最優(yōu)分割尺度下盤錦海岸線的時空變遷

付杰,宋倫,雷利元,李京忠

(1.遼寧省海洋水產(chǎn)科學(xué)研究院 大連 116023;2.許昌學(xué)院城市與環(huán)境學(xué)院 許昌 461000)

0 引言

《海洋學(xué)術(shù)語:海洋地質(zhì)學(xué)》(GB/T 18190-2000)將海岸線定義為海洋與陸地的分界線,在我國系指多年大潮平均高潮位時的海陸分界線。精準(zhǔn)提取海岸線是海岸帶調(diào)查的重要內(nèi)容,充分利用現(xiàn)代、先進(jìn)和成熟的航空攝影測量、高分辨率衛(wèi)星遙感、無人機正射影像獲取等遙感和地理信息手段快速獲取海岸線信息,并對其變化情況進(jìn)行統(tǒng)計、分析和評價,對于研究海岸帶生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能以及促進(jìn)海岸帶經(jīng)濟、社會和生態(tài)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實意義。

海岸線提取是海岸線監(jiān)測的必要工作。與傳統(tǒng)海岸線探測手段相比,遙感技術(shù)以高時效、大范圍和動態(tài)性等優(yōu)勢逐漸成為高效快捷的海岸線提取技術(shù)。Tigny等[1]利用1977-2000 年的衛(wèi)星數(shù)據(jù),分析意大利塞丁尼亞西海岸的海岸線變遷情況,并預(yù)測海岸線的演化趨勢;王靖雯等[2]針對潮間帶遙感監(jiān)測中存在的時相限制的“瓶頸”,依據(jù)衛(wèi)星過境時的潮位信息建立潮位改正模型,將自動提取的瞬時水邊線校正至平均高潮線位置;倪紹起等[3]利用機載LiDAR 系統(tǒng)獲取的正射影像瞬時水邊線,結(jié)合該系統(tǒng)提取的DEM,利用已知控制點建立高程系統(tǒng)轉(zhuǎn)換模型,通過潮汐模型反推研究區(qū)的海岸線;王建步等[4]通過人工建立不同類型的海岸線遙感解譯標(biāo)志,開展30余年來遼河口海岸線的遙感變遷研究。

上述海岸線提取方法尚處在遙感圖像人工解譯和基于像素的光譜自動分類階段。本研究采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罴夹g(shù),提出基于局部方差變化率的算法,計算水體對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度,確定水邊線,并通過潮汐改正提取遼寧盤錦1990 年、2002年、2013年和2018年4個時相的海岸線;借助數(shù)字岸線分析系統(tǒng),結(jié)合GIS空間分析技術(shù),系統(tǒng)研究1990-2018年盤錦海岸線的長度、變化距離和變化率以及海岸帶向海推進(jìn)面積等的時空變化特征及其驅(qū)動因素,為遼河口“退養(yǎng)還灘”濕地生態(tài)修復(fù)專項整治行動以及遼東灣新區(qū)“港產(chǎn)城?！甭?lián)動發(fā)展戰(zhàn)略提供科學(xué)的決策支持。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)

盤錦地處遼西中部的遼河三角洲中心地帶,海岸帶蘊藏豐富的漁業(yè)資源、濕地資源、旅游資源、油氣資源和港口資源。原始岸線類型以淤泥質(zhì)自然岸線為主,經(jīng)港口和新城建設(shè),目前多為港口岸線和圍填海岸線等人工岸線。根據(jù)遼東灣新區(qū)和遼河口生態(tài)區(qū)的建設(shè)需求,盤錦東部的養(yǎng)殖圈已全部退出,西部沿海正在開展“退養(yǎng)還灘”濕地修復(fù)工作,以期保護(hù)濕地資源環(huán)境、恢復(fù)灘涂濕地自然生態(tài)以及改善灘涂濕地生態(tài)環(huán)境。

