我國南海沿岸Landsat影像海岸線提取與變化分析

王詩洋， 楊武年， 佘金星

(成都理工大學　地學空間信息技術國土資源部重點實驗室 ,成都　610059)

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我國南海沿岸Landsat影像海岸線提取與變化分析

王詩洋， 楊武年*， 佘金星

(成都理工大學地學空間信息技術國土資源部重點實驗室 ,成都610059)

摘要：海岸線是海域變化及陸地變化研究的重要參考依據(jù)。為了精確獲取我國南海沿岸近十年的變化，這里以TM、OLI數(shù)據(jù)為基礎，利用重復自組織數(shù)據(jù)分析技術(ISODATA)自動提取海岸線，提取結(jié)果采用區(qū)域統(tǒng)計分析進行精度驗證。研究結(jié)果表明，近十年來，我國南海沿岸河流湖泊面積呈快速縮減趨勢。

關鍵詞：海岸線； 南海； ISODATA； 區(qū)域統(tǒng)計

0引言

海岸線地理位置隨著時間的變化而變遷，一定程度地體現(xiàn)了人類活動的變化以及自然因素的影響，研究海岸線的變遷對沿岸地區(qū)的發(fā)展十分重要。中國南海是位于我國南部的陸緣海，利用遙感影像提取南海沿岸地區(qū)的海岸線并加以解釋判讀，對分析南海海域近十年變化具有重要意義。利用遙感影像提取海岸線已有很多先例，陳曉英等[1]利用MSS 等數(shù)據(jù)對海州灣進行海岸線的提取，并得出1973年-2003年間海州灣大陸海岸線長度在波動中呈增長趨勢、海灣面積呈減少趨勢；王李娟等[2]應用ETM影像進行黃河三角洲地區(qū)海岸線的提取，并比較了修復歸一化水體指數(shù)及Sobel方法的提取結(jié)果，其結(jié)果表明，Sobel較MNDWI提取精度更高一些。這里選用TM以及OLI影像，其中l(wèi)andsat8 OLI數(shù)據(jù)融合后影像分辨率較高。

遙感影像的海岸線提取方法，有目視解譯及計算機自動提取方法。傳統(tǒng)海岸線目視解譯提取方法，即通過目視解譯來提取增強后遙感影像的海岸線，王建步等[3]通過建立海岸線分類體系以及遙感解譯標志對遼河口海岸線進行提取，并分析得出1979年-2013年間遼河口海岸線長度總體呈增長趨勢。目視解譯提取方法主觀性太強，數(shù)據(jù)量較大、且處理時間過長，因此應多采用計算機自動提取海岸線的方法。謝明鴻等[4]通過種子點增長方法對雷達影像進行自動化的提取，這種計算機自動提取法主要依靠計算機進行海岸線提取，對各類型海岸線的提取缺乏多樣性。這里采用非監(jiān)督分類方法來提取海岸線，非監(jiān)督即依據(jù)光譜相似性進行集群分類，分類速度快且客觀性較強。ISODATA(Iterative Self-Organizing Date Analysis Technique)方法是基于迭代的非監(jiān)督分類法。采用ISODATA方法對影像進行分類能夠獲得矢量結(jié)果數(shù)據(jù)，定義ISODATA分類后數(shù)據(jù)，對定義為海岸線的類別即分類提取的海岸線依據(jù)不同類型遙感解譯標志進行修改。通過空間分析進行海岸線提取結(jié)果的驗證，結(jié)果表明，ISODATA提取的海岸線精度較高。為進行南海海岸線變化監(jiān)測，分析所提取2003年-2014年期間海岸線矢量數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析海岸線變遷。

1數(shù)據(jù)

1.1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)選為南海海域靠近海南省東部沿岸區(qū)域，其沿岸海域自海南省東北部文昌市至海南省東南部陵水黎族自治縣。海南省地處熱帶北緣，雨量充沛，因此多云霧天氣。為研究近年來南海海域面積變化，選取2003年、2009年云量較小的Landsat5 TM影像以及2014年的Landsat8 OLI影像，三幅影像均采用WGS84坐標系統(tǒng)，下載數(shù)據(jù)來源于Image courtesy of the U.S. geological survey，數(shù)據(jù)參數(shù)見表1。Landsat8于2013年2月11日發(fā)射升空經(jīng)過100天測試運行后開始獲取影像，其中Landsat8所搭載的OLI傳感器，有9個波段，空間分辨率為30 m，其中pan波段15 m。

表1　衛(wèi)星參數(shù)表

1.2數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理平臺為ENVI、ARCGIS。ENVI進行數(shù)據(jù)預處理，即三幅影像的輻射定標，以及多光譜影像數(shù)據(jù)的大氣校正。下載的landsat8數(shù)據(jù)包含pan波段，對Landsat8數(shù)據(jù)進行pan波段融合，融合方法采用gram-schmidt pan sharpening方法，得到分辨率15 m的融合圖像，其中兩幅TM影像均采用3、2、1波段組合進行海岸線提取。

