海岸帶實時實地視頻觀測ARGUS技術(shù)

劉海江，時連強(qiáng)

(1.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058; 2.浙江省海洋巖土工程與材料重點(diǎn)實驗室，浙江 杭州 310058; 3.國家海洋局第二海洋研究所 國家海島開發(fā)與管理研究中心，浙江 杭州 310012)

海岸帶實時實地視頻觀測ARGUS技術(shù)

劉海江1，2，時連強(qiáng)3

(1.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058; 2.浙江省海洋巖土工程與材料重點(diǎn)實驗室，浙江 杭州 310058; 3.國家海洋局第二海洋研究所 國家海島開發(fā)與管理研究中心，浙江 杭州 310012)

區(qū)別于傳統(tǒng)的定時定點(diǎn)野外測量方法，近年來各種遙感監(jiān)測技術(shù)被應(yīng)用于海岸帶的實地觀測領(lǐng)域。其中基于岸線的近岸實時實地視頻觀測技術(shù)(ARGUS系統(tǒng))可獲取大范圍、長時間內(nèi)的海岸帶動力環(huán)境要素實測資料(諸如波浪、水流、岸線、地貌特征等)，在海岸工程研究領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。通過對ARGUS系統(tǒng)的回顧，敘述了該技術(shù)的發(fā)展概況、視頻數(shù)據(jù)類型和特點(diǎn)、圖像分析方法和實際應(yīng)用舉例，同時簡介了我國第一套ARGUS系統(tǒng)的構(gòu)建。此外，也簡要介紹了X波段雷達(dá)影像系統(tǒng)和紅外線攝像系統(tǒng)在海岸工程研究中的應(yīng)用。期望進(jìn)一步推動上述近岸視頻觀測技術(shù)在我國海岸工程研究中的應(yīng)用，為海岸帶的綜合管理利用和合理開發(fā)規(guī)劃提供相應(yīng)的科學(xué)支撐，同時促進(jìn)各相關(guān)學(xué)科間(如海岸工程、測繪、圖像分析等)的交叉合作。

視頻觀測；ARGUS系統(tǒng)；圖像分析；X波段雷達(dá)影像系統(tǒng)；紅外線攝像系統(tǒng)

Abstract:Different from the traditional in-situ point measurement in a specified time period,various remote sensing techniques are introduced into the coastal research field recently.Among them,the shore-based video imagery technique (ARGUS system) is broadly used in the coastal engineering studies,to obtain the large-area and long-period measurement data of different dynamic physical factors in nearshore region,e.g.,information of wave,current,shoreline position,and bathymetry features.A general review of the ARGUS system is conducted,including its development status,video data classification and characterization,image analysis approaches,and practical applications.At the same time,the first ARGUS system deployed in China is briefly described.In addition,application of the X-band radar imagery system and the infrared camera system in coastal engineering studies is also referred to.It is expected that the application of the above nearshore video monitoring techniques in China can be further extended to provide the scientific support for integrated management/utilization and reasonable development/planning in coastal regions.Meanwhile,it can promote the interdisciplinary studies among various subjects,e.g.,coastal engineering，spatial mapping and image analysis.

Keywords:video monitoring; ARGUS system; image analysis; X-band radar imagery system; infrared imagery system

在海岸工程研究領(lǐng)域，科研人員經(jīng)常受困于沒有足夠時間跨度和空間尺度的實時實地測量數(shù)據(jù)去校核和驗證所建立的數(shù)學(xué)模型，因此也很難將這些數(shù)值模型直接運(yùn)用到工程實際中去。傳統(tǒng)的野外觀測方法一般是將各種觀測儀器、設(shè)備在指定期間內(nèi)放入指定地點(diǎn)，測量所得結(jié)果往往僅是海岸帶區(qū)域中一點(diǎn)或幾點(diǎn)的數(shù)據(jù)，很難做到長期不間斷的大范圍監(jiān)測。這些在相對短時期內(nèi)采集的幾個代表點(diǎn)的數(shù)據(jù)在時間空間尺度上均較為有限,無法準(zhǔn)確描述所需研究區(qū)域內(nèi)各物理參數(shù)的時空分布特征，不能深入揭示海岸帶水沙動力過程的長短期變化規(guī)律，也滿足不了復(fù)雜數(shù)值模型驗證的需要[1]。傳統(tǒng)的野外數(shù)據(jù)采集方法需花費(fèi)眾多的人力、物力和財力，通常情況下效率較低。在臺風(fēng)、風(fēng)暴潮等極端自然環(huán)境條件下，傳統(tǒng)的現(xiàn)場觀測手段由于安全性問題經(jīng)常無法順利實施。然而，各種極端情況下的近岸海浪、水流的時空分布特點(diǎn)、海岸帶泥沙運(yùn)動特征和沿岸地形地貌演變過程卻是科研和工程實際中最需要把握的。此外，一般的野外觀測方法由于受儀器設(shè)備所限，往往無法做到數(shù)年尺度的長時間觀測。