根據(jù)盤錦海岸帶的開發(fā)利用程度,本研究劃分4個研究區(qū),即遼河口、臨港工業(yè)區(qū)、盤錦港區(qū)和遼濱主城區(qū)。①遼河口有河海交匯景觀、蘆葦蕩景觀和紅海灘景觀,海岸線從大凌河口東側(cè)至二界溝漁港新港區(qū)南側(cè);②臨港工業(yè)區(qū)以海洋裝備制造、石油精細(xì)化工、綜合工業(yè)和科技產(chǎn)業(yè)四大支柱產(chǎn)業(yè)為主體,海岸線從西防波堤主體工程北側(cè)至盤錦港榮興港區(qū)西側(cè)邊界線;③盤錦港區(qū)以發(fā)展大型臨港產(chǎn)業(yè)為依托,重點發(fā)展油品、液體散貨、糧食和集裝箱等貨物運輸,已逐步發(fā)展為多功能和現(xiàn)代化的綜合性港口,海岸線從盤錦船舶工業(yè)基地海上引堤工程至東防波堤主體工程;④遼濱主城區(qū)是市政府、新區(qū)管委會和大學(xué)城文體中心所在地,海岸線從盤錦港保稅物流區(qū)東側(cè)天山路至大遼河口南側(cè)盤錦與營口海域分界線。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究的數(shù)據(jù)源選用1990-2018 年的Landsat遙感影像,各年份對應(yīng)的傳感器類型分別為1990年TM 影像、2002年ETM+影像、2013年OLI影像和2018年OLI影像,每個年份選取同年的2期影像,用于水邊線提取和潮位改正計算。搜集2002年的1∶5萬地形圖,比例尺精度為5 m,主要用于影像的幾何精校正和提取海岸線的精度評價。搜集12.5 m 分辨率的DEM 進(jìn)行正射校正,對研究區(qū)影像同時進(jìn)行傾斜改正和投影差改正。

2 研究方法

2.1 技術(shù)路線

海岸線提取和變化研究主要包含4 個部分:①Landsat數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是獲取高空間分辨率的正射影像圖。對影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何配準(zhǔn),配準(zhǔn)誤差在1個像素之內(nèi);采用DEM 數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正后,將不同傳感器的多光譜以及與之對應(yīng)的全色波段進(jìn)行波段融合。②獲取最優(yōu)分割尺度。定量計算影像分割后的局部方差變化率,直觀顯示局部方差變化率隨分割尺度的變化曲線,曲線對應(yīng)的峰值即指向最優(yōu)分割尺度。③采用面向?qū)ο蟮碾`屬度分類提取水邊線并進(jìn)行潮位改正,解譯4個時相的海岸線。④分析海岸線的長度、變化距離、變化率、向海擴張面積和驅(qū)動力。

2.2 最優(yōu)分割尺度獲取

圖像分割是面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)中最基礎(chǔ)和重要的問題,本研究采用多尺度分割算法,可在給定尺度獲得較好的地物斑塊提取效果。多尺度分割是自下而上的分割方式,其目的是實現(xiàn)分割后影像對象內(nèi)部異質(zhì)性的最小化。在分割過程中須綜合考慮分割尺度和同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)(形狀因子)。其中,分割尺度是核心,分割尺度越大,分割得到的對象數(shù)量越少,地物類別處于“欠分割”狀態(tài);而分割尺度越小,分割得到的對象數(shù)量越多,地物類別處于“過擬合”狀態(tài)。形狀因子決定形狀異質(zhì)性相對于光譜異質(zhì)性的加權(quán)百分比,包括光滑度和緊致度2個因子[5]。

影像對象總異質(zhì)性的計算公式為:

式中:f為影像對象的總異質(zhì)性,由光譜異質(zhì)性和形狀異質(zhì)性的加權(quán)平均值構(gòu)成;h為異質(zhì)性;W為權(quán)重。光滑度(smooth)與緊致度(compact)之和以及光譜(spectrum)與形狀(shape)權(quán)重之和均為1。

引入局部方差變化率,用于評價不同尺度分割結(jié)果的整體最大異質(zhì)性。利用ESP 2 模塊[6]確定最佳分割尺度,使分割對象內(nèi)同質(zhì)性最大且對象間異質(zhì)性最大。計算公式為:

