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GIS技术支持下的海岸带遥感动态监测分析——以龙口市海岸带为例




909739

≯:霉毋.?缸戈学
硕士学位论文
论文题目

Gfs拄术支持下的海岸带遥感动态监测分析

——以龙口市海岸带为倒

学科专业名称 申请^魁寰

自毹.地理学

穰衣华
2006午i月20日<

br />
童:警.竺翼积
论立提变驯间

山东师范大学硕士学位论文

GIS技术支持下的海岸带遥感动态监测分析
——以龙口市海岸带为例 摘要
海岸带地处海陆之交,凭借其自身丰富的自然资源和优越的地理位置成为人

类竞争和开发的重要区域,同时又由于受到强烈的海陆作用,是全球自然环境和 生态最为复杂和脆弱的地域之一。近年来,随着经济的发展和对土地资源的不合
理利用,海岸带资源和环境遭到极大破坏,对海岸带变化的动态监测研究成为全 球变化研究的重要领域。在科技迅速发展的今天,遥感技术和地理信息系统技术 为全球变化研究提供了主要数据源和技术手段,也成为海岸带变化研究的一种重 要的现代化方法。本文以龙口市海岸带为研究区,在国家自然科学基金项目“山 东海岸带陆海作用及人类活动的环境影响与生态效应”和“龙口市土地利用数据 库更新”课题支撑下,完成了基于遥感技术和GIS技术的海岸带专题信息提取、

动态变化分析,并对其变化的驱动因素进行了详细的阐述。论文的主要研究内容
和研究成果有: 1.本文在遥感影像海岸带专题信息增强处理基础上,完成海岸带各种信息的 提取,其中,低潮线由于长期被海水淹没,难以直接提取,本文以水深遥感理论

为指导,对海水深度与影像灰度进行相关回归分析,通过建立遥感水深模型,反
演水深,再结合一定潮汐资料实现低潮线的提取。研究表明采用遥感定量技术能

迅速地获取大量海水资料,重复获取数据的周期短,在海岸带动态变化监测中具
有重要的研究价值。 2.通过计算机自动识别的方法提取海岸带陆域地物信息,并采用BP神经网 络分类器,将影像光潜特征、纹理结构特征和海岸地物区位指数一并加入判别准 则进行识别,与传统的单一根据地物光谱特征统计模式识别的最大似然法相比, 分类精度得到极大提高。 3、构建1984—2004年问的龙口市海岸带动态变化信息图谱,并根据图谱从时 间和空间两个角度,对海岸带岸线的进退变化和土地利用动态变化规律做了系统 分析。结果表明,20年来龙口市海岸带是一个变化过程较为活跃的地域。岸线

山东师范大学硕:b学位论文

的进退变化在不同阶段、不同岸段表现不同,总的趋势是:北部海岸带明显向陆 迁移,龙口港至屺姆岛之间的人工海岸大幅度向海推进,西部海岸较为稳定,后 期略微向海有所推进;在时间上,90年代,尤其是1992.1998年间变化幅度最大, 2000年后海岸基本趋于稳定。海岸带的土地利用方式20年来也发生了大幅度变 化,沙地和耕地大量减少,水域、园地和建设用地大幅度增加,其中沙地和水域

具有最快的土地利用变化速度;最广泛的土地利用转化类型是耕地向园地的转
化,以及耕地和园地向建设用地的转化:距海岸线500米距离内,最活跃的土地 利用转化方式是沙地向其它地类的转化。

4.海岸带变化驱动机制的宏观理论分析表明,人为因素是影响20年来龙口
市海岸带变化的最根本因素,自然因素则是通过对人为影响的反馈,进一步推动 海岸带的变化。人为活动驱动因素典型相关定量分析表明,人类主要通过经济发 展、农业内部结构调整、海水养殖、采砂采煤等活动影响海岸带。自然界对人为

