基于遥感的海岸线提取方法研究

null基于遥感的海岸线提取研究基于遥感的海岸线提取方法研究一、研究目的与意义一、研究目的与意义 海洋与陆地是地球面两个基本地貌单元，他们之间被一条明显的界线所分开。这条海与陆相互交汇的界线通常称为海岸线。 海岸线位置的确定是海岛海岸带遥感调查的重要环节，快速而又准确的测定海岸线的动态变化，对于海域使用管理具有十分重要的意义。 一、研究目的与意义一、研究目的与意义本文研究目的是以实际观测的海岸特征为依据分析海岸线在卫星图像中的解译标志，根据其地貌特点提出了对于卫星图像中海岸线的解译方法；借助数字图像处理技术对不同类型海岸的图像进行针对性的预处理，利用Canny算子、中值滤波器和腐蚀算子，完成了对卫星图像中海岸线的自动提取，证明了使用潮位高度与卫星图像结合计算坡度的方法，为无明显解译标志的未开发淤泥质海岸带的海岸线确定提供了校正的依据。二、研究现状二、研究现状 目前用遥感图像解译海岸线变化主要有目视解译和自动解译两种方法。传统的目视解译经手工透图作业，方法简单，但误差较大。自动解译是将岸线作为图像的边缘检测出来，随着计算机技术的不断发展，自动解译技术的水平也有很大的提高，各种新的算法不断出现，成为解译技术发展的主流。 二、研究现状二、研究现状冯兰娣等使用高斯函数的一阶导数作为小波变换函数的核函数，在对黄河三角洲的Landsat近红外遥感图像做小波变换后，通过检测小波变换模式的极值点得到图像水边线的候选边缘点，然后再经过滤波得到图像的水边线。 朱小鸽等使用多年的MSS与TM 图像，采用神经网络分类方法，监测珠江口海岸线的变化并计算增长的陆地面积，分析了海岸线发生变化的最主要原因。 二、研究现状二、研究现状除了这些外，还有的采用了阈值分割法、区域生长法、边缘检测算法等实现了自动解译。 但是他们提取的海岸线只是水边线，即卫星过顶时刻拍摄的水陆分界线，没有考虑到海水悬浮泥沙、潮位、季节等因素的影响，不是真正意义的海岸线 三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法 海岸线包括大陆海岸线和岛屿海岸线。基于不同学科的研究目的，对于海岸线具体位置的确定还存在一定的分歧，大致分为5种：（1）低潮线；（2）沿海岸滩与平均海平面的交线；（3）平均高潮线；（4）多年大潮高潮线或痕迹线；（5）最大风暴潮所能达到的位置。三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法 为了提高海岸线研究的精度，真实地反映海岸线的变化趋势，必须有一个统一的。目前，绝大多数国家，包括我国现有海洋管理工作的实践都是以平均大潮高潮线为海陆分界线，有关国家标准和行业标准也都规定其作为海岸线。三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法 从地貌学角度，按海岸形态、成因、物质组成和发展阶段等特征考虑，主要可分为：基岩海岸、砂（砾）质海岸、淤泥质海岸、生物海岸和人工海岸。 根据动态可把海岸分为堆积海岸和侵蚀海岸； 根据外形可把海岸分为基岩港湾海岸和低平的砂岸，其中砂岸包括砂质海岸和粉砂淤泥质海岸。三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法1、人工海岸 人工海岸是人工建筑物形成的岸线，建筑物一般包括防潮堤、防波堤、码头、凸堤、养殖区和盐田等。 人工海岸大部分是由混凝土修筑而成的水工建筑，目的是为了阻挡海水，在上是要确保大海潮时不能漫堤，而且人工海岸的建筑几何形状一般比较，例如码头与岸上的仓库，船在水面上行驶的时候会出现逐渐扩展的水际线，这些都是判别人工海岸的标志，如图所示。人工建筑在近红三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法1、人工海岸 外波段的图像上具有较高的光谱反射率，与图像中的海水区分明显，其海岸线易于计算机自动提取，海岸线位置确定在建筑物边缘。三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法2、基岩海岸 基岩海岸由岩石组成，常有突出的海岬和深入陆地的海湾，岸线比较曲折。 基岩海岸是海边的岩石山体受海水侵蚀形成，由于海水不能越过海蚀崖，可以作为基岩海岸的岸线。