式中:LV 為局部方差;ROC-LV 為局部方差變化率;m為影像對象總個數(shù);CL為單個影像對象在第L波段的亮度值;CL為所有影像對象在第L波段的亮度均值;LVL-1為以L目標(biāo)層為基準(zhǔn)的下一層局部方差。

2.3 隸屬度分類

隸屬度分類屬于規(guī)則分類,與閾值分類相對應(yīng),是模糊邏輯分類器。本研究通過選擇合適的特征,利用隸屬度函數(shù)建立模糊分類判別規(guī)則,實現(xiàn)影像對象分類。分類中用于區(qū)分海洋與陸地的指數(shù)是改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù),該算法被證明為有效的提取水邊線算法[7]:

式中:MNDWI為歸一化差異水體指數(shù);pGreen為綠色波段亮度值;pMIR為中紅外波段亮度值。

采用上述方法建立類描述的隸屬度函數(shù),在將海陸分離后導(dǎo)出水體的線狀矢量圖層,所得結(jié)果即水邊線。

2.4 潮位改正

面向?qū)ο蠓指罘诸惡筇崛〉氖切l(wèi)星過頂時的瞬時水邊線,然而盤錦地勢平緩,除人工岸線受潮汐影響較小外,淤泥質(zhì)岸線的微小水位差距即會對海岸線造成較大的偏差[8]。因此,須對研究區(qū)的淤泥質(zhì)水邊線進(jìn)行潮位改正,從而獲取準(zhǔn)確的海岸線位置。

潮位改正即根據(jù)衛(wèi)星成像時刻的潮位高度、平均大潮高潮位高度和岸灘坡度角等信息,計算水邊線至高潮線的水平距離。其中,岸灘坡度角的計算公式為:

式中:θ為岸灘坡度角;h1和h2分別為同年內(nèi)2期影像衛(wèi)星過頂時的潮位高度;ΔL為提取的瞬時水邊線的水平距離。

潮位改正距離的計算公式為:

式中:L為潮位改正距離;H為平均大潮高潮位高度。

本研究以根據(jù)盤錦四道溝水文站1952-1972年和2003年統(tǒng)計資料求得的主要潮位特征值為計算依據(jù),以當(dāng)?shù)厮牡罍系睦碚撟畹统泵鏋榛鶞?zhǔn)面起算,H取值為3.32 m。衛(wèi)星過頂時的潮位高度和其他潮位信息可在國家海洋信息中心提供的全球潮汐預(yù)報服務(wù)平臺(http://global-tide.nmdis.org.cn)查詢,歷史數(shù)據(jù)可通過國家海洋信息中心編制的“年度潮汐表”獲取。

根據(jù)上述潮位改正原理,結(jié)合當(dāng)?shù)仳灣闭镜慕y(tǒng)計資料,對盤錦的淤泥質(zhì)岸線進(jìn)行潮位改正,并完成各期海岸線的提取。

2.5 海岸線變化分析

通過上述方法得到4個時相修正后的海岸線數(shù)據(jù),利用基于ArcGIS平臺開發(fā)的數(shù)字岸線分析系統(tǒng)的功能模塊[9],計算海岸線的距離變化量和年變化速率,主要包括累積變化量(SCE)、凈變化量(NSM)、端點變化率(EPR)和線性回歸變化率(LRR)4種算法。

(1)SCE為每個斷面上最遠(yuǎn)離基線和最接近基線的海岸線之間的距離,表示所有時相海岸線位置的海岸線運動的距離總變化,與時間無關(guān)。計算公式為:

式中:dj為最近海岸線與斷面線的交點到基線的距離;di為最遠(yuǎn)海岸線與斷面線的交點到基線的距離。

(2)NSM 為每個斷面上最遠(yuǎn)年份和最近年份的海岸線之間的距離,僅與2條海岸線的獲取時間有關(guān)。計算公式為:

式中:dr為最近年份海岸線與斷面線的交點到基線的距離;do為最遠(yuǎn)年份海岸線與斷面線的交點到基線的距離。

(3)EPR 的主要優(yōu)點是計算簡單,且僅需2條海岸線的數(shù)據(jù);主要缺點是在有更多時相的海岸線數(shù)據(jù)可用的情況下,額外的信息被忽略了。計算公式為:

