS 軟件，也培養(yǎng)了大量 GIS 專業(yè)人才；我國(guó)的北斗衛(wèi)星定位、導(dǎo)航系統(tǒng)也可與美國(guó)的 GPS 相媲美。我國(guó)的無(wú)人機(jī)占據(jù)了全球絕大部分的市場(chǎng)份額，成為民用無(wú)人機(jī)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)品牌。固定懸停、自動(dòng)返航、GPS 定位導(dǎo)航、3D 地圖重建、影像實(shí)時(shí)傳輸?shù)鹊瓤蔀槲覀兲峁﹥r(jià)格低廉、高效、實(shí)用的技術(shù)和手段。

2.2 對(duì)我國(guó)該領(lǐng)域發(fā)展的建議

當(dāng)前，我國(guó)正大力實(shí)施海洋戰(zhàn)略，建設(shè)“21 世紀(jì)海上絲綢之路”。處于特殊區(qū)位的海岸帶是鏈接樞紐和建設(shè)港灣的必然場(chǎng)所。同時(shí)，我國(guó)面臨巨大的挑戰(zhàn)，包括海洋權(quán)益維護(hù)、資源有效開發(fā)和保護(hù)、生態(tài)環(huán)境安全保障等，地理空間信息技術(shù)能起到技術(shù)支撐作用。但是，解決這些問(wèn)題需要專業(yè)人才，需要結(jié)合地面的、歷史的資料數(shù)據(jù)，結(jié)合常規(guī)和新興的技術(shù)與方法，特別要提倡數(shù)據(jù)、資料的標(biāo)準(zhǔn)化和共享，把相關(guān)部門的數(shù)據(jù)規(guī)范化，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并使公眾有機(jī)會(huì)共享和使用，這樣才能更有力地推進(jìn)海岸帶科學(xué)研究，能更好地解決我們面臨的實(shí)際問(wèn)題。

當(dāng)今正處于“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，李國(guó)杰和程學(xué)旗在《大數(shù)據(jù)研究：未來(lái)科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考》一文中[25]，很好地闡述了大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與重大意義，對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略提出了建議。大數(shù)據(jù)隱含著巨大的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科研價(jià)值，在包括海岸帶在內(nèi)的地學(xué)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)更是早已存在。人們幾千年來(lái)積存了各種各樣的地圖、資料，近百年來(lái)獲得了無(wú)數(shù)的航空影像和照片，近 50 年來(lái)由各種衛(wèi)星獲得了海量的遙感圖像，在此暫且把這些稱為“地理空間大數(shù)據(jù)”，我們目前只利用了其中相當(dāng)少的一部分。通常的大數(shù)據(jù)都是無(wú)法在可容忍的時(shí)間內(nèi)，用傳統(tǒng) IT 技術(shù)和軟硬件工具對(duì)其進(jìn)行感知、獲取、管理、處理和服務(wù)。地理空間大數(shù)據(jù)則對(duì) IT 技術(shù)和軟硬件工具提出了更大的挑戰(zhàn)。如何將這些地理空間大數(shù)據(jù)合理地篩選與整合，綜合分析與利用，為我們認(rèn)識(shí)海岸帶規(guī)律，保護(hù)、利用和改良海岸帶等目的服務(wù)，這不僅是我們所追求的數(shù)據(jù)價(jià)值，而且必將更好地引領(lǐng)海岸科學(xué)與工程研究，促進(jìn)沿海地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

1 Cracknell A P. Remote sensing techniques in estuaries and coastal zones - an update. International Journal of Remote Sensing, 1999, 20(3): 485-96.

2 Phinn S, Roelfsema C, Dekker A, et al. Mapping seagrass species, cover and biomass in shallow waters: An assessment of satellite multi-spectral and airborne hyper-spectral imaging systemsin Moreton Bay (Australia). Remote Sensing of Environment, 2008, 112(8): 3413-3425.

3 Roelfsema C M, Lyons M, Kovacs E M, et al. Multi-temporal mapping of seagrass cover, species and biomass: A semi-automated object based image analysis approach. Remote Sensing of Environment, 2014, (150): 172-187.

4 Lyons M B, Phinn S R, Roelfsema C M. Long term land cover and seagrass mapping using Landsat and object-based image analysis from 1972 to 2010 in the coastal environment of South East Queensland, Australia. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2012, (71): 34-46.

