岸外沙洲潮间带地形的增强型遥感构建方法

周永; 张东; 邓慧丽; 徐南; 张慧铭; 郝昕; 沈永明

doi:10.12284/hyxb2021169

岸外沙洲潮间带地形的增强型遥感构建方法

doi: 10.12284/hyxb2021169

周永^1,,
张东^{1, 2, ,},
邓慧丽¹,
徐南¹,
张慧铭¹,
郝昕¹,
沈永明¹

1.
南京师范大学海洋科学与工程学院，江苏南京 210023
2.
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心，江苏南京 210023

基金项目: 国家自然科学基金（41771447；U1609203）；江苏省海洋科技创新专项（HY2018-3）

详细信息

作者简介:
周永（1989-），男，江苏省南京市人，主要从事海岸带遥感应用研究。E-mail：451985335@qq.com

通讯作者:
张东（1975-），男，江苏省南通市人，博士，副教授，主要从事海岸带资源环境遥感研究。E-mail：zhangdong@njnu.edu.cn

中图分类号: P237；P714
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2020-10-05
- 修回日期: 2020-12-09
- 网络出版日期: 2021-05-06
- 刊出日期: 2021-12-30

The enhanced construction method for intertidal terrain of offshore sandbanks by remote sensing

1.
College of Marine Science and Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China
2.
Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China

摘要

摘要: 水边线法是潮间带地形遥感反演的重要方法。针对常规水边线方法在应用于地形多变的岸外沙洲潮间带数字高程模型（DEM）构建中出现的水边线交叉和缺乏表现潮沟微地形特征的问题，本文提出了一种增强型地形遥感构建方法：首先通过潮位排序，筛选出具有正确高程变化趋势、空间分离的水边线；然后对筛选过程中水边线位置相近的影像组按像元计算改进的归一化差值水体指数并进行均值序列合成，提取出合成海陆边界线，二者共同构建出初始的潮间带DEM；进一步利用低潮期的潮沟边界线和中线生成潮沟DEM，通过潮沟镶嵌处理，最终获得可表达滩面微地形起伏的潮滩DEM。该方法在江苏岸外辐射沙洲中部核心区域的模拟应用表明，对比4条验证剖面的平均结果，高程平均绝对误差为0.43 m，均方根误差为0.54 m，相关系数（r）为0.75，模拟高程与验证高程在剖面起伏形态变化方面具有良好的一致性，同时模拟DEM的空间破碎度小，能够反映更多的细节地形特征。该方法可为利用多源遥感数据构建考虑微地形变化的高精度潮间带地形DEM提供新的思路。
- 潮间带 /
- 数字高程模型 /
- 遥感 /
- 水边线 /
- 影像合成 /
- 潮沟镶嵌
Abstract: The waterline method is an important method for remote sensing inversion of intertidal terrain. Aiming at the problems in the digital elevation model (DEM) construction with variable topography, which the waterlines intersect and lack of representation of micro-topography for the tidal creek in the conventional waterline method, an enhanced terrain remote sensing construction method was proposed in this paper. First, the waterlines with the correct trend of elevation change and spatial separation were selected through tidal level sorting. Second, the images group with similar waterlines position in the screening process were combined according to the mean of a sequence of the modified normalized difference water index values in each pixel, and the boundary line of land-sea was obtained. These two methods worked together to construct the initial intertidal DEM. Then, the tidal creek DEM was generated by using the boundary and centerline of the tidal creek in the low tide period. Through the mosaic processing, the tidal flat DEM that can express the undulating micro-topography of the beach surface was constructed. Comparing with the measured terrain, the results in the central core area of the radial sand ridges off the coast of Jiangsu showed that the mean absolute error of the 4 measured sections was 0.43 m, the root mean square error was 0.54 m, and the average correlation (r) was 0.75. The simulation results and the measured results were in good agreement with the changes in beach undulations. Furthermore, the spatial fragmentation of the simulated DEM was small and can reflect more detailed terrain features. This method can provide a new idea for constructing high-precision DEM of intertidal zone considering micro terrain changes by using multi-source remote sensing data.
- intertidal zone /
- digital elevation model /
- remote sensing /
- waterline /
- image synthesis /
- tidal creek mosaic

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图 1 研究区概况

Fig. 1 Sketch map of the study area

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图 2 影像成像时间分布

Fig. 2 Image acquisition time

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图 3 基于遥感水边线的增强型地形构建方法技术流程图

Fig. 3 Flowchart of enhanced terrain construction method based on waterlines

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图 4 各潮位站点在不同排序条件下影像成像时刻的潮位分布和线性拟合

a−c分别为以大丰港、弶港、洋口港为潮位基准站点的排序结果

Fig. 4 Tide level distribution and linear fitting of imaging time at various tide stations under different sequencing conditions

a−c are the tide level sequencing results by taking Dafeng Port, Jianggang Port, and Yangkou Port stations as the tidal level ranking benchmarks respectively