20世紀(jì)80年代以來，適用于海岸帶區(qū)域的遙感監(jiān)測技術(shù)得到了長足發(fā)展，包括近岸視頻監(jiān)測系統(tǒng)[2-3]、X波段雷達(dá)影像系統(tǒng)[4-6]，多譜影像技術(shù)[7-8]和概要影像技術(shù)[9]等。其中，近二十年來基于海岸線的近岸視頻觀測技術(shù)被成功引入到海岸工程的野外監(jiān)測研究領(lǐng)域。該技術(shù)使用一個或幾個攝像機(jī)來觀測記錄近岸區(qū)域數(shù)公里范圍內(nèi)的水沙動力環(huán)境實時狀況，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸或?qū)嵉卮鎯υO(shè)備采集現(xiàn)場視頻圖像，再運(yùn)用圖像分析處理獲取研究所需的各種物理參數(shù)及其特征，諸如海岸線位置、波浪周期、波向、波譜、沿岸流、波浪沖流高度、海灘地形、沿岸地貌等。視頻觀測技術(shù)實施成本低，操作簡單，適應(yīng)性強(qiáng)，具有較高的時、空分辨率，可實時監(jiān)測沿海區(qū)域的環(huán)境動力特征。近年來該技術(shù)發(fā)展迅速，研究應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)大，全球海岸帶監(jiān)測體系也在不斷構(gòu)建完善，在海岸工程實地研究，海岸帶的管理、利用及保護(hù)和沿海防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用[10]。

本文歸納總結(jié)了過去30多年國內(nèi)外海岸帶視頻觀測研究領(lǐng)域的相關(guān)工作和發(fā)展?fàn)顩r，主要介紹基于攝像機(jī)的近岸視頻觀測技術(shù)(ARGUS系統(tǒng))，同時對X波段雷達(dá)影像系統(tǒng)和紅外線攝像系統(tǒng)在海岸工程研究中的應(yīng)用做簡要的介紹。期望進(jìn)一步推動上述各觀測技術(shù)在我國海岸工程實地科研中的應(yīng)用，促進(jìn)海岸帶視頻監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。

1 ARGUS視頻觀測系統(tǒng)簡介

利用航空照片進(jìn)行海岸帶動力過程的分析可以追溯到20世紀(jì)30年代。近代海岸帶視頻監(jiān)測系統(tǒng)是由美國俄勒岡州立大學(xué)的Rob Holman教授所在的海岸圖像實驗室于20世紀(jì)80年代逐漸發(fā)展起來的[11]，其主要成果為基于岸線的近岸視頻觀測技術(shù)(Shore-based video imagery technique)，即ARGUS系統(tǒng)(ARGUS一詞來源于古希臘神話，為一有100只眼睛的巨人)。該系統(tǒng)是一個基于視頻圖像的海岸帶信息提取與分析系統(tǒng)，可以對海灘及近海海域進(jìn)行實時在線監(jiān)測。該系統(tǒng)主要由圖像采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)存儲/傳輸系統(tǒng)組成。圖像采集系統(tǒng)一般由4～6個實地攝像機(jī)組成(如圖1所示)，可對海岸帶進(jìn)行180度全方位觀測。根據(jù)攝像機(jī)安置高度和相機(jī)鏡頭焦距，觀測區(qū)域的空間范圍可以達(dá)到3～6公里[10],同時給出一個平面上的各物理量信息(區(qū)別于傳統(tǒng)的單點(diǎn)測量手法)；在時間尺度上，ARGUS系統(tǒng)可以實施從不到一秒到連續(xù)數(shù)年的觀測，甚至更長(區(qū)別于只能在指定時間段內(nèi)進(jìn)行測量的傳統(tǒng)方法)。

ARGUS觀測系統(tǒng)自誕生以來，已經(jīng)進(jìn)入第三代[11]。全球第一個ARGUS觀測站建立于1992年，由兩臺采集黑白圖像的攝像機(jī)組成，記錄圖像的解像度為640×480像素，實地計算機(jī)基于DOS操作系統(tǒng)。第二代ARGUS觀測系統(tǒng)采用Unix操作系統(tǒng)，記錄圖像為640×480像素的彩色膠卷照片，該系統(tǒng)可以2Hz的頻率采集所需像素點(diǎn)的時間序列信息，但對各攝像機(jī)記錄圖片的數(shù)字化處理不能完全同步。第三代ARGUS觀測系統(tǒng)采用Linux操作系統(tǒng)，記錄1 024×768像素的彩色數(shù)字圖片，對圖片可做同步數(shù)字化處理，并且對海岸帶內(nèi)的移動目標(biāo)(如波浪)可做立體影像分析。

