基于多期遙感影像的砂質(zhì)岸線提取方法
——以海陽(yáng)沙灘為例

胡亞斌，馬毅，孫偉富，包玉海

(1.內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 呼和浩特 010022；2.國(guó)家海洋局第一海洋研究所 青島 266061)

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基于多期遙感影像的砂質(zhì)岸線提取方法
——以海陽(yáng)沙灘為例

胡亞斌1，2，馬毅1，2，孫偉富2，包玉海1

(1.內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 呼和浩特 010022；2.國(guó)家海洋局第一海洋研究所 青島 266061)

文章提出一種基于發(fā)展多期影像和歸一化水體指數(shù)(NDWI)的砂質(zhì)岸線自動(dòng)提取方法，以山東半島海陽(yáng)沙灘為實(shí)驗(yàn)區(qū)，應(yīng)用2005年多個(gè)月份的7景Landsat 5 TM遙感影像為數(shù)據(jù)源，提取實(shí)驗(yàn)區(qū)砂質(zhì)岸線。利用908專項(xiàng)修測(cè)岸線對(duì)提取的海岸線進(jìn)行精度檢驗(yàn)。結(jié)果表明，岸線偏差距離為20.9 m、均方根誤差(RMSE)為33.6 m。該方法可為砂質(zhì)岸線的提取與變遷分析研究提供參考依據(jù)。

歸一化水體指數(shù)；砂質(zhì)岸線；岸線提?。贿b感；山東海陽(yáng)

1 引言

海岸線是海陸分界線，由于自然因素和人為因素的影響，海岸線時(shí)刻處在一個(gè)連續(xù)、動(dòng)態(tài)的變化過程，因此對(duì)于海岸線位置難以確定。國(guó)標(biāo)《海洋學(xué)術(shù)語(yǔ)：海洋地質(zhì)學(xué)》給出的海岸線定義為多年平均高潮位時(shí)的海陸分界線[1]；夏東興等認(rèn)為海岸線是劃分喜鹽生物與淡水環(huán)境生物的界線[2]；海圖上的海岸線既有平均高潮線也有低岸線，即小高潮時(shí)的水陸分界線。海岸線的蝕退與淤進(jìn)在海面上升、海岸變化和海岸帶區(qū)域發(fā)展規(guī)劃中擔(dān)任重要的角色[3-4]。海岸線研究不僅有利于指導(dǎo)海岸帶資源管理及生境變化監(jiān)測(cè)，而且對(duì)沿海居民生存及促進(jìn)海陸經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

海岸線位置的確定是開展海岸帶資源管理工作的前提。傳統(tǒng)的海岸線測(cè)定是通過外業(yè)實(shí)地勘測(cè)界定，該方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力且效率低；相比于傳統(tǒng)的海岸線測(cè)定，利用遙感影像進(jìn)行海岸線判繪具有覆蓋范圍廣、任務(wù)周期短、人力投入少等特點(diǎn)。

目前基于遙感影像提取海岸線的方法可以歸納為自動(dòng)提取和人-機(jī)交互提取兩大類。

在自動(dòng)提取方法中，光學(xué)衛(wèi)星影像方面，前人結(jié)合NDWI、MNDWI、SVM、DEM、邊緣檢測(cè)算子、圖像紋理及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等方法提取海岸線[5-11]；光學(xué)航空影像方面，AmrYousef采用多級(jí)形態(tài)學(xué)方法和SVM方法分別提取海岸線，并用蒙特卡羅模型估算海岸線的精度[12]；SAR影像方面，Descombesa、Fugura分別采用馬爾科夫鏈算法和半自動(dòng)提取程序提取海岸線[13-14]。