活动的反馈则主要表现在沿岸水动力的变化、海水入侵和地表塌陷。
关键词:海岸带:遥感影像;水深遥感;BP神经网络;地理信息图谱;驱动力

中图分类号:TP79

山东师范大学硕士学位论立

Using Remote Sensing Dynamic Coastal
zone

Mon“oring and Analysis of

changes Supported by GIS 11echnology
an

——Taking

the Coastal Zone of Longkou City As

Example

Abstract

Coastal zone,10cated in fhe

co蚰ecfion

belt of

sea

and 1a11d,has become



key

6eld ofhumatl competition and exploration owing to its abundant naturalresources aIld adVantageous bet、veen
ocean

geogr印mcallocation.HoweVer,afrccted

by the stmng interaction

and continent,it has fhe most coIl】plica忙d natural

en“r0咖enI

a11d the

most矗agile ec0109y In recent years,with me rapid development of economy,the
rcsources

and enVir011111ent of coastal

zone

have been greatly damaged due to the

unreasonable utility of land resource.So the stlldy of
zone

dyn砌ic

monitoring coastal

challges has

bec锄e



hot topic of Global ChaIlges.Nowadays,as the rapid

deVelopment of science aIld technology,rcmote sensing a11d sygtem have ofrered the main data global changes,and it is also
an sources

geo鲫hy inforr眦tion
studyiⅡg
coastal
zone

and technological means for smdying

important
zone as a

a“anced

way to

changes.嗽ing

Longkou coastal

case,me pap cr,on the basis of RS and ofme coastal zone,then a11aJyzed driVing factors on血e change3 iIl

GIS technoJogy,extracted Ihe

th锄atic infb加atjon
on

the changes丘om space and time and eXpatiated

detail,supported by national natural science矗md“The fhnction of land,sea and

enViroI瑚ent

impact and ecological
use

e脆ct

ofhumaIl actiVity”and the

subject

of“The

renewal dacabase of land results
are as

of Longkou city”.The

major

contents and research

following:
on

1.The need of info瑚ation for the research was obtained based

remote-sensing

image processing to enhance thematic infonnation of the coastal zone.It was di伍cult especialIy to been drew out directIy for the Iow tide Iine because of being subme唱ed by
on sea

10ng time.So the study based

on

the water depth remote sensing nleoIy the single band
or

c砌ed

the statistical correlation analysis

on

multi-band combination

山东帅范大学硕:匕学位论文

data and created the RS—f乱homing model,then inVersed the fathoming modelto drew
out the 10w tide line according as the syucllronous tide data.It is obVious that mis new

method to obtain seawater

infomation

qujckly and efIijcienlly So“is value for the changes using remote—sensing techno】ogy
zone

study ofdynamic monitoring coastal

zone

2.The 1and infbHnation of the coastal

was extracted by

computational C1assifier

auto-classification.Compared with the conVentional in the process of which only the Neural

Maxim啪Likelihood

spectralinfo瑚ation

of objects is used,the Artificial
to remote

Ne帆ork(ANN)has

been deVeloped
can

atld印pIied

sensing data
can

classi行cation pfoblem,which

overcome the 1imitation stated above.It

make

classincation by inte铲ating RS

data(spectral Values,textIIre)with

the geographic
coVer

data(DEM,slope etc.)resulting

j丘.0m GIS.In the paper,the need of land

classification was made mough BP N邑ural Netwbrk class湎er,a sort of ANN be widely used for classi矗cation of

r锄ote

image data nowadays,ime霉ating spectral

values wim texture data and the distance仔om coastline.The analysis result shows that mis method
can

jmprove the class湎cation

accllracy乒eatly study
the

3.Geographjc InforIllation Tupu was created to

Lon武ou

coastal

zone

cha工lges that included the advallce and retreat of coasf a11d me features of 1a11d—use in both spatial and temporal f}oml 984 to 2004.The rcsult showed mat t11e coastal of Longkou city is
an zone

active

area

wim chaIlges obViously durjllg the

course

of study

There were notable difI宅feIlce of advance and re扛eat in each coast section疔om din’erem,years.The general trend was moving to land ob们ously in the nonh coast, pushing to
sea

in the coast between Longkou Pot a11d Jimu Island,and keeping


steady

relatively in the west coast in addition to haVing

1ittle adVance latteL The changing

extent was more remarkable in lhe 1 990s especially in 1 992 to 1 998,and the coast