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图 5 影像组HC-4的MNDWI序列合成与海陆边界线提取过程

a. 原始影像；b. MNDWI结果；c. 序列合成；d. 阈值分割；e. 5组合成影像提取的海陆边界线

Fig. 5 MNDWI sequence synthesis and sea-land boundary extraction of image group HC-4

a. Original images; b. images of MNDWI; c. sequential synthesis result; d. threshold segmentation; e. border lines extracted from 5 groups of synthetic images

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图 6 地形构建结果对比

a. 常规水边线方法DEM构建结果；b. 增强型潮滩构建方法DEM构建结果

Fig. 6 Comparison of terrain construction results

a. DEM by conventional waterline method; b. DEM by enhanced tidal flat construction method

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图 7 各剖面实测地形与模拟地形的精度和趋势相关性对比

Fig. 7 Comparison of the accuracy and trend correlation between the measured and simulated terrain at each section

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图 8 剖面形态对比

Fig. 8 Morphology comparison of each section

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表 1 不同排序基准下各站点的潮位变化拟合决定系数与斜率

Tab. 1 The coefficient of determination and slope for fitting tide level changes at different tide stations under different sequencing conditions

排序基准	大丰港站		弶港站		洋口港站
排序基准	R²	斜率	R²	斜率	R²	斜率
大丰港站	0.96	–0.13	0.06	–0.02	0.70	–0.11
弶港站	0.01	–0.01	0.77	–0.08	0.31	–0.07
洋口港站	0.74	–0.11	0.32	–0.06	0.93	–0.13

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表 2 各影像组中的影像与成像时刻潮位高度

Tab. 2 Images and their correspondent tide levels for each image group

影像组名称	成像日期	成像时间	潮位高度/m（国家1985高程）
影像组名称	成像日期	成像时间	大丰港	弶港	洋口港
HC-1	2017年10月31日	10:38:19	0.28	1.42	1.27
	2018年7月28日	10:35:49	1.87	–0.76	1.18
	2017年10月21日	10:37:09	1.56	–0.96	1.14
		合成后	1.24	–0.10	1.20
HC-2	2018年11月10日	10:39:21	1.01	–1.51	0.31
	2019年5月29日	10:35:51	–0.43	0.70	0.27
	2017年12月21日	10:30:59	0.58	–1.67	–0.08
		合成后	0.39	–0.83	0.17
HC-3	2019年1月24日	10:40:09	0.85	–1.89	–0.46
	2018年4月19日	10:35:49	1.09	–1.82	–0.51
	2018年4月9日	10:35:49	–1.22	–0.27	–0.58
	2018年10月16日	10:36:59	–0.95	–1.15	–0.86
		合成后	–0.06	–1.28	–0.60
HC-4	2018年10月31日	11:38:31	–1.22	–1.25	–1.42
	2018年10月1日	10:35:51	–0.95	–1.39	–1.44
	2018年6月3日	10:36:51	–0.43	–1.97	–1.46
	2018年1月22日	10:30:46	–0.88	–1.86	–1.58
	2018年1月9日	10:40:49	–1.86	–1.08	–1.58
		合成后	–1.07	–1.51	–1.50
HC-5	2017年12月10日	10:40:59	–1.67	–1.39	–1.69
	2017年12月25日	10:41:21	–1.52	–1.75	–1.70
	2018年2月7日	10:30:38	–1.88	–1.15	–1.71
	2019年2月26日	10:30:29	–1.91	–1.04	–1.72
	2018年2月23日	10:30:32	–1.99	–1.02	–1.77
	2018年2月23日	10:37:11	–1.96	–1.07	–1.79
		合成后	–1.82	–1.24	–1.73
未参与合成的原始影像	2018年5月14日	10:35:51	1.69	1.32	2.50
	2018年5月14日	10:29:49	1.71	1.17	2.44
	2017年12月5日	10:41:01	1.31	–0.92	1.03
	2018年11月25日	10:40:29	1.42	–1.09	0.80
	2018年12月24日	10:30:40	1.32	–1.22	0.80
	2017年12月20日	10:41:09	1.01	–1.24	0.66
	2018年3月10日	10:35:39	–1.43	–0.40	–0.80
	2018年2月8日	10:38:39	–1.72	–0.65	–1.21
	2018年5月4日	10:35:51	–0.06	–1.97	–1.13
	2018年7月17日	10:29:58	–0.65	–1.73	–2.12
	2018年7月18日	10:35:49	–1.52	–1.75	–2.48
	2019年6月8日	10:35:51	–1.12	–1.87	–2.31

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