部分學(xué)者在人-機(jī)交互岸線提取方法中做出了一定的貢獻(xiàn)，如，White等利用1984年、1987年、1990年和1991年Landsat衛(wèi)星影像提取尼羅河三角洲河口地區(qū)海岸線，分析海岸線的動(dòng)態(tài)變化[15]；翁宇斌等基于高分辨率遙感影像提取泉州市海岸線，結(jié)合信標(biāo)DGPS實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)岸線進(jìn)行修正，并評(píng)價(jià)岸線提取的精度[16]；孫偉富等利用SPOT-5影像，基于現(xiàn)場(chǎng)踏勘，分析影像中各類型海岸線的圖譜特征，建立海岸線解譯標(biāo)志，提出各類海岸線提取的原則[17]；Mujabar通過目視解譯提取印度Kanyakumari和Tuticorin之間的岸線，并利用DSAS分析該海岸的淤蝕情況[18]。上述兩類方法大都是利用單景影像提取海岸線，岸線自動(dòng)提取方法雖可較迅速提取出海岸線，但提取的岸線一般都是衛(wèi)星或航空飛行器過境時(shí)的瞬時(shí)水邊線，未考慮同一年份不同時(shí)間內(nèi)潮汐對(duì)瞬時(shí)水邊線位置的影響，并不是嚴(yán)格意義的海岸線，部分學(xué)者雖考慮到潮汐影像，但都是基于單景單期影像進(jìn)行潮汐校正，而人-機(jī)交互方法提取單景影像岸線雖保證了岸線的精度，但費(fèi)時(shí)、費(fèi)力。

本研究利用多期遙感影像，提出一種基于NDWI指數(shù)圖像的砂質(zhì)岸線自動(dòng)提取方法。該方法利用研究區(qū)同一年份內(nèi)的多期遙感影像來提取瞬時(shí)水邊線，同時(shí)考慮到潮汐對(duì)岸線位置的影響因素，將多條潮汐校正的水邊線上邊線界定為遙感海岸線。本研究旨在提出一種快速、準(zhǔn)確的砂質(zhì)岸線提取方法，為海岸帶資源規(guī)劃管理提供數(shù)據(jù)支持。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 研究區(qū)概況

海陽(yáng)市位于黃海之濱，處于青島、煙臺(tái)、威海三個(gè)開放城市中心地帶。研究區(qū)多西北風(fēng)，近海為正規(guī)半日潮。海陽(yáng)海灘底質(zhì)多為沙質(zhì)，且粒徑均勻，坡度平緩，本研究選取36°37′30″N—36°42′30″N、121°7′30″E—121°12′30″E區(qū)域萬(wàn)米海灘砂質(zhì)岸段為實(shí)驗(yàn)區(qū)，開展海岸線遙感提取。

2.2 數(shù)據(jù)與處理

所采用的衛(wèi)星影像是2005年內(nèi)的7景Landsat 5TM影像(表1)，這些影像已經(jīng)經(jīng)過輻射校正和幾何校正，根據(jù)有關(guān)的質(zhì)量報(bào)告，這些產(chǎn)品地理參考的精度等級(jí)高于0.5個(gè)像元。其他輔助數(shù)據(jù)包括“908”專項(xiàng)的海岸線成果和2005年的潮高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

表1 遙感信息統(tǒng)計(jì)

注：影像均采用Landsat 5衛(wèi)星和TM傳感器.

由于在時(shí)相內(nèi)不同的大氣狀況、土壤濕度、光照條件和傳感器側(cè)視角等影響，同一地區(qū)所成的影像有較大的輻射差異[19]。在進(jìn)行影像分割時(shí)由于影像輻射差異的不同，造成同一地區(qū)的提取標(biāo)準(zhǔn)也有所不同。相對(duì)輻射歸一化的目的是消除同一地區(qū)不同時(shí)相影像間的輻射差異，理論上能使不同影像中同一地物具有相同的輻射亮度。

目前相對(duì)輻射歸一化的方法主要分為非線性校正法和線性校正法兩種，本研究采用線性校正法中的圖像回歸法(IR)[20-21]進(jìn)行影像輻射歸一化處理。輻射歸一化處理過程中，需要首先選定以一個(gè)時(shí)相的影像作為參考影像，然后再將其他時(shí)相的影像校正到該影像上；考慮到圖像上典型地物的破碎度，選擇2005年11月9日的Landsat影像作為參考影像。根據(jù)式(1)至式(3)對(duì)其他時(shí)相影像進(jìn)行校正。

yk=akxk+bk

(1)

(2)

(3)

由于本研究只利用遙感影像中的第二、四波段，因此只進(jìn)行這兩個(gè)波段的輻射歸一化。輻射方程歸一化參數(shù)如表2所示。

利用回歸方程參數(shù)，建立各波段不同的圖像回歸線性轉(zhuǎn)化方程，對(duì)其他時(shí)相的影像進(jìn)行相對(duì)輻射歸一化處理，得到輻射歸一化后的遙感影像。