trended to be steady after 2000.The 1aIld during 1984—2004.There was


use

also

ch柚ged Featly

in me coastal

zone

grcat decrease i11 sand lalld and cultiVated

1aIld趼d



remark曲le
1and
area use

increase in water area,garden laIld and build—up land.The speed ofthe

chaIlge in the region was up to 1.53%per year,and me sand lalld and water

changes had the

hi曲est

speed in aU land—use type

As

to

the spatiaI change, type of

55.65%of t11e land
1V

use

j11 the region was under the changing

progress,major

!!查塑蔓查堂堡:!三兰竺丝主
which were cultivated laIld tumed Io garden land,a工ld cultivated land a11d garden 1and

tumed

to build—uo land.But the active land—use conversion was the sand land

tuming

to other land—use type in the region less than 500 meters distance疔om the coastline.


zone

Based

on

me macroscopic analysis of the driving mechallism of the coastal
zoⅡe

changes,it is clear that the chaIlges Of coatal

were caus。d by both natural

and humaIl factors.However,for Longkou coatal zone,human actiVity was the main facIo r,and the natllral drove me changes more by giVing


feedback to the human the humaIl driVing

activi吼Callonical Correlation Analysis was applied

to

identify

factors quaIltitatively,and it was concluded mat human actiVities droVe the challges of land
use

by the economic
on

development,a鲥culture

structllre change,marine cultIlre,


aⅡd exDloration

saIld and coalresources.Nature gave

feedback to the

h啪an

activity by means

ofhydrod”锄ic

condition change at coastwise,seawater in仃usion

and mining Subsidence.

Key words:coastal zone;re皿【ote—sensing image;water deptll remote sensing;BP
Neural

NeMork;Geographic Info肌ation Tupu;航Ving

fbrce

CIassi们cation:TP79



独创声



本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,沦文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得 (注:如

没有其他需要特别声明的,本栏可空)或其他教育机构的学位或证书使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明 并表示谢意。

学位论文作者签名:彳袤老.锋

导师签字

囊劬

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解堂撞有关保留、使用学位论文的规定,有权保
留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。

本人授权』趁可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可
以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在

解密后适用本授权书)

学位论文作者虢饭名.辞
签字日期:崩年4月f8日

导师签字:奚末语
签字日期:孙菇年审月眵日

山东师范大学顺士学位论文

1.引言

1.1选题意义
海岸带是海洋系统与陆地系统相连按、复合和交叉的地理单元,既是地球表 面最为活跃的自然区域,也是资源环境条件最为优越的人文活动区域,与人类生

存和发展的关系虽为密切,对它的研究体现了陆——海——人三大系统交互作用
的动力机制,落实于调整“人地关系”这一地理学的中心问题,是地理学研究深 化的~个突破口和切入点,已成为全世界广为关注和研究的问题之一fM】。另外, 海岸带又是全球变化影响最为敏感的地带,受到强烈的海陆作用,成为海陆过渡 的生态脆弱带和环境变化敏感区,近年来随着社会经济的发展,人类对海岸带进 行各种各样的开发活动,使得海岸带面临的压力越来越大,资源和环境发生了前 所未有的变化,出现许多有碍于可持续发展的问题。因此,人们迫切希望能及时、 准确、高效地获取海岸带各种地物信息,并且实时监测其动态变化,以实现海岸 带资源的科学管理和持续利用。

研究海岸带变化的手段各异,传统研究方法有历史海图、地形图、实测浅海
断面分析统计等p。5],但这些研究方法需要大量详细的潮汐资料,由于我国沿海 验潮站的数量有限,海岸地形复杂,潮汐的变化规律很难掌握,潮汐资料获取的 难度较大,并且海岸带变化日新月异,采用常规方法及时、定量监测其变化已十 分困难。因此,寻求一种快速、简便的方法获取海岸带动态变化信息就成为一项 急需解决的研究课题。遥感技术在这方面的应用脱颖而出,它对地观测具有宏观、 快速、综合、高频、动态和节省投资等突出优势,为海岸带的动态监测研究提供 了一种方便和重要的现代化方法【鸺1。随着计算机软硬件的高速发展,利用国内