通過歐盟CoastView項目(2002～2004)的成功實施，該實地監(jiān)測技術(shù)在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用取得了突破，近年來引起了海岸工程研究人員的廣泛關(guān)注[13]。迄今為止,在美國、歐洲、澳大利亞、日本、新西蘭等地數(shù)十個ARGUS觀測站已經(jīng)構(gòu)建完善，實時在線監(jiān)測相關(guān)海岸帶的動力環(huán)境信息。圖2顯示了全球ARGUS觀測站點(diǎn)的分布情況(至2003年為止)。2015年5月，我國首套ARGUS視頻監(jiān)測系統(tǒng)在浙江舟山朱家尖海灘建成，填補(bǔ)了我國在該研究領(lǐng)域的空白。

圖1 ARGUS圖像采集系統(tǒng)(Noordwijk ARGUS站點(diǎn),荷蘭)[12]Fig.1 Camera configuration at the Noordwijk Argus Station,the Netherlands[12]

圖2 全球ARGUS站點(diǎn)分布情況[12]Fig.2 Distribution of ARGUS stations over the world[12]

圖3 ARGUS系統(tǒng)視頻圖像和分析(記錄于日本天龍川河口)Fig.3 Image products of AGRUS system and image analysis (image recording at Tenryu estuary,Japan)

2 ARGUS視頻圖像數(shù)據(jù)

AUGRUS視頻觀測數(shù)據(jù)主要包括兩大類：視頻圖像和像素點(diǎn)時間序列。視頻圖像主要包括以下三類：瞬時圖像，時均圖像和方差圖像。瞬時圖像(snapshot image)顯示的是某一時刻海岸帶的瞬間狀況(如圖3(a)所示)，是ARGUS系統(tǒng)記錄的最基本圖像,用于圖像的定性評估。時均圖像(time-exposure image or timex image)是一種長時間記時曝光圖像，根據(jù)ARGUS協(xié)議取為10分鐘內(nèi)的平均圖像(如圖3(b)表所示)。時均圖像是ARGUS視頻觀測所得到的最主要數(shù)據(jù)，該圖像突出了海岸帶10分鐘內(nèi)沒有變化的物體，同時平均了諸如海浪等變動的信息(僅保留其平均亮度)。海底沙壩壩頂處水深淺，近岸波浪在此處大量破碎，在平均圖像的海面上形成如圖3(b)中所示的白色帶狀區(qū)域，可用于判斷沙壩的位置和形態(tài)及沿岸裂流(rip current)位置[14-15]。方差圖像(variance image)是10分鐘記錄時間內(nèi)反應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)偏差的圖像(如圖3(c)所示)。在方差圖像中，記錄時間內(nèi)不斷變化的區(qū)域(如破波帶、浪沖帶)顯示為白色，不變的區(qū)域(如海灘、天空)顯示為黑色。利用方差圖像可以勾畫出破波帶和海岸線的位置。利用上述三種ARGUS圖像可以對影響海岸帶動力環(huán)境的各物理參數(shù)進(jìn)行解析，并能反演圖像記錄區(qū)域的沿岸海底地形[16-17]。

像素點(diǎn)時間序列是指在研究區(qū)域內(nèi)選取一點(diǎn)或數(shù)點(diǎn)以2 Hz頻率采集所需像素點(diǎn)的時間序列信息，可以極大的減少視頻數(shù)據(jù)的存儲量。利用像素點(diǎn)時間序列可以分析獲取各種海岸帶波流物理參數(shù)信息，如波周期[18]、波向/波向譜[19]、波浪爬高[20]和沿岸流速[21]等。