沿海区域是人口居住的密集区域，海边绿化程度较高的山体光谱反射率较低，表现为粗糙的斑块状，能够区别于一般的岩石或裸地；岩石山体的面积比较大，植被覆盖较少，因此在图像中能表三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法2、基岩海岸 现出明显的凹凸感，有比较明显的山脉纹理特征，根据以上两种特征可以判别出基岩海岸。而基岩海岸与海水相连接的边界非常明显，其解译标志就是海岬角以及直立陡崖与海水的结合处。三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法3、砂质海岸 砂质海岸是砂粒在海浪作用下堆积形成的，在波浪无法作用的区域砂质也就会消失，因此可以把砂质海岸和陆地上非砂质地物的分界线作为海岸线。砂质海岸在靠近陆地的方向上与其他类型的地物相连接，有可能是建筑物、公路等用地，也可能是海水不能到达的其他非砂质地物，这些与沙滩相接的地物亮度比较低，所以砂质海岸的岸线在图像上的纹理特征是比较明显的。 三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法3、砂质海岸 需要注意的是，由于潮汐作用的影响，沙滩有时会被海水部分或全部淹没，当海水退去时，被淹没又露出的沙滩在图像上亮度较低，未被海水淹没的沙滩亮度较高，而海岸线应该是整个砂质海岸与非砂质地物的分界线作为海岸线。 三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法4、淤泥质海岸 根据遥感图像的解译方法，淤泥质海岸可分为两种类型，一类是大部分已经被开发的淤泥质海岸，建成了虾池、盐田等养殖区；另一类是保持自然状态的淤泥质海岸，这类淤泥质海岸未经开发，岸滩面积较大，如下图所示。 三、海岸线的分类与解译方法三、海岸线的分类与解译方法4、淤泥质海岸 对于已开发的淤泥质海岸，可以选择其他地物（如植被，虾池，公路等）与淤泥质海岸的分界线作为海岸线，因为在大潮高潮时，海水不能越过其边界线。 对于未开发的淤泥质海岸，淤泥质岸滩与海水的分界线在图像上很清晰。但是，由于其岸滩面积较大，在图像上无法找到明显的解译标志，需要通过潮位与卫星图像的对比进行计算，才能得到海岸线在淤泥质海岸的准确位置。 四、海岸线提取四、海岸线提取 算法： 对海岸线自动提取的研究首先是对水边线提取算法的分析，是进行海岸线动态研究的必要环节。针对灰度图像中水陆边界线的提取，本文采用了各种边缘检测算法对卫星图像进行了处理，经过对比，使用Canny算子获得了超出其他算子的检测效果。 Canny算子提出了好的检测结果，对边缘的定位要准确，对同一边缘要有低的响应次数三个图像边缘提取限制条件，是效果最好的阶梯型边缘检测算子，而卫星图像中的水陆分界线基本都是阶梯型边缘，即灰度图像从陆地跃迁到海水的变化，使用Canny算子获得了超出其它算子的检测效果，可以作为卫星图像的海岸线自动提取的基本算法。 四、海岸线提取四、海岸线提取 不同类型的海岸线有不同的遥感解译标志，应该针对不同的海岸线进行解译分析，确定其在图像中的准确位置，然后使用边缘检测算子进行提取。各类海岸都有各自的地貌特征，在卫星图像上的光谱特征也有很大差异，但单波段灰度图像中的海岸线特征不十分明显，而边缘检测算子只能对灰度图像进行处理，因此需要根据海岸类型对灰度图像进行预处理后才能提取，具体提取过程如下图。null四、海岸线提取—图像预处理四、海岸线提取—图像预处理图像校正 图像分割 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取1、人工海岸和基岩海岸 卫星图像中人工海岸与基岩海岸的共同特点是水陆分界线非常明显，可以用高通滤波器进行图像锐化增强，常用的几种边缘检测算法也属于高通滤波器，因此图像锐化增强原理与边缘检测算法原理相同，只是在模板的设置方法上有区别。锐化增强模板的中心像素值远远大于周围像元值，可表示为：null四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取1、人工海岸和基岩海岸 经过锐化增强的图像的边缘特征更加突出，使用Canny算子直接进行提取，即可获得很好的图像，如图所示。