外先进的图像处理软件、aS软件和多源、多时相、多分辨率的卫星遥感影像, 实现遥感信息的自动提取与分类,达到资源、环境等的动态变化监测,已成为目
前空间信息技术(RS、GPS、GIS的3S技术)广泛研究和和应用的主要趋势之 一…7|。 龙口市海岸带长期以来基本处于稳定状态,但近十多年来,随着经济的迅速 发展,在自然和人类活动双重干扰下,海岸带原有的稳定状态遭到破坏,物质组

山东师范大学颂二匕学位论文

成、空问格局都发生了明显变化,资源严重破坏,环境日趋恶化。本次研究以国 家自然科学基金项目“山东海岸带陆海作用及人类活动的环境影响与生态效应” 和“龙口市土地利用数据库更新”课题为支撑,在遥感技术和GIS技术支持下, 对1984年以来龙口市海岸带信息实现快速、准确的提取,并对其演变状况及驱

动因素进行系统研究,为龙口市政府有关机构、行业及应用部门在海岸带土地利
用、海岸工程、环境和资源评价等方面提供动态的、科学的、及日JJ有效的信息,

对促进龙口市海岸带资源的可持续发展,具有十分重要的意义。

1.2国内外研究现状 1.2.1国际研究现状
海岸带是环境变化敏感区和生态交错脆弱带,一直以来就倍受世界高层人士 的关注与研究。“国际地圈与生物地固计划”(IGPc)专门设立了“海岸带的陆

——海相互作用”(LOICz)子计划促进地球表层陆地和海洋两大系统的界面研 究。同时海岸带是人类活动的高度集中区,LOIcz也把“海岸带的自然资源利

用和社会经济影响”、“社会经济和自然科学的综合模型”作为重要研究领域陋201。
20叭年,“国际地圈一生物圈计划”(IGBP)、“全球环境变化的人文因素计划”
(I卸)P)和“世界气候研究计划”(wCRP)联合召开的全球变化国际大会上, 又把“海岸带的人类相互作用”列为议题[2“。 随着光电技术和计算机技术的不断发展,遥感技术兴起,并在各个行业得到 迅猛发展,国外众多学者开始将这一先进技术应用于海岸带的资源调查和海岸生 态环境研究中。如:El—Raev M等通过计算不同时期图像的比值,加强岸线变化

的图像显示,使岸滩侵蚀地区呈暗色调而堆积地区呈亮色调(E1.Raey M等,1990 年)【22l;Blodget等使用6景陆地卫星上的多光谱扫描传感器(Mss)图像和与 初始图像相关的Mss第7波段生成一幅海滩变化图像,岸滩的变化用不同颜色
来表示(Blodget等,1991年)【23l;Donoghue等曾使用遥感技术对英国东海岸带 进行制图和监测(Dono巾ueD.N.M.等,1994年)|24】;D.C.Mason等假设水边 线是一条等高线,通过叠加不同潮汐条件下的水边线生成潮滩数字高程模型(D

C.Mason等,1995年)吲;Chen等利用阂值算法在全色光谱图像中提取海岸线,
在某些标准的基础上合并相似的像元,使同质区域得以扩大的区域生长法也在岸

山东师范人学硕士学位论文

线提取中得以应用(Chen等,1995年)126J:Gordon Petrie和Hanslow,D.J.等利 用航片进行岸线变化监测与制图(Gordon Petrie等,1997年)【27J,说明单波段 图像经过增强后也可用来提取岸线。F^hy等将单波段图像增强后分为陆地和水

体的方法,用非监督分类的方法从图像中提取海岸线(Fmly等,1998年)[28J:
Alberotanza

L等利用高光谱航空图像对意大利的Orbenello泻湖潮滩的植被进行

研究(A1berotanza L等,1999年)【29】:Kevin w和Hesham M.利用TM数据来 监测尼罗河三角洲海岸线的变化(Kevin w等,1999年)【30】;J00—Hyullg
Ryu,