式中:ΔYr,o為最近年份海岸線與最遠(yuǎn)年份海岸線之間的時間間隔。

(4)LRR 根據(jù)最小二乘法擬合多時相海岸線的變化速率,其最大特點是無論趨勢或精度如何變化而使用所有時期內(nèi)的海岸線數(shù)據(jù),但易受離群值的影響,且相對于其他統(tǒng)計方法得到的變化率傾向于低估。計算公式為:

式中:y為因變量,即海岸線與斷面線交點的空間位置;a為擬合的截距;b為回歸斜率即LRR;x為時間的自變量;xi為某時相海岸線的獲取時間;yi為某時相海岸線與斷面線的交點到基線的距離;x-為多時相海岸線的平均獲取時間;y-為多時相海岸線與斷面線的交點到基線的平均距離;n為所有時相海岸線的總和。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)

不同的同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)對圖像分割結(jié)果的影響顯著。為探究最優(yōu)分割尺度,應(yīng)首先尋求形狀因子和緊致度因子的最佳組合。分別采用默認(rèn)參數(shù)、隨機參數(shù)和參數(shù)在極值狀態(tài)下的方法,圖像分割效果并不理想,因此在不確定分割尺度時,有必要分析不同同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)下分割結(jié)果的差異。

本研究采用固定單一參數(shù)因子法,將最優(yōu)分割尺度假定為100,尋找其他最佳組合參數(shù)[10]。試驗設(shè)計:①形狀因子分別設(shè)置為0.4、0.5、0.6、0.7和0.8,緊致度因子分別設(shè)置為0.3、0.4、0.5、0.6、0.7和0.8,參數(shù)配對30組,用4期影像分別參與30組分割試驗;②在影像中選定2類“純凈”地物即居民地和水域,隨機選取樣本數(shù)分別為10個和15個,均勻布設(shè)在研究區(qū)內(nèi);③統(tǒng)計不同組合參數(shù)下分割的2類地物的過擬合和欠分割的樣本數(shù),計算多邊形與實際地物的重疊度(重疊面積占實際地物面積的比例),并統(tǒng)計重疊度低于90%的樣本數(shù);④采用權(quán)重賦分法,過擬合、欠分割和低重疊度的權(quán)重比為3∶3∶4,排除分割過于破碎、分割不足和邊界重疊度低的組合參數(shù)[11],并對參數(shù)組合打分,得分越低則參數(shù)組合越好,直至得到4期最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)(得分最低)(表1)。

表1 最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)試驗結(jié)果

3.2 最優(yōu)分割尺度

基于最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù),在20～120的分割尺度范圍內(nèi)對4期影像開展以單位步長為1遞增的多尺度分割測試,將形狀因子和緊致度因子分別設(shè)置為上述4種最佳組合來計算最優(yōu)分割尺度。

(1)組1(1990年,Wshape＝0.8,Wcompact＝0.6)

(2)組2(2002年,Wshape＝0.4,Wcompact＝0.5)

(3)組3(2013年,Wshape＝0.8,Wcompact＝0.8)

(4)組4(2018年,Wshape＝0.8,Wcompact＝0.5)

根據(jù)局部方差變化率隨分割尺度的變化曲線,較明顯的3處變化率(ROC)峰值即對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度。組1 對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度為35、50 和118,組2對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度為49、85和91,組3對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度為34、56和114,組4對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度為39、69和104。

根據(jù)最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù)的試驗結(jié)果,當(dāng)最優(yōu)分割尺度假定為100時,所得水域?qū)ο筝^為破碎。由于水域?qū)儆诖竺娣e分布的地物,應(yīng)采用較大尺度分割,避免水域內(nèi)部的淺灘分割過于破碎。因此,4期影像水邊線提取的最優(yōu)分割尺度為118、91、114和104。

4 結(jié)果分析

海岸線長度與尺度和基準(zhǔn)密切相關(guān),海岸線提取受諸多主、客觀因素的制約[12-16]。遙感影像具有不同的時間分辨率和空間分辨率,且采用的大潮高潮線不同以及坐標(biāo)系基準(zhǔn)不統(tǒng)一,由此得到的海岸線數(shù)據(jù)毫無意義。因此,須建立統(tǒng)一的海岸線提取標(biāo)準(zhǔn)。