四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取1、人工海岸和基岩海岸 需要注意的是，涨落潮对图像中基岩海岸的岸线位置判断会造成影响。由于潮流的作用，海水并不是一直与海蚀崖相接，只有当大潮高潮时卫星过顶拍摄到的图像中水边线才满足海岸线定义的要求。因此，在确定基岩海岸的时候所选用的图像应尽量选取高潮位时刻的图像，以保证提取的海岸线的准确性。四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸 根据砂质海岸的海岸线解译方法，首先要在图像上提取出整个砂质海岸图块，然后取砂质海岸靠近陆地一侧的边缘即可作为砂质岸线。但是砂质海岸在卫星图像上并不是每个像素都是同样的灰度，在和非砂地区的连接处会有一些亮度低于砂质地物而高于非砂地物的像素。为了去掉这些像素的干扰，可以使用平滑图像的方法，把这些点作为噪声去除。四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—图像噪声的平滑 平滑图像的方法有很多种，其中比较常用的有均值平滑、中值滤波、高斯低通滤波三种方法： （1）均值平滑—均等的对待邻域中的每个象元，对待每个象元在以它为中心的邻域内取平均值，作为该像元新的灰度值。 假定邻域的大小为Ｍ×Ｎ，则均值平滑的公式为：四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—图像噪声的平滑 当Ｍ＝Ｎ时，用３×３的模板进行运算，此时的模板φ(m,n)为 均值平滑算法简单，计算速度快，但在去掉尖锐噪声的同时造成图像模糊程度也更加严重。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—图像噪声的平滑 （2）高斯低通滤波—这种平滑方法与均值平滑方法类似，是对均值平滑模板的改进。均值平滑模板虽然考虑了邻域点的作用，但并没有考虑各点位置的影响，对于所有的9个点都一视同仁，所以平滑的效果并不理想。实际上离中心点越近的点对该中心点的影响应该越大，为此高斯低通滤波器引入了加权系数，将均值平滑模板改造成为： 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—图像噪声的平滑 这个模板是通过采样二维高斯函数得到的，因此也成为高斯（GAUSS）模板 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—图像噪声的平滑 （3）中值滤波—这种方法对以每个像元为中心的Ｍ×Ｎ邻域内所有像元按灰度值大小排序，用其中值作为中心像元的灰度值，是一种非线性的图像平滑方法。中值滤波以中值替代平均值，起到滤波器的作用，在抑止噪声的同时能够有效地保留边缘，减少模糊。 　 　 中值滤波与均值平滑的目的都是为了去除图像上的尖锐噪声，平滑处理图像，但两者之间又有区别，选用方法需要根据图像特点和处理目的来决定。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—图像噪声的平滑 　 　　由于我们对砂质岸线图像进行平滑处理的目的是为了在去除图像中尖锐噪声点的同时尽量保留图像灰度变化的 “阶梯效果”，保留边缘，通过对比可以看出中值滤波后图像灰度变化的阶梯效果被保留，而均值平滑后“阶梯效果”消失，边缘模糊、灰度值呈渐变趋势，根据图像平滑方法的特点和对图像预处理的视觉效果，中值滤波后的图像更能突出图像的边界，符合海岸线提取研究的要求。因此选择中值滤波的方法进行图像平滑。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取2、砂质海岸—海岸线提取 经过中值滤波以后，图像中砂质海岸的边界已经清晰，为了把砂与非砂地物确定为两类不同的图像类型，还要使用目视解译的方法对图像的直方图进行拉伸，确定一个阈值使砂质海岸与其他地物分为两个不同的两个灰度值，从而实现图像的二值化。经过二值化后的图像，其砂质海岸与非砂质地物的分界线非常明显，可以使用Canny算子进行海岸线提取。 　 　