Joong—Sunwjn等在韩国Gomso湾潮间利用TM数据进行水边线提取(Joo—Hyung Rvu等,2002年)Lj“。

1.2.2国内研究现状
我国关注海岸带陆——海相互作用方面研究的有中科院海洋研究所、国家海
洋局海洋研究所、南京大学海岸与岛屿开发国家重点实验室、华东师大河口海岸 研究所以及其他单位的有关专家。代表性的论著有施雅风、赵希涛主编的《中国 气候与海平面变化及其趋势和影响》【3 21,王颖的《中国海平面变化,人类影响 与海岸带响应》【33】,韩慕康的《渤海西岸平原海平面上升危害性评估》【34】等。2001

年11月召开的全国“人类与海岸海洋资源学术会议”标志着研究重心向人类影
响和人的相互作用的海岸带资源环境变化和综合管理转移。

我国学者应用遥感技术对海岸带的研究起步较晚,但近年来也有不少学者在
这方面做出了自己独特的见解和研究。早期的有:恽才兴、施纪青等利用遥感图 像对海岸潮滩进行调查研究(恽才兴等, 1986年;施纪青等,1987年)[3 5。”J;

任明达、吴家乃等利用多时相陆地卫星图像对潮滩的宽度和坡度进行地形测量 (任明达等,1990年;吴家乃,1991年)[38.珀】:陆惠文、王贵明等利用遥感技 术研究河道变迁、海岸历史演变及发展趋势(陆惠文等,1995年;王贵明等,

1997年)[40圳】。近年来又有更多的学者将遥感技术和地理信息系统技术应用于
海岸带专题信息遥感影像综合理解模型的建立及其特征提取的研究中,例如:黄 海军等对山东莱州湾潮滩地物的光谱特征进行了测试和分析,后来又在此基础上 利用三组TM影像,通过潮位校正、岸坡改正等方法对比分析了该地区岸线变化 特点,论证了运用遥感影像研究黄河三角洲地区岸线变化的可行性(黄海军等,

山东师范大学硕士学位论文

1993年,2002年)[42_4 3J;张鹰、丁贤荣利用遥感测量长江口南支和舟山潮汐水 道的水深,并对其潮滩地形冲淤变化进行分析(张鹰等,1998年)(州;冯兰娣 将小波变换运用到黄河三角洲遥感图像的边缘提取,得到了三角洲的岸线信息 (冯兰娣,2002年)【45】;刘永学以江苏省东部淤泥质潮滩为例,通过分析典型 样点光谱特征,建立不同地物判别函数以区分淤泥质潮滩地物,实践证明该方法 可快速从L锄dsat7ETM+影像中提取淤泥质潮滩地物信息(刘永学等,2004年)
[4

6】:许学工还探讨了利用遥感影像推求黄河三角洲低潮线的方法(许学工等,

2005年)【47]。 卫星遥感技术作为一种高科技监测手段,能提供及时准确且覆盖面广的丰富 的地面信息;GIs技术不仅可以对信息进行存储、管理、处理和输出,而且还具 有强大的空间数据处理和分析功能。因此,将遥感手段与GIS技术结合,研究海 岸带的动态演变无疑成为一种发展趋势,为海岸带研究开辟了一条新的途径。

1.3论文总体框架 1.3.1论文研究方法及工作流程
本文以11期数字遥感影像(Landsat TM、ETM+、Spon、航片)以及其它相

关数据(研究区地形图、海图、潮汐统计数据和社会经济统计数据等)为主要数
据源,运用GIS技术,在对每期影像特征分析的基础上,采用不同的图像处理

技术增强海岸带各种专题地物信息,同时根据每种地物在遥感图像中的光谱响应
特点,分析影像空间与地理空间之间的映射关系,采用适宜的提取方法,实现影 像空间向地理空间的转变,即海岸带遥感信息较高精度的提取,并将提取出的信 息加以综合,建立龙口市海岸带1984.2004年间的动态变化信息图谱,从空间和 时间等方面揭示其变化规律,最后从人为和自然两个角度研究海岸带变化的动力

机制。工作流程为(图1.1):