表2 不同影像不同波段的輻射歸一化方程系數(shù)

3 岸線提取方法

首先利用相對(duì)輻射歸一化后的多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)，計(jì)算得出NDWI圖像，選取合適的閾值分割形成多期水陸二值化圖像；然后通過柵格矢量轉(zhuǎn)換方法將二值化圖像轉(zhuǎn)為矢量數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到瞬時(shí)水邊線；最后運(yùn)用潮汐數(shù)據(jù)將瞬時(shí)水邊線進(jìn)行校正，獲取多期校正水邊線上界，即遙感海岸線。岸線提取流程如圖1所示。

圖1 岸線提取流程

3.1 基于NDWI的圖像分割與水邊線提取

水體在綠光波段有較強(qiáng)的反射而在近紅外波段有很強(qiáng)的吸收力，而植物和土壤的光譜特性正好相反，利用這一特點(diǎn)McFeeter提出歸一化水體指數(shù)(NDWI)[22]。綜合考慮研究區(qū)地物類別及影像特征，本研究采用NDWI方法來分割水陸信息，從而提取水邊線。NDWI計(jì)算方法為：

(4)

式中：ρG、ρNIR分別表示綠光及近紅外波段的反射率。

經(jīng)分析研究區(qū)各期NDWI圖像直方圖，發(fā)現(xiàn)都呈雙峰分布，在雙峰之間的過渡區(qū)域內(nèi)找到合適的閾值，可將水體信息和其他地物進(jìn)行分離，得到二值化影像。通過分析各期NDWI圖像直方圖，確定圖像分割閾值為0.02。

根據(jù)閾值將各期NDWI圖像進(jìn)行分割，分割標(biāo)準(zhǔn)為大于閾值的灰度值賦值為0、小于閾值的灰度值賦值為1，得到7景水陸分割的二值化圖像，將二值化圖像經(jīng)柵矢化、碎斑處理、假邊界剔除獲取7期瞬時(shí)水邊線。

3.2 潮汐校正

為消除潮差對(duì)瞬時(shí)水邊線的影響，需對(duì)其進(jìn)行潮汐校正，以獲取校正水邊線。校正原理如圖2所示。

圖2 岸線校正原理

其中L1、L2、…、Ln分別代表從衛(wèi)星影像中提取的瞬時(shí)水邊線，H代表平均大潮高潮位的潮高，h1、h代表影像成像時(shí)的潮高，θ為海岸坡度，ΔL為圖像上兩水邊線的距離，L表示水邊線L2的校正距離。因此可得校正距離L的表達(dá)式為：

(4)

通過查潮汐表可知，在各景影像成像時(shí)的潮高，多年年平均大潮高潮高為382 cm。根據(jù)式(4)可得出各期岸線的校正距離L(表3)。

表3 校正距離

3.3 基于多期遙感影像的岸線位置確定

根據(jù)海岸線的定義提出岸線位置確定原理：基于中分辨率(30 m)遙感影像得到的瞬時(shí)水邊線經(jīng)潮汐校正推算獲取的校正水邊線上界會(huì)近似平均大潮高潮線，從而確定岸線位置，岸線位置確定原理如圖3所示。

岸線A、B、C為經(jīng)潮汐校正推算后得到的3條岸線，3條岸線之間存在交叉情況，基于岸線位置確定原理，選擇岸線A、B、C鄰近陸地部分線段作為新岸線位置，即3條岸線的上界位置是本研究所定義岸線的位置(圖3)。

圖3 岸線位置確定原理

4 結(jié)果分析與精度驗(yàn)證

應(yīng)用本研究自動(dòng)提取和推算方法得到的校正水邊線局部結(jié)果如圖4所示。實(shí)驗(yàn)應(yīng)用的遙感影像共7景，其中1景獲取時(shí)像接近低潮位，結(jié)果表明利用該景影像推算提取的校正水邊線與其他幾景影像推算提取的校正水邊線相差約3個(gè)像元；其他幾景影像對(duì)應(yīng)的都是較高潮位，推算提取的校正水邊線基本聚集在一起，之間存在重疊與交叉情況，其分離距離沒有超過60 m，也就是在影像2倍分辨率之內(nèi)，這是合理的，因?yàn)橄鄬?duì)輻射歸一化處理結(jié)果會(huì)影響水邊線提取精度，加之潮汐校正推算的誤差亦會(huì)影響。對(duì)于低潮位影像提取推算結(jié)果偏差較大的現(xiàn)象，可能是由于砂質(zhì)海灘過寬使得坡度不恒定造成的推算偏差。