5 Roelfsema C M, Phinn S R, Joyce K E. Evaluation of benthic survey techniques for validating remotely sensed images of coral reefs. 12th International Coral Reefs Symposium. International Coral Reef Society, 2004.

6 Kamal M, Phinn S, Johansen K. Assessment of multi-resolution image data for mangrove leaf area index mapping. Remote Sensing of Environment, 2016, (176): 242-254.

7 Levine AS, Feinholz CL. Participatory GIS to inform coral reef ecosystem management: Mapping human coastal and ocean uses in Hawaii. Applied Geography, 2015, (59): 60-69.

8 盧業(yè)偉, 李強(qiáng)子, 杜鑫, 等. 基于高分辨率影像的近海養(yǎng)殖區(qū)的一種自動(dòng)提取方法. 遙感技術(shù)與應(yīng)用, 2015, 30(3): 486-94.

9 高亮明, 李炎, 鐘碩良, 等. 東山灣海水養(yǎng)殖布局變化的遙感研究. 海洋學(xué)研究, 2014, 32(4): 35-42.

10 溫小樂(lè), 徐涵秋. 近20年閩江福州段水域懸浮物時(shí)空變化的遙感分析. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 29(3): 648-654.

11 Nelson J R, Grubesic T H, Sim L, et al. Approach for assessing coastal vulnerability to oil spills for prevention and readiness using GIS and the Blowout and Spill Occurrence Model. Ocean & Coastal Management, 2015, (112): 1-11.

12 Keshavarzi B, Ebrahimi P, Moore F. A GIS-based approach for detecting pollution sources and bioavailability of metals in coastal and marine sediments of Chabahar Bay, SE Iran. Chemie der Erde - Geochemistry, 2015, (75): 185-95.

13 劉錟, 康慕誼, 呂樂(lè)婷. 海南島海岸帶土地生態(tài)安全評(píng)價(jià). 中國(guó)土地科學(xué), 2013, 27(8): 75-80.

14 李京, 陳云浩, 劉志剛, 等. 海島與海岸帶環(huán)境遙感. 北京: 科學(xué)出版社, 2010.

15 Kulkarni A T, Mohanty J, Eldho T I, et al. A web GIS based integrated flood assessment modeling tool for coastal urban watersheds. Computers & Geosciences, 2014, (64): 7-14.

16 Petropoulos G P, Kalivas D P, Griffiths H M, et al. Remote sensing and GIS analysis for mapping spatio-temporal changes of erosion and deposition of two Mediterranean river deltas: The case of the Axios and Aliakmonas rivers, Greece. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015, (35): 217-228.

17 楊曉梅, 周成虎, 駱劍承, 等. 我國(guó)海岸帶及近海衛(wèi)星遙感應(yīng)用信息系統(tǒng)構(gòu)建和運(yùn)行的基礎(chǔ)研究. 海洋學(xué)報(bào)(中文版), 2002, 24(5): 36-45.

18 Chen Z, Yin Q, Li L, et al. Ecosystem health assessment by using remote sensing derived data: A case study of terrestrial region along the coast in Zhejiang province. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2010 IEEE International. IEEE, 2010: 4526-4529.

19 苗海南, 劉百橋. 基于RS的渤海灣沿岸近20年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化分析. 海洋通報(bào), 2014, 33(2): 121-125.

20 Brock J C, Purkis S J. The emerging role of lidar remote sensing in coastal research and resource management. Journal of Coastal Research, 2015, 25(6):1-5.

21 Wang A, Chen J, Jing C, et al. Monitoring the Invasion of Spartina alterniflora from 1993 to 2014 with Landsat TM and SPOT 6 satellite data in Yueqing Bay, China. PLoS ONE, 2015, 10(8): 0135538.

22 隋廣軍, 唐丹玲. 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害評(píng)估與應(yīng)急管理. 北京: 科學(xué)出版社, 2015.

23 潘德爐, 林壽仁, 李淑菁, 等. 海洋水色遙感在海岸帶綜合管理中的應(yīng)用. 航天返回與遙感， 2001, 22(2): 34-39.

24《衛(wèi)星應(yīng)用》編輯部. 中國(guó)衛(wèi)星應(yīng)用進(jìn)展. 衛(wèi)星應(yīng)用, 2012(5): 56-66.

25 李國(guó)杰, 程學(xué)旗. 大數(shù)據(jù)研究:未來(lái)科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考. 中國(guó)科學(xué)院院刊, 2012, 27(6): 647-657.