3 ARGUS圖像分析

如圖3所示，ARGUS系統(tǒng)記錄的圖像為斜視圖，圖中各像素點(diǎn)的空間解像度并不一致，離攝像機(jī)近的區(qū)域高，遠(yuǎn)的區(qū)域低，不能直接定量的反映海岸帶內(nèi)各物理參數(shù)的準(zhǔn)確空間分布信息。為此，需要將記錄的二維平面圖像轉(zhuǎn)換到實際空間的三維幾何坐標(biāo)系。該坐標(biāo)轉(zhuǎn)換包含兩個步驟：實驗室校準(zhǔn)(intrinsic calibration)和野外校準(zhǔn)(extrinsic calibration)。實驗室校準(zhǔn)主要是對攝像機(jī)光學(xué)成像的畸變進(jìn)行矯正以確定相機(jī)的各內(nèi)部參數(shù)，如徑向/切向畸變、中心點(diǎn)偏移和圖像偏斜等。傳統(tǒng)的ARGUS系統(tǒng)采用Holland 等的方法[22]校驗相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)。Liu 等[17]采用Zhang[23]方法進(jìn)行相機(jī)的實驗室校準(zhǔn)，該方法操作靈活簡單、適用性強(qiáng)。在實驗室校準(zhǔn)后，通過對無光學(xué)畸變的圖像做進(jìn)一步的野外校準(zhǔn)，可以將記錄的斜視圖像轉(zhuǎn)換為某一指定垂向平面位置上的俯視圖像(如圖3(d)所示)。通過數(shù)個實地控制點(diǎn)(ground control points)在圖像和空間三維坐標(biāo)中位置信息，采用最小二乘法，可以計算得到野外校準(zhǔn)所需的7個外部參數(shù)(相機(jī)位置坐標(biāo)、安置角度和鏡頭焦距)。Liu 等[24]基于Holland 等[22]方法，引入了實地控制點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)，增加了遠(yuǎn)離攝像機(jī)的控制點(diǎn)在坐標(biāo)變換中的權(quán)重，提高了坐標(biāo)變化的精度。圖3(d)中的曲線是用GPS記錄的河口沙洲形狀，同坐標(biāo)變換后圖像中的沙洲位置吻合得很好，驗證了坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確性。

由于遠(yuǎn)離攝像機(jī)安裝地點(diǎn)，圖3(d)中右側(cè)部分的圖像較為模糊，解像度低。為了解決此類問題，可以采用圖像拼接合并的方法。圖4(a)是由在河口兩岸安裝的三臺攝像機(jī)同步記錄的時均圖像經(jīng)過坐標(biāo)變換和圖像拼接后得到的河口沙洲整體地貌圖，揭示了沿岸1 600 m、離對岸1 000 m范圍內(nèi)的河口狀況。同圖3(d)相比，河口沙洲及近海區(qū)域的動力環(huán)境特征都能得到較為清晰的捕捉，沿岸碎波帶及河口處由于波浪水流相互作用引起的波浪折射所造成環(huán)形碎波帶都能得到準(zhǔn)確的記錄。上述合成圖像可以覆蓋較大范圍內(nèi)的海岸帶動力環(huán)境信息，為相關(guān)研究提供準(zhǔn)確的實時實地數(shù)據(jù)。

如果對研究區(qū)域進(jìn)行長時間的觀測，取圖4(a)中直線所示的離對岸斷面(500 m長)為基準(zhǔn)，并將每天同潮位條件下(消除潮位影響)的該斷面圖像羅列起來，即可得到該斷面處的時間堆棧圖像(如圖4(b)所示，歷經(jīng)2年9個月)。圖4(b)中的黑色帶狀區(qū)域是由于記錄圖像的缺失造成的(系統(tǒng)機(jī)械故障等原因)。由圖4(b)可以看出，該斷面河流一側(cè)的沙洲位置變化不大。2007年7～10月間河流一側(cè)沙洲的海向運(yùn)動是由于河流洪水將該段沙洲沖斷所致[24]，而2009年10月間河流一側(cè)沙洲的陸向運(yùn)動是由于臺風(fēng)引起的波浪越波(越過沙洲頂部)所造成的[25]。相對來說，該斷面處沿海一側(cè)的沙洲位置(即海岸線)的變動較為劇烈，岸線的堆積和侵蝕交替出現(xiàn)，伴隨著近海波浪等動力條件呈現(xiàn)一定的季節(jié)性變化[26-27]。