2提取方法

海岸線提取方法有圖像差分算法、水體指數(shù)法以及邊緣檢測法等。這里采用ISODATA法以及歸一化水體指數(shù)兩種方法，分別對南海海域沿岸地區(qū)進行海岸線的提取。

2.1非監(jiān)督分類

非監(jiān)督分類即多光譜圖像的聚類分析，是計算機自動根據(jù)地物光譜相似度特征進行聚類的方法。非監(jiān)督分類無法對屬性進行判定，分類后需要定義類別。

ENVI進行非監(jiān)督分類時，選用ISODATA[5]方法即重復自組織數(shù)據(jù)分析。ISODATA方法是在K均值算法的基礎上進行的，首先設定最大類別數(shù)量，通過計算周圍像元至聚類中心的距離而劃分類別，迭代計算直至達到給定條件而停止計算結(jié)束分類，此法降低了人工目視解譯的主觀性誤差。

ISODATA法對研究影像劃分類別以后，得到影像分類矢量數(shù)據(jù)，定義類別并選擇劃分為海岸帶的類，依據(jù)不同類型海岸線解譯標志對一些分類有偏差的區(qū)域進行修改。

2.2歸一化水體指數(shù)

歸一化水體指數(shù)是通過波段計算而凸顯水體信息的方法，NDWI公式[6]為式(1)。

NDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR)

(1)

其中：Green代表綠波段；NIR代表近紅外波段。

在Landsat8 OLI影像上band3和band5，在Landsat5 TM影像上分別為band2和band4。由于水體反射率在近紅外接近為零，在綠波段可見光范圍內(nèi)反射率較強，因此NDWI影像上的水體呈亮色調(diào)。而植被在近紅外反射率很強，因此NDWI影像中植被為暗色調(diào)，由公式(1)可知水體信息在NDWI影像上被凸顯。采用NDWI進行海岸線提取的方法，只能依靠目視解譯提取海岸線，主觀性較強且較依賴影像的空間分辨率，存在較大的主觀誤差。對2003年-2009年、2009年-2014年時限影像處理后分別進行海岸線提取等工作，其流程見圖1。

3結(jié)果分析

3.1海岸線提取

海岸線的提取分別采用NDWI及ISODATA方法進行海岸線提取。在NDWI影像中，根據(jù)海岸線解譯標志，對研究區(qū)的砂質(zhì)海岸、淤泥質(zhì)岸線等進行海岸線解譯。砂質(zhì)岸線、人工岸線等不同類型海岸線在遙感影像中所顯示的解譯標志不同，因此，各類型海岸線分別進行遙感解譯[7]。研究區(qū)大部分區(qū)域為砂質(zhì)岸線，遙感解譯砂質(zhì)岸線較平直，遙感影像中，即位于高亮度干燥砂灘及暗色調(diào)濕潤砂灘之間[8]。在遙感影像中，淤泥質(zhì)海岸線多位于疏密植被之間[9]。基巖海岸在遙感影像的灰度值高于水體及淤泥質(zhì)海岸，有植被覆蓋[10]。人工海岸是由水泥等材質(zhì)構(gòu)建，在遙感影像上反射率較高的人工海岸與低反射率海水區(qū)分明顯可以確定其海岸線[11]。

采用ISODATA方法提取海岸線，速度快，能很好地將各類別海岸線提取出來。

圖1　流程圖Fig．1　Flow chart

3.2海岸線提取結(jié)果分析與驗證

采用空間分析方法對ISODATA提取的海岸線進行精度驗證，空間分析可以通過研究空間對象

的空間關系等來定量化表述空間事物[12]。對已提取的海岸線生成向海、向陸緩沖區(qū)，由于向海一側(cè)為海洋，向陸一側(cè)均為陸地植被等，因此在向陸一側(cè)緩沖區(qū)的標準差較大，向海一側(cè)緩沖區(qū)標準差較小。取緩沖區(qū)距離為影像一個像元，設定向陸、海緩沖區(qū)分別為區(qū)域A、區(qū)域B，由區(qū)域統(tǒng)計分析可知區(qū)域A、B的標準差，為便于比較，計算兩區(qū)域標準差的均值并分別記為MSDA、MSDB，比較結(jié)果見表2。

表2　ISODATA提取海岸線精度統(tǒng)計

由表2可知，2003年-2014年期間，海岸線向陸一側(cè)緩沖區(qū)與向海一側(cè)緩沖區(qū)標準差比值均大于“1”，表明所提取海岸線兩側(cè)地表差異較大，因此海岸線位置較為精確。

3.3沿岸面積變化分析

采用ISODATA分類方法所提取的研究區(qū)海岸線，經(jīng)過遙感解譯修正后所得的海岸線數(shù)據(jù)，通過研究四個主要隨時間變遷較大的區(qū)域，進行面積變化統(tǒng)計。其中區(qū)域1位于陵水黎族自治縣，海南省東南部，屬于淤泥質(zhì)海岸。圖2為2003年-2014年間，區(qū)域1半封閉湖泊面積變化，由2003年的7.750 km2減少為2009年的7.439 km2，2014年其湖泊面積為7.184 km2。