26 Pan D, Bai Y. Progress in the application of ocean color remote sensing in China. Acta Oceanologica Sinica, 2008, 27(4): 1-16.

吳嘉平浙江大學(xué)海島海岸帶研究所所長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師。1997 年獲美國(guó)堪薩斯州立大學(xué)博士學(xué)位。主要從事資源環(huán)境遙感與地理空間信息應(yīng)用、時(shí)空分析方法模型與應(yīng)用等方面的教學(xué)和研究工作，發(fā)表論文 100 余篇，合著中文專著 3 本、英文專著 1本。 E-mail: jw67@zju.edu.cn

Wu Jiaping Professor and Director of Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University. He obtained his Ph.D. degree from Kansas State University in 1997. His main research focuses on environmental geospatial information science and technology, spatiotemporal analysis, and modeling. He has published more than 100 papers in peer reviewed journals, authored and co-authored three books in Chinese and one book in English. E-mail: jw67@zju.edu.cn

Geospatial Information Technology and Coastal Zone Research

Wu Jiaping1Zheng Yuhan1Gu Jiali1Luo Yongming2
（1 Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China; 2 Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China）

The coastal zone connecting inland and sea-water areas can play a vital role in ocean development, economic booming, commercial intercourse, and cross-cultural communication, due to its richness in natural resources, special geographical location, and unique environment. However, traditional approaches for studying coastal zone can hardly meet the key requirements of timing, broad scope, and efficiency. Obtaining coastal zone information in an effective and reliable manner and achieving efficient management are important tasks that present a huge challenge for us. Recently, geospatial information technologies (GITs), including remote sensing (RS), geographic information systems (GIS), and global positioning systems (GPS), have been developed rapidly, thus providing us with powerful technological support and excellent development opportunities for coastal zone research and management purposes. This paper briefly reviews the applications of GITs in coastal zone. Five specific aspects are considered, namely, coastal zone resources inventory and conservation, environmental monitoring and ecological preservation, land use and landscape dynamics, disaster forecast and relief, and comprehensive management. For example, there are many remote sensing inversion models for monitoring the concentration of chlorophyll a, colored dissolved organic matter (CDOM), and suspended materials in coastal water, which can adequately reflect ecological and environmental health. The study of coastline dynamics by applying GITs is also common these days. Accordingly, we used Gaofen 2 (GF-2) satellite image and identified the macroalgae (porphyra) farming area in Dayu Bay (Zhejiang, China) with a classification accuracy of 97%. We are currently using GITs to identify different types of macroalgae, delineate the farming area, and estimate their yields. In addition, we provide examples of disaster relief and comprehensive coastal zone assessment and management, such as oil spill monitoring. Lastly, we present the status quo of GITs’ applications, discuss a foreground for development, and identify the challenges and perspectives of coastal zone studies. Nowadays, GITs have preferable technical reserve in China. High spatial and spectral resolution remote sensing can detect the finer coastal zone features and show their spatiotemporal changes. Unmanned aerial vehicles (UAV) also have great advantages in data collection due to their efficiency, flexibility, and reducing cloud resistance. GIS is a very powerful tool in spatial data storage, editing, processing, and modeling, and can be used in multi-source integration and data merging in Web based analysis and computation. Nevertheless, there are still some difficulties for us to overcome. For example, the majority of RS imagery is affected by weather as well as atmosphere, so that improved image processing (including cloud removal and atmospheric correction) is important in obtaining high quality results. In addition, when we use GIS to manage the coastal zone, we need to reconsider the important issue of how to make system management more convenient and effective, and how to encourage the public be involved into the process. All of the above are topics for further study as far as we are concerned. By 2025, China will launch over 70 earth observation satellites, including land resources and environment satellites, ocean satellites, and meteorological satellites, a fact that creates a big market and many application opportunities. Furthermore, we have developed high performance GIS software. The Beidou satellite (Compass) navigation and positioning system can also provide top quality GPS services. China has been vigorously implementing the strategy of blue economy, and building the “21stcentury Maritime Silk Road”. In order to explore the great potentials of coastal zone and capitalize on its strengths, we suggest to initiate the geospatial big data study and to support the coastal zone research for sustainable development purposes.

remote sensing (RS), geographic information system (GIS), global positioning system (GPS), coastal zone, applications

*資助項(xiàng)目：污染海域生物修復(fù)及其固碳效應(yīng)研究 （20 15DFA01410）

修改稿收到日期：2016年9月5日