圖4 圖像拼接及長時間觀測Fig.4 Merged geo-rectified timex image and long-term observation

4 ARGUS視頻觀測技術(shù)應(yīng)用

采用視頻觀測技術(shù)不受實地波浪水流的影響，即使在臺風(fēng)、風(fēng)暴潮等極端惡劣的自然環(huán)境條件下也能進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集。圖5(a)記錄了2007年臺風(fēng)4號來襲時研究區(qū)域河口沙洲的形態(tài)。臺風(fēng)4號引起了有效波高為7 m的海浪，同時伴隨著強(qiáng)烈的降雨過程，造成河流洪水。由于河流水位抬升和風(fēng)暴潮增水，在臺風(fēng)登陸時整個河口沙洲被淹沒于水面之下。數(shù)小時之后，在河流水位高于外海水位時(非高差最大瞬間，而是在最大高差后的2小時)，沙洲區(qū)域中部被洪水沖開，形成近100 m寬的豁口。整個豁口的產(chǎn)生過程僅歷時10分鐘。隨后的數(shù)月內(nèi)，沙洲逐漸恢復(fù)(如圖5(b)所示)?；謴?fù)過程是由日常海浪的作用造成的，海一側(cè)的沙洲在臺風(fēng)過后一個月內(nèi)重新連接起來,但陸側(cè)的缺口由于波浪無法直接作用而一直殘缺。兩個月之后，臺風(fēng)9號來襲，這次臺風(fēng)造成6 m的有效波高，但無明顯的降水過程(無洪水)，由于波浪越浪作用攜帶泥沙從海側(cè)進(jìn)入陸側(cè)缺口，填補(bǔ)了沙洲豁口陸側(cè)的殘缺區(qū)域，使得沙洲整體形態(tài)復(fù)原。通過對河口沙洲兩個月的視頻觀測，臺風(fēng)作用下的沙洲地貌動力演變過程被準(zhǔn)確詳實地記錄下來，為揭示極端自然環(huán)境條件下海岸帶的劇烈水沙動力過程及其機(jī)理機(jī)制提供了第一手的觀測資料。

圖5 天龍川河口沙洲演變過程Fig.5 Morphological evolution of the sand spit at Tenryn estuary

與此同時，近岸視頻觀測系統(tǒng)也可對研究區(qū)域進(jìn)行數(shù)年長時間的圖像記錄。通過對圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析獲取該區(qū)域內(nèi)海岸帶各動力要素的變化特征，對相關(guān)物理量進(jìn)行后報(hindcasting)和預(yù)報(forecasting)。用于長期數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的手法包括各種線性[28]和非線性方法[29]。其中線性的經(jīng)驗正交函數(shù)法(empirical orthogonal function)[25，30-31]和非線性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(artificial neural network)[32]是常用的兩種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法。這兩種方法可以用于分析數(shù)據(jù)的長期演變規(guī)律和特征，并可對相關(guān)物理量今后的演變過程進(jìn)行預(yù)測。此外，通過對視頻圖像的分析可以提取近岸波速信息，利用線性水波的頻散關(guān)系可反演出沿岸的海底地形[17,33-34]?？紤]到近岸水波非線性的影響，Yoo等[35]通過視頻圖像成功反演出破波帶內(nèi)的水深(誤差小于0.1 m)。同傳統(tǒng)的水深測量方法相比，基于視頻圖像分析可以廉價的費(fèi)用獲得高時間分辨率、高空間解像度的沿海海底地形數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用上述統(tǒng)計學(xué)手法，可歸納總結(jié)出相關(guān)海岸帶的長期泥沙運(yùn)動變化(離對岸方向和沿岸方向)及地形地貌的演變規(guī)律。

此外，近年來隨著人們對海灘利用(如度假娛樂)的增加，近岸視頻觀測系統(tǒng)還可以通過記錄的圖像來分析海灘的利用情況，提出海岸帶狀態(tài)指標(biāo)(coastal state indicator)[36]，獲取諸如海灘旅游資源承載能力等信息，為海岸帶的綜合利用和管理服務(wù)。Guillen 等[37]利用ARGUS圖像記錄分析了四年間巴薩羅那兩處海灘使用者數(shù)量隨時間、季節(jié)和年間的變化情況。Liu 等[38]利用視頻圖像分析了指定海岸帶內(nèi)沖浪者數(shù)量在一年內(nèi)的變化規(guī)律，并探尋了其與溫度、時間段等外部因素間的相互關(guān)系。視頻觀測方法還可以用于分析海岸帶水質(zhì)環(huán)境等的變化信息，如滸苔的分布[39]。

5 我國首套ARGUS系統(tǒng)簡介

國內(nèi)首套已建好并投入運(yùn)行的ARGUS系統(tǒng)安裝在浙江省舟山市朱家尖島海天臺賓館的樓頂上，該系統(tǒng)可用于實時在線觀測整個東沙海灘的動態(tài)環(huán)境信息。它由六臺攝像機(jī)組成，其中南邊兩臺用于監(jiān)測海灘南部區(qū)域，北邊四臺用于監(jiān)測海灘的中部和北部區(qū)域(如圖6(a)所示)。通過對記錄視頻圖像的拼接可獲得整個東沙海灘的圖像數(shù)據(jù)。攝像機(jī)安裝固定在鋼制支架上，與站點(diǎn)電腦相連，并通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的傳輸、查看和下載，數(shù)據(jù)采集的頻率設(shè)定為半個小時一次。圖6(b)顯示了該ARGUS系統(tǒng)所記錄的東沙海灘南部的時均圖像，該圖像的分辨率為數(shù)厘米到數(shù)米。