本研究的地理坐標(biāo)系采用CGCS 2000坐標(biāo)系,投影坐標(biāo)系采用3度分帶高斯克呂格坐標(biāo)系(帶號41 N),潮位改正采用當(dāng)?shù)仄骄蟪备叱本€,以此提取盤錦各時相的海岸線。

根據(jù)海岸線的形態(tài)、結(jié)構(gòu)和功能確定基線數(shù)量,基線可為向陸或向海一側(cè),但前提是不同時相的海岸線應(yīng)在基線的同一側(cè)。以橫斷面的最大搜索半徑為長度,從基線向海岸線一側(cè)設(shè)置斷面線,確保斷面線與各時期的海岸線相交。通過交點至基線的距離,結(jié)合海岸線提取日期,獲得海岸線變化的時空特征。

4.1 遼河口

在遼河口西向海一側(cè)設(shè)置基線1段,搜索半徑為8.00km;在遼河口東向海一側(cè)設(shè)置基線1段,搜索半徑為12.00km;在遼河口東向陸一側(cè)設(shè)置基線3段,搜索半徑為3.00km。生成斷面線的空間間隔為100m,累計生成斷面線691條。

根據(jù)遼河口的基線和斷面線可知:1990-2002年自然岸線減少30.94km,人工岸線增長50.78km;2002—2013年自然岸線增長5.80km,人工岸線增長30.77km;2013—2018 年自然岸線增長1.83km,人工岸線減少1.65km。2018年海岸線長度為176.16 km,其中自然岸線占比為31.16%;與1990 年相比,人工岸線的增長速度為2.85km/年,自然岸線的減少速度為0.83km/年。人工岸線增長的主要原因為遼河口西側(cè)的自然灘涂開展圍海養(yǎng)殖,海岸線不斷向海推進(jìn);2002年后自然岸線增長的主要原因為河口泥沙淤積使淤泥質(zhì)岸線向海推進(jìn),此外“退養(yǎng)還灘”整治修復(fù)措施也初見成效。

1990—2018年遼河口西側(cè)海岸線變化劇烈的岸段集中在小河-三道溝-酒壺嘴;整個西側(cè)岸段海岸線的平均變化距離為2364m(SCE)和2212m(NSM),平均變化率為79 m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為82m/年(LRR);最大變化距離為6197m(SCE),最大變化率為221m/年(EPR),均位于盤山貝類增殖站褲襠溝管理站南側(cè)向海推進(jìn)處;最大累計多年回歸變化率為240 m/年(LRR),位于小河?xùn)|側(cè)向海推進(jìn)處;最大侵蝕距離為-1129m(NSM),最大侵蝕變化率為-40m/年(EPR),均位于鴛鴦溝向陸推進(jìn)處。

1990—2018年遼河口東側(cè)海岸線變化劇烈的岸段分布在紅海灘風(fēng)景廊道入口的人工造地工程區(qū)以及三角洲水庫南側(cè)的圍海養(yǎng)殖區(qū)和水稻田種植區(qū);整個東側(cè)岸段海岸線的平均變化距離為727m(SCE)和693m(NSM),平均變化率為25m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為24 m/年(LRR);最大變化距離為10314 m(SCE),最大變化率為369m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為349m/年(LRR),均位于三角洲水庫管理所南側(cè)向海推進(jìn)處,水庫、水稻田和養(yǎng)殖區(qū)均在自然灘涂和河道基礎(chǔ)上人工建設(shè);最大侵蝕距離為-337 m(NSM),最大侵蝕變化率為-12m/年(EPR),均位于河道與干魚溝交匯處。

4.2 臨港工業(yè)區(qū)

在遼東灣新區(qū)(包含臨港工業(yè)區(qū)、盤錦港區(qū)和遼濱主城區(qū))向海一側(cè)設(shè)置基線1 段,搜索半徑為12.00km;在大遼河口西向海一側(cè)設(shè)置基線1段,搜索半徑為1.50km。生成斷面線的空間間隔為100m,生成斷面線為臨港工業(yè)區(qū)87條、盤錦港區(qū)41條和遼濱主城區(qū)129條。