圖4 校正水邊線局部

基于發(fā)展的砂質(zhì)岸線自動(dòng)提取方法獲得的海岸線結(jié)果如圖5所示。

圖5 海岸線結(jié)果

為驗(yàn)證基于多期遙感圖像提取的砂質(zhì)岸線精度，在“908”專項(xiàng)修測(cè)岸線和2005年提取岸線之間，以50 m為間距生成橫斷面(圖6)，從而計(jì)算出2005年岸線與“908”專項(xiàng)岸線的距離偏差。經(jīng)計(jì)算得出，提取的海岸線到“908”專項(xiàng)修測(cè)岸線的均值和均方根誤差分別為20.9 m和33.6 m。

圖6 岸線驗(yàn)證

5 結(jié)論與討論

本文提出了一種基于發(fā)展多期影像和NDWI指數(shù)的砂質(zhì)岸線自動(dòng)提取方法，以2005年多個(gè)月份的7景Landsat 5 TM遙感影像為數(shù)據(jù)源，在原始影像進(jìn)行輻射歸一化的基礎(chǔ)上，對(duì)瞬時(shí)水邊線進(jìn)行潮汐校正，將多條校正水邊線的上邊線界定為遙感海岸線；利用發(fā)展的方法提取實(shí)驗(yàn)區(qū)砂質(zhì)岸線，并利用“908”專項(xiàng)修測(cè)岸線進(jìn)行驗(yàn)證，岸線偏差和均方根誤差分別為20.9 m和33.6 m。

本研究發(fā)展的砂質(zhì)岸線自動(dòng)提取方法在海陽(yáng)砂質(zhì)海岸進(jìn)行應(yīng)用，對(duì)其他地區(qū)砂質(zhì)岸線提取具有一定的參考和借鑒意義，但是否適用于其他類型的岸線提取還需要進(jìn)一步探討。經(jīng)本研究發(fā)現(xiàn)，利用多期遙感影像提取砂質(zhì)海岸線時(shí)，需存在接近較高潮位時(shí)獲取的影像，否則基于該方法提取的砂質(zhì)岸線精度偏低。

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A Method of Extracting Sandy Coastline Based on Multi-Temporal Images: a Case in Haiyang Beach

HU Yabin1，2，MA Yi1，2，SUN Weifu2，BAO Yuhai1

(1.College of Geographical Science，Inner Mongolia Normal University，Hohhot 010022，China; 2.First Institute of Oceanography，SOA，Qingdao 266061，China)

The study developed an automatic method of extracting sandy coastline based on multi-temporal images and NDWI index，and took Haiyang beach which located at Shangdong Peninsula as the experimentation area.7 typical remote sensing images of Landsat5 TM in several months of 2005 were used to extract sandy coastline，and then the accuracy of the extracted coastline was examined with 908 special resurvey coastline.The results showed that the deviation distance of coastline and RMSE were 20.9m and 33.6m respectively.The method that developed in this study can provide reference for sandy coastline extracting and analysis of changing.

NDWI，Sandy coastline，Coastline extracting，Remote sensing，Haiyang

2015-11-11；

2016-03-28

民用航天技術(shù)預(yù)先研究項(xiàng)目子課題“基于多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合的海岸侵蝕與風(fēng)暴潮遙感監(jiān)測(cè)方法研究”(2014090-090)；國(guó)家海洋局第一海洋研究所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(2015T03).

胡亞斌，碩士研究生，研究方向?yàn)楹u海岸帶遙感與應(yīng)用，電子信箱：994642285@qq.com

馬毅，研究員，博士，研究方向?yàn)楹u海岸帶遙感與應(yīng)用，電子信箱：mayimail@fio.org.cn

P714.7

A

1005-9857(2016)05-0032-06