圖6 我國首套ARGUS系統(tǒng)Fig.6 The first ARGUS system in China

6 其他近岸視頻觀測技術(shù)

近年來，X波段雷達(dá)影像系統(tǒng)在海岸工程研究中也得到不斷的應(yīng)用。圖7(a)為一X波段雷達(dá)影像圖的實例(解像度1 024×1 024)[40]。圖中每一像素點(diǎn)對應(yīng)一個2 m×2 m的正方形，該雷達(dá)每2秒記錄一張圖片。由于波浪波峰位置處對雷達(dá)信號反射強(qiáng)烈，在圖中顯示為白色帶狀區(qū)域。通過對圖像的連續(xù)記錄可以推斷相關(guān)海岸帶的動力參數(shù)信息。此外，X波段雷達(dá)可24小時運(yùn)行，彌補(bǔ)ARGUS視頻系統(tǒng)無法在夜間觀測的缺點(diǎn)。

圖7 雷達(dá)影像和紅外線影像(記錄于日本天龍川河口)Fig.7 Radar image and infrared image (image recording at Tenryu estuary,Japan)

此外，紅外線成像技術(shù)也逐漸被引入到海岸工程的實地觀測中，尤其是河口區(qū)域。該技術(shù)也可在夜間實施觀測?？紤]到河水與海水溫度的不同，通過紅外線成像可以探知河口區(qū)域河水和海水的表面混合過程，進(jìn)而推斷該區(qū)域的泥沙輸移過程[41]。圖7(b)為一典型的河口區(qū)域紅外線成像合成圖，從圖中可以清晰地觀察到河水入海的過程(懸沙輸移)并非在河口周邊均勻的擴(kuò)散開來，而是沿著河口左岸的一個狹長的水道注入海中(如箭頭所示)。

7 結(jié) 語

綜上所述，區(qū)別于傳統(tǒng)的定點(diǎn)定時野外測量方法，各種海岸帶實時實地視頻觀測技術(shù)是獲取大范圍、長時間海岸帶動力環(huán)境要素(諸如波浪、水流、岸線、地貌特征等)實測資料的有效手段，也是研究海岸水動力學(xué)、泥沙運(yùn)動、地形地貌演變等本學(xué)科方向關(guān)鍵問題的有力支撐。通過對監(jiān)測記錄圖像的分析，可以準(zhǔn)確再現(xiàn)相關(guān)各物理參數(shù)的時空分布變化特征和耦合關(guān)系，進(jìn)而探討和揭示各物理因素間的動力響應(yīng)關(guān)系。

由于文中所述的各種近岸視頻觀測技術(shù)的研究和應(yīng)用在我國還未深入展開，現(xiàn)有的該研究方向上的科研基礎(chǔ)和條件相對薄弱和欠缺，不僅還遠(yuǎn)不能和美國、歐洲、日本、澳大利亞等先進(jìn)國家和地區(qū)相比，和我國海岸工程實踐的現(xiàn)狀需求也很不相適應(yīng)。本文通過對適用于海岸帶野外研究的ARGUS視頻觀測技術(shù)的回顧，簡要概述了該技術(shù)的發(fā)展概況和實際應(yīng)用情況，期望進(jìn)一步推動該技術(shù)在我國海岸工程野外考察研究中的應(yīng)用和發(fā)展，以獲取海岸帶數(shù)值模型驗證和實際工程設(shè)計施工中所急需且必需的實地實測數(shù)據(jù)，為海岸帶的綜合管理利用及合理開發(fā)規(guī)劃提供相應(yīng)的科學(xué)支撐，同時促進(jìn)各相關(guān)學(xué)科間(如海岸工程、測繪、圖像分析等)的交叉合作。

[1] 左其華，竇希萍，段子冰.我國海岸工程技術(shù)展望[J].海洋工程，2015，33(1)：1-13.(ZUO Qihua,DOU Xiping,DUAN Zibing.Prospects of coastal engineering technology in China [J].The Ocean Engineering,2015,33(1):1-13.(in Chinese))

[2] LIPPMANN T C,HOLMAN R A.Quantification of sand bar morphology:A video technique on wave dissipation [J].Journal of Geophysical Research,1989,94 (C1):995-1011.