根據(jù)臨港工業(yè)區(qū)的基線和斷面線可知:1990—2002年雙井子村南側(cè)的自然岸線減少1.88km 即全部消失,人工岸線減少1.23km,主要原因為大規(guī)模建設(shè)養(yǎng)殖圍堤和鹽田圍堤;2002—2013年人工岸線增長10.46km,主要原因為在圍堤基礎(chǔ)上開展大規(guī)模填海造地工程建設(shè),養(yǎng)殖業(yè)和鹽業(yè)逐步退出,海岸線持續(xù)向海推進(jìn);2013—2018年人工岸線增長12.61km,遼東灣新區(qū)填海造地工程建設(shè)結(jié)束并形成最終輪廓線。2018 年海岸線長度為35.78km,全部為人工岸線,較1990 年的增長速度為0.78km/年,主要原因為該區(qū)借助港口優(yōu)勢大力發(fā)展石化和海洋裝備制造業(yè)。

1990—2018年臨港工業(yè)區(qū)海岸線的平均變化距離為6939 m(SCE 和NSM),平均變化率為248m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為231m/年(LRR);最大變化距離為9607m(SCE),最大變化率為344m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為339m/年(LRR),均位于西大堤向海外緣線處;整個岸段無侵蝕和后退現(xiàn)象。

4.3 盤錦港區(qū)

根據(jù)盤錦港區(qū)的基線和斷面線可知:1990—2002年海濱村南側(cè)的自然岸線減少1.40km 即全部消失,人工岸線增長1.30km,主要原因為淤泥質(zhì)岸線向鹽田圍堤岸線轉(zhuǎn)化;2002—2013年人工岸線增長7.98 km,主要原因為2008年榮興港區(qū)在海上引堤的基礎(chǔ)上建設(shè)起步工程并于2010年開港,早期包含3 個5 000 噸級油品泊位以及3 個3 000～5 000噸級多用途泊位和航道等配套項目,海岸線隨引堤向海推進(jìn);2013—2018 年人工岸線增長1.70 km,基本形成向海東防波堤與臨港工業(yè)區(qū)西大堤的“雙堤環(huán)抱”。2018 年海岸線長度為14.89 km,全部為人工岸線,較1990年的增長速度為0.39 km/年,主要原因為該區(qū)是盤錦轉(zhuǎn)型資源型城市、拓展城市功能、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展外向型經(jīng)濟的重要依托。

1990—2018年盤錦港區(qū)海岸線的平均變化距離為7 391 m(SCE 和NSM),平均變化率為264 m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為296 m/年(LRR);最大變化距離為9 795 m(SCE),最大變化率為350 m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為382 m/年(LRR),均位于某突堤碼頭向海外緣線處。

4.4 遼濱主城區(qū)

根據(jù)遼濱主城區(qū)的基線和斷面線可知:1990—2002年大遼河口西側(cè)的自然岸線減少1.85 km 即全部消失,斗溝子村-有雁溝村南部的人工岸線減少7.87 km,主要原因為將“凹”型自然灘涂全部“截彎取直”開展圍堤養(yǎng)殖;2002—2013年人工岸線增長6.12 km,主要原因為養(yǎng)殖業(yè)全部退出后開展大規(guī)模填海造地工程建設(shè),并基本形成3座人工島的雛形;2013—2018 年人工岸線增長0.44 km,主要原因為建設(shè)體育場和含章湖東側(cè)填海。2018年海岸線長度為50.94 km(含人工島),較1990年的增長速度為1.09 km/年,主要原因為該區(qū)重點發(fā)展金融服務(wù)、現(xiàn)代高端商務(wù)、房地產(chǎn)和旅游度假等產(chǎn)業(yè)。

1990—2018年遼濱主城區(qū)海岸線的平均變化距離為2 462 m(SCE)和2 391 m(NSM),平均變化率為86 m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為98 m/年(LRR);最大變化距離為8 180 m(SCE),最大變化率為293 m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為321 m/年(LRR),均位于人工島生態(tài)區(qū)斜坡護(hù)岸處。