圖2　區(qū)域1 2003年-2014年面積變化Fig．2　Region1 area changes from 2003 to 2014(a)2003年；(b)2009年；(c)2014年

圖3　區(qū)域2 2003年-2014年面積變化Fig．3　Region2 area changes from 2003 to 2014(a)2003年；(b)2009年；(c)2014年

圖4　區(qū)域3 2003年-2014年面積變化Fig．4　Region3 area changes from 2003 to 2014(a)2003年；(b)2009年；(c)2014年

圖5　區(qū)域4 2003年-2014面積變化Fig．5　Region4 area changes from 2003 to 2014(a)2003年；(b)2009年；(c)2014年

區(qū)域2位于萬寧市。屬于人工海岸。圖3為區(qū)域2河流2003年-2014年面積變化，由2003年的5.658 km2，減少為2009年的5.152 km2，2014年其面積縮減到4.294 km2。

區(qū)域3位于萬寧市，屬于人工海岸，周圍多居民地。圖4為區(qū)域3半封閉湖泊的2003年-2014年面積變化。區(qū)域3的面積由43.278 km2增長到為44.778 km2，2014年其面積又減少到42.497 km2。因此區(qū)域3湖泊面積2003年到2014年減少了0.781 km2。

區(qū)域4位于瓊海市，屬于人工海岸線，周邊多居民地及植被。圖5區(qū)域4的面積由2003年的6.352 km2減少為2009年的6.007 km2，2014年其面積減少為4.791 km2。

圖6　2003年-2014年NDWI提取海岸線變遷Fig．6　Changes of coastline extracted by NDWI 　　　from 2003 to 2014

3.4海岸線變遷分析

從NDWI提取海岸線圖6可以看出，研究區(qū)南海靠近海南省東南部地區(qū)的海域近十年來，研究區(qū)海岸變遷主要在沿岸河流湖泊處及一些灣區(qū)。

采用ISODATA方法提取海岸線，同NDWI提取的海岸線相比，如圖7所示，岸線位置以及海岸線變化基本相同，但NDWI通過目視解譯提取海岸線存在無法忽視的主觀性誤差。

圖7　2003年-2014年ISODATA分類　　　提取海岸線變遷Fig．7　Changes of coastline extracted by ISODATA 　　　from 2003 to 2014

4結(jié)論

南海是我國南部的邊緣海，為研究近年來南海海域變化，選用2003年-2009年，2009年-2014年時限的影像，通過海岸線的提取，對我國南海海域沿岸地區(qū)進行變化監(jiān)測。采用ISODATA分類方法自動提取海岸線，并綜合遙感解譯知識完成海岸線提取工作，與傳統(tǒng)的主觀性目視解譯提取的海岸線相比，ISODATA方法客觀性強，且提取速度快所用時間少、精度較高，經(jīng)驗證采用ISODATA方法所得分類結(jié)果較準確。

數(shù)據(jù)分析可得2003年-2014年間，變遷主要發(fā)生在沿岸湖泊以及入海河流等區(qū)域，且大部分封閉湖泊河流基本呈縮減狀態(tài)。人類活動的影響，自然環(huán)境的改變，全球變暖氣候變化等多種因素都造成了海岸線變遷。

基于研究所得南海海域沿岸地區(qū)十年來變化趨勢，可對南海沿岸地區(qū)未來的發(fā)展與規(guī)劃提供一種參考。

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Change analysis and extraction of the coastline in coastal area of south China sea basing on Landsat images

WANG Shi-yang, YANG Wu-nian*, SHE Jing-xing

(Key Laboratory of Geoscience Spatial Information Technology,Ministry of Land and Resources of the P.R.China, Chengdu University of technology,Chengdu610059,China)

Abstract:The coastline is an important reference for the research of sea changes and land changes. In order to obtain the coast changes of the south China sea accurately in recent 10 years, this paper extracted the coastline automatically basing on the TM, OLI data by iterative self-organizing date analysis technique (ISODATA). The precision verification of the extraction results was carried out by zonal statistics as table. The results indicates that in recent 10 years, the area of rivers and lakes along the south China sea coast showed a rapid reduction trend.

Key words:coastline; south China sea; ISODATA; zonal statistics as table

中圖分類號：TP 79

文獻標志碼：A

DOI：10.3969/j.issn.1001-1749.2016.01.21

文章編號：1001-1749(2016)01-0139-06

作者簡介：王詩洋(1991-),女,碩士,研究方向為資源與環(huán)境遙感，E-mail:sophieatsdkd@163.com。*通信作者：楊武年(1954-),男,博導,主要從事3S技術及地學應用科研與教學，E-mail:ywn@cdut.edu.cn。

基金項目:國家自然科學基金資助項目(41372340，41071265);高等學校博士學科點專項科研基金課題(20105122110006)

收稿日期：2015-05-27改回日期：2015-06-23