null四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—数学形态学算法 数学形态学这种分析方法是由一组形态学的代数算子组成，用这些算子机器组合进行图像形状和结构的分析处理。最常见的有七种，包括膨胀、腐蚀、开、闭、击中、薄化、厚化。其中膨胀和腐蚀是两种最基本最重要的交换。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—数学形态学算法 腐蚀变换—是把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，则记下这个点a，所有满足上述条件的a点组成的集合称为X被B腐蚀的结果，如下图所示。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—数学形态学算法 膨胀变换—可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，则记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称为X被B膨胀的结果，如下图所示。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—已开发海岸 对于已开发的淤泥质海岸，可以选择其他地物（如植被，虾池，公路等）与淤泥质海岸的分界线作为海岸线。图像中的虾池、盐田储有大量海水，与淤泥质海岸区分明显，但是在不同虾池的分界处有一些引海水入池的槽沟，这些槽沟在图像中与淤泥质海岸相同，而且与其相连接，影响了对岸线的提取。 null四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—已开发海岸 为了去除槽沟对海岸线提取的影响，首先利用数学形态学中的腐蚀变换对图像进行滤波，使图像中的槽沟与虾池融为一体，再利用Canny算子实现对图像中海岸线的提取，效果如下图所示。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—未开发海岸 对于未开发的淤泥质海岸，淤泥质岸滩与海水的分界线在图像上很清晰，经过锐化滤波器增强图像后即可使用Canny算子提取岸线。但是，由于其岸滩面积较大，在图像上无法找到明显的解译标志，需要通过潮位与卫星图像的对比进行计算，才能得出海岸线在淤泥质海岸上的准确位置。 根据计算海湾年沉积速率时，其计算原理认为可以将淤泥质海岸在整体上看做光滑的坡面。 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—未开发海岸 取两景卫星图像，提取出其中的水边线，分别设为C1、C2，量出图像上两水边线的距离，设为ΔL，同时确定这两幅图像的卫星过顶时刻的潮位高度，分别设为h1、h2（h2>h1），可得出岸滩的坡度为： θ= arctan [ ( h2-h1 ) /ΔL] 四、海岸线提取—分类提取四、海岸线提取—分类提取3、淤泥质海岸—未开发海岸 再确定平均大潮高潮位H，计算出对水边线（以C2为例）的校正距离为： L=(H-h2)/tanθ 将需要校正的水边线向前移动距离L就可以在图上得到真正意义的海岸线位置。 四、海岸线提取—精度检验四、海岸线提取—精度检验 为了验证提取效果，首先在原图像中的海岸线上随机取像素点，然后在提取出海岸线的图像中找出与之相对应的像素点，比较二者之间的位置变化，根据发生位移的点的个数可以知道提取的精度。如果两个像素点的位置重叠则效果达到最好，如果两个像素点相邻则在误差允许范围之内，如果两个像素点不重叠或不相邻，则表示这一点的像素提取失败。 四、海岸线提取—精度检验四、海岸线提取—精度检验 在每幅提取图像中均选择30个像素点，对提取的海岸线图像进行了检验，如图所示。 四、海岸线提取—精度检验四、海岸线提取—精度检验从检验结果可以看出基岩海岸和砂质海岸的提取效果最好，人工海岸和已开发淤泥质海岸的提取效果较差，这是因为这两类海岸修筑有人工堤坝，岸线平直，而对栅格图像进行边缘检测时，提取的线形栅格图像无法表现出这种平直，产生了点的位移，特别是人工海岸地物有直角弯的像素点，位移最为严重；而基岩海岸、砂质海岸和未开发淤泥质海岸的岸线相对曲折，提取出的像素点也曲折排列，岸线位置没有发生变化。 nullThank you