4.5 海岸帶向海推進(jìn)面積

1990—2018年遼河口、臨港工業(yè)區(qū)、盤錦港區(qū)和遼濱主城區(qū)海岸帶向海推進(jìn)面積分別為99.96 km2、43.96 km2、26.62 km2和26.91 km2。

1990—2002年圍海養(yǎng)殖、圍海曬鹽、農(nóng)田開墾和漁港碼頭建設(shè)等活動大量占用盤錦的潮間帶和陸地濕地,海岸帶向海推進(jìn)面積為98.08 km2。隨著船舶工業(yè)基地引堤項目的完工,盤錦港區(qū)多用途碼頭后方堆場建設(shè)拉開大規(guī)模填海造地工程建設(shè)的“序幕”,2002—2013年人為活動繼續(xù)占用大片的自然灘涂、鹽田坑塘和自然海域,海岸帶向海推進(jìn)面積為67.88 km2(不包含3 個人工島形成的15.85 km2)。2013—2018年盤錦的海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在新一輪的發(fā)展中改變,港口建設(shè)、臨港工業(yè)和城鎮(zhèn)建設(shè)等逐步替代漁業(yè),遼東灣新區(qū)的發(fā)展已初具規(guī)模,填海造地工程建設(shè)基本結(jié)束,海岸帶向海推進(jìn)面積為15.64 km2。

5 精度驗證

本研究采用緩沖區(qū)分析法[17]進(jìn)行精度驗證:對已有參考的2002年海岸線建立以1個像素為半徑的緩沖區(qū),將同期提取海岸線在緩沖區(qū)內(nèi)的長度記為匹配長度,其他記為不匹配長度;建立提取海岸線的緩沖區(qū),同樣計算參考海岸線的匹配長度和不匹配長度。定量評價海岸線提取的準(zhǔn)確度、完整度和總體精度,計算公式為:

式中:A為準(zhǔn)確度;I為完整度;F為總體精度;TL和FL分別為提取海岸線的匹配長度和不匹配長度;FN 為參考海岸線的不匹配長度。

準(zhǔn)確度反映海岸線提取的準(zhǔn)確性,完整度反映正確提取真實海岸線的占比,總體精度則結(jié)合準(zhǔn)確度與完整度。總體精度值越大,提取結(jié)果越精確。計算結(jié)果表明,本研究采用的面向?qū)ο蟮暮０毒€提取方法有效且可靠(表2)。

表2 以2002年海岸線為參考的精度驗證結(jié)果

6 結(jié)語

本研究采用1990 年、2002 年、2013 年 和2018年的Landsat數(shù)據(jù)以及面向?qū)ο蟮姆椒?利用局部方差變化率算法計算水域所對應(yīng)的最優(yōu)分割尺度,使用隸屬度分類得到水邊線,通過潮汐改正提取海岸線,分析1990—2018年盤錦沿海4個研究區(qū)的海岸線長度、變化距離和變化率以及海岸帶向海推進(jìn)面積的時空變化特征及其驅(qū)動因素。

已有研究成果大多基于經(jīng)驗,通過反復(fù)試驗?zāi)恳暸袆e并確定多尺度分割的重要參數(shù)(如分割尺度和形狀因子),主觀性較強。本研究采用固定單一參數(shù)因子法,對隨機選取樣本的過擬合、欠分割和重疊度進(jìn)行綜合評價,篩選最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù);基于最佳同質(zhì)性準(zhǔn)則組合參數(shù),定量計算4期影像在多分割尺度下的局部方差變化率并繪制曲線圖,峰值指向水邊線提取的最優(yōu)分割尺度。

1990—2018年盤錦海岸線的巨大變化主要是由于資源枯竭型城市向海發(fā)展、全面轉(zhuǎn)型和以港強市的政策導(dǎo)向作用。未來通過“退養(yǎng)還灘”生態(tài)整治修復(fù)措施,盤錦遼河口內(nèi)集中連片分布的養(yǎng)殖圍堰人工岸線將恢復(fù)灘涂濕地自然岸線原貌,遼東灣新區(qū)的海岸線將趨向穩(wěn)定。