基于遙感水邊線的潮位特征線推算——以大豐市淤泥質(zhì)潮灘為例.pdf

1、淤泥質(zhì)潮灘位于海陸交互的敏感地帶，隨著潮汐的漲落，使得潮灘周期性的被海水淹沒(méi)，具有敏感性、多變性、復(fù)雜性，是海岸帶動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的重點(diǎn)區(qū)域。其中潮位特征線是海岸帶動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，由于常規(guī)的地形調(diào)查受到地形、氣候、水文、人力等因素的限制，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行大范圍潮位特征線的獲取。遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、信息量大、全天候和不受自然條件限制等優(yōu)點(diǎn)，在大范圍潮位特征線提取研究中相較于傳統(tǒng)方法具有很大的優(yōu)勢(shì)。
　　本研究以具有典型特征的大豐市淤

2、泥質(zhì)潮灘為研究區(qū)，選用Landsat5、8遙感影像為主要遙感數(shù)據(jù)源，在對(duì)淤泥質(zhì)潮灘地形特征分析的基礎(chǔ)上，利用不同遙感提取方法實(shí)現(xiàn)了淤泥質(zhì)潮灘水邊線的準(zhǔn)確、快速提取;通過(guò)構(gòu)建潮位線性插值模型，結(jié)合驗(yàn)潮站衛(wèi)星成像時(shí)刻潮位，推算出灘面水邊線高程;提出了兩種基于遙感水邊線間接推算潮位特征線的方法，為大范圍淤泥質(zhì)潮灘地形觀測(cè)提供有效技術(shù)手段，并為淤泥質(zhì)潮灘岸灘演變研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。論文主要的研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:
　　一、淤泥質(zhì)潮灘地形特征分

3、析與水邊線提取。利用野外地形調(diào)查資料，系統(tǒng)分析了淤泥質(zhì)潮灘的地形特征，并基于單波段閾值及監(jiān)督分類兩種方法對(duì)潮灘水邊線進(jìn)行了提取研究。結(jié)果顯示，兩種方法都能夠較好的提取淤泥質(zhì)潮灘水邊線，其中監(jiān)督分類方法提取精度更高，逼近真實(shí)的水邊線。
　　二、灘面水邊線高程推算?；谒桓恼?，建立潮位線性插值數(shù)學(xué)模型;通過(guò)對(duì)潮位資料進(jìn)行調(diào)和分析，推算驗(yàn)潮站衛(wèi)星成像時(shí)刻潮位，并對(duì)比分析了不同長(zhǎng)度的潮位資料調(diào)和計(jì)算結(jié)果差異。研究發(fā)現(xiàn)，潮位資料越長(zhǎng)調(diào)

4、和常數(shù)計(jì)算精度越高，潮位預(yù)報(bào)越準(zhǔn)確;根據(jù)驗(yàn)潮站衛(wèi)星成像時(shí)刻潮位，推算出灘面水邊線高程，并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，其平均絕對(duì)誤差為0.1m，總體精度為81％。
　　三、潮位特征線推算。通過(guò)統(tǒng)計(jì)驗(yàn)潮站潮位資料，獲得當(dāng)?shù)爻蔽惶卣髦?將潮位特征線的推算轉(zhuǎn)化為潮位特征點(diǎn)的計(jì)算，分別基于單一時(shí)相及多時(shí)相水邊線，結(jié)合潮位及實(shí)測(cè)坡度數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間數(shù)據(jù)分析方法間接推算出潮位特征線，并進(jìn)行精度驗(yàn)證，其中基于單一時(shí)相水邊線推算結(jié)果偏離實(shí)測(cè)點(diǎn)的平均距離1