[3] 張鎖平，張春田.近海視頻測量與應(yīng)用[J].海洋技術(shù)，2006，25(1)：11-19.(ZHANG Suoping,ZHANG Chuntian.An introduction to nearshore video imaging observations [J].The Ocean Technology,2006,25(1):11-19.(in Chinese))

[4] BELL P S.Shallow water bathymetry derived from an analysis of X-band marine radar images of waves [J].Coastal Engineering,1999,37:513-527.

[5] TAKEWAKA S.Measurements of shoreline positions and intertidal foreshore slopes with X-bandmarine radar system [J].Coastal Engineering Journal,2005,47(2-3):91-107.

[6] 馮向波，嚴(yán)以新，高家俊，等.X波段雷達(dá)近岸影像波譜分析[J].海洋工程，2010,28(1)：104-109.(FEN Xiangbo,YAN Yixin,KAO Chiachuen,et al.Wave spectrum analysis of nearshore X-band radar image [J].The Ocean Engineering,2010,28(1):104-109.(in Chinese))

[7] LYZENGA D R.Shallow-water bathymetry using combined LIDAR and passive multispectral scanner data [J].International Journal of Remote Sensing,1985,6(1):115-125.

[8] KANNO A,KOIBUCHI Y,ISOBE M.Statistical combination of spatial interpolation and multispectral remote sensing for shallow water bathymetry [J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2011,8(1):64-67.

[9] CLARKE L B,WERNER B T.Synoptic imaging of nearshore bathymetric patterns [J].Journal of Geophysical Research,2003,108(C1):3005,doi:10.1029/2000JC000780.

[10] AARNINKHOF S G J.Nearshore bathymetry derived from video imagery [D].Delft University of Technology,2003:175.

[11] HOLMAN R A,STANLEY J.The history and technical capabilities of Argus [J].Coastal Engineering,2007,54(6-7):477-491.

[12] Argus video monitoring system.Coastal Wiki,http://www.coastalwiki.org/wiki/Argus_video_monitoring_system.

[13] DAVIDSON M,KONINGSVELD M V,KRUIF A D,et al.The coast view project:developing video-derived coastal state indicators in support of coastal zone management [J].Coastal Engineering,2007,54(6-7):463-475.

[14] VAN Enckevort I M J,RUESSINK B G.Effect of hydrodynamics and bathymetry of video estimates of nearshore sand bar position [J].Journal of Geophysical Research,2001,106:16969-16979.

[15] RANASINGHE R,SYMONDS G,BLACK K,et al.Morphodynamics of intermediate beaches:a video imaging and numerical modelling study [J].Coastal Engineering,2004,51(7):629-655.

[16] AARNINKHOF S G J,TURNER I L,DRONKERS T D T,et al.A video-basedtechnique for mapping intertidal beach bathymetry [J].Coastal Engineering,2003,49:275-289.

[17] LIU H,ARII M,SATO S,et al.Long-term nearshore bathymetry evolution from video imagery:a case study in the Miyazaki Coast [C]//Proceedings of 33rd International Conference on Coastal Engineering.2004,doi:10.9753/icce.v33.sediment.60.

[18] STOCKDON H F,HOLMAN R A.Estimation of wave phase speed andnearshore bathymetry from video imagery [J].Journal of Geophysical Research,2000,105:22015-22033.

[19] HERBERS T H C,GUZA R T.Estimation of directional wave spectra frommulticomponent observations [J].Journal of Physical Oceanography,1990,20:1703-1724.

[20] HOLMAN R A,GUZA RT.Measuring run-up on a natural beach [J].Coastal Engineering,1984,8:129-140.

[21] CHICKADEL C C,HOLMAN R A,FREILICH M H.An optical technique for the measurement of longshore currents [J].Journal of Geophysical Research,2003,108(C11):3364.doi:10.1029/2003JC001774.

[22] HOLLAND K T,HOLMAN R A,LIPPMANN T C,et al.Practical use of video imagery innearshore oceanographic field studies [J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,1997,22(1):81-92.

[23] ZHANG Z.A flexible new technique for camera calibration [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence,2000,22(11):1330-1334.

[24] LIU H,TAJIMA Y,SATO S.Field study on the nearshore sediment process around the Tenryu Estuary using image analysis [C]//Proceedings of 31st International Conference on Coastal Engineering.2008:2064-2076.

[25] LIU H,TAJIMA Y,SATO S.Long-term monitoring on the sand spit morphodynamics at the Tenryu River Mouth [C]//Proceedings of 32nd International Conference on Coastal Engineering.2010.

[26] AUBREY D G.Seasonal patterns of onshore/offshore sediment movement [J].Journal of Geophysical Research,1979,84(C10):6347-6354.

[27] PEARRE N S,PULEO J A.Quantifying seasonal shoreline variability at Rehoboth Beach,Delaware,using automated imaging techniques [J].Journal of Coastal Research,2009,25(4):900-914.

[28] LARSON M,CAPOBIANCO M,JANSEN H,et al.Analysis and modeling of field data on coastal morphological evolution overyearly and decadal time scales.Part 1:Background and linear techniques [J].Journal of Coastal Research,2003,19(4):760-775.

[29] SOUTHGATE H N,WIJNBERG K M,LARSONG M,et al.Analysis of field data of coastal morphological evolution over yearly and decadal timescales.Part 2:Non-lineartechniques [J].Journal of Coastal Research,2003,19(4):776-789.

[30] MILLER J K,R G Dean.Shoreline variability via empirical orthogonal function analysis:PartI temporal and spatial characteristics [J].Coastal Engineering,2007,54(2):111-131.

[31] REEVE D E,HORRILLO-CARABALLO J M,MAGAR V.Statistical analysis and forecasts of long-term sandbank evolution at Great Yarmouth,UK [J].Estuarine,Coastal and Shelf Science,2008,79:387-399.

[32] KINGSTON K S,RUESSINK B G,VAN ENCKEVORT I M J,et al.Artificial neural network correction of remotelysensed sandbar location [J].Marine Geology,2000,169:137-160.

[33] AARNINKHOF S G J,RUESSINK B G,ROELVINK J A.Nearshore subtidal bathymetry from time-exposurevideo images [J].Journal of Geophysical Research,2005,110:C06011,doi:10.1029/2004JC002791.

[34] DONGEREN A V,PLANT N,COHEN A,et al.Beach Wizard:Nearshore bathymetry estimation through assimilation of model computations and remoteobservations [J].Coastal Engineering,2008,55:1016-1027.

[35] YOO J,FRITZ H M,HAAS K A,et al.Depth inversion in the surf zone with inclusion of wave nonlinearity using video-derived celerity [J].Journal of Waterway,Port,Coastal,and Ocean Engineering,2011,137(2):95-106.

[36] JIMENEZ J A,OSORIO A,MARINO-TAPIA I,et al.Beach recreation planningusing video-derived coastal state indicators [J].Coastal Engineering,2007,54(6-7):507-521.

[37] GUILLEN J,GARCIA-OLIVARES A,OJEDA E,et al.Long-term quantification of beach users using video monitoring [J].Journal of Coastal Research,2008,24(6):1612-1619.

[38] LIU H,FUNAYAMA H,TAJIMA Y,et al.Quantification of in situ coastal surfers based on video monitoring [C].Proceedings of the 5th Asian and Pacific Coastal Engineering Conference.2009,2:90-97.

[39] 胡亞麗.近岸視頻觀測方法研究——以青島石老人海灘為例[D].青島:中國海洋大學(xué)，2013.(HU Yali.The study of remote video method in nearshore monitoring:an example from the beach of Shilaoren in Qingdao [D].Qingdao:China Ocean University,2013.(in Chinese))

[40] TAKAGAWA T,TAJIMA Y,LIU H,et al.Dynamic topography changes of sand spit of the Tenryu River mouth due to overtopping waves [J].Proceedings of Coastal Sediments’ 11.2011,2:1217-1228.

[41] 齋藤正一郎·劉海江·田島芳満·等.赤外線畫像に基づく天竜川河口混合プロセスの解明[J].土木學(xué)會論文集B2(海岸工學(xué)),2011,67(2):351-355.(SAITO Shoichiro,LIU Haijiang,TAJIMA Yoshimitsu,et al.Investigation on the mixing process at the Tenryu River Mouth based on infrared camera imagery [J].J.JSCE,Ser.B2 (Coastal Engineering),2011,67(2):351-355.(in Japanese))

Nearshore real-time in-situ video monitoring technique——the ARGUS system

LIU Haijiang1,2,SHI Lianqiang3

(1.College of Civil Engineering and Architecture,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China; 2.Key Laboratory of Offshore Geotechnics and Material of Zhejiang Province,Hangzhou 310058,China; 3.State Research Centre for Island Exploitation and Management,The Second Institute of Oceanography,Hangzhou 310012,China)

TV148

A

10.16483/j.issn.1005-9865.2016.02.011

1005-9865(2016)02-0080-08

2015-07-22

浙江省杰出青年基金資助項目(LR14E090002)；海洋公益性行業(yè)科研專項基金資助項目(201405037)

劉海江(1978-)，男，山東平度人，教授，主要從事海岸泥沙運(yùn)動的研究。E-mail:haijiangliu@zju.edu.cn