山东师范大学硕一I:学位论文

遥感影像导八

遥感影像项处理

图像处理
海岸带遥感影像专题信息增强处理

海岸线和高潮线提取广1目视解译 海岸带遥感影像 专题信息提取
低潮线提取

几建立水深遥感模型

陆域地物信息提取n建立BP神经网络模型

海岸带动态变化信息国营的构建

岸线进退分析 动态变化过程分析 陆域地物动态变化分析
人为因素

变化动力机制玢扼。
自然因素

图1.1论文研究工作流程图

1.3.2论文组织
论文以RS和GIS技术为支撑,以海岸带的动态监测为主线贯穿全文,共分 为六大部分:


第一部分,介绍选题意义及国内外的研究现状;展示论文总体框架及研究的 主要内容和方法,并对研究区概况做了简要描述。

第二部分,数据资料的分析与处理,是本次研究工作的基础。内容主要包括
影像数据源的选择,影像的纠正、除噪等预处理和海岸带专题信息的增强处理。 第三部分,论文的核心部分。分析和研究海岸带遥感影像各种专题信息的提 取方法,其中高潮线和海岸线采用目视解译提取;低潮线通过建立水深遥感模型,

反演水深,并结合同步潮汐资料进行提取;陆域地物信息则是通过建立BP神经

山东!J『|】范大学硕士学位跎文

网络模型将影像的光谱特征、纹理特征和地理特征相结合,通过监督分类实现其

较高精度的自动提取。
第四部分,亦为论文重点,在第三部分提取信息的基础上,建立龙口市海岸 带1984,2004年问的动态变化信息图谱,并从空问和时间等方面详细分析岸线的

进退变化和海岸带土地利用的动态变化。
第五部分,研究龙口市海岸带变化的动力机制,从人为和自然两个角度对各 种影响因素进行定性和定量分析。 第六部分,结论与展望,总结本文的主要研究成果,提出研究中存在的问题 与不足,并展望今后的研究问题和方展方向。

1.3.3论文主要特色与创新
1.低潮线在一般的遥感影像上难以直接提取,本文引入水深遥感理论,通过 建立水深遥感模型,反演水深,并结台同步潮汐资料,实现了低潮线信息的提取。

2.提取海岸带陆域地物信息时,采用BP神经网络模型将影像光谱信息、空
间纹理信息和地理辅助信息融为一体,克服了传统的单纯依靠光谱信息提取时精 度难以达到要求的问题,实现了较高精度的陆域地物信息提取。

1.4研究区介绍

1.4.1研究区范围的界定
海岸带是海陆之间的过渡地带,可称为海陆交接带或水陆交接带,它是以海

岸线为基线,向陆、海两侧扩展到一定宽度的带状区域。

然而,海岸带范围的

划分千差万别,不同研究者对海岸带范围的划分存在不同的认识和理解。

地貌学家认为海岸带是位于低潮位和高潮位之问的潮间带,这实质上是狭义
的海岸带。 联合国经济与社会理事会编著的《海岸带管理与开发》一书中,认为(48】 (1988):海岸带的一般定义是陆地与海洋相互作用的地带。因此它包括向陆部 分、大陆架被淹没的土地及其上覆水域。这个定义对海岸带向陆一侧的范围界线

是模糊的和不明确的,向海一侧范围可扩至大陆架和专属经济区。同时又指出划
分海岸带范围一般有4个标准:自然标准、行政界线、任意距离、选择的环境单

山东师范大学硕士学位论文

,C



美国海岸带管理法规中规定【48】,海岸带的陆侧边界为受海洋直接影响的沿海 陆地,海岸带的海侧边界为美国领海。 1995年IGBP提出海岸带的新含义【49]:海岸带的上限向陆是200m等高线, 下限向海是大陆架的边坡,约为.200m等深线。它注意到了内陆延伸至河流流域。

我国在全国海岸带和海涂资源综合调查中规定,海岸带调查的宽度为海岸线 向陆大致延伸10Km,向海延伸至,10Ⅱ卜.15m水深(《海洋大词典》)编辑委员会,

1998年川)。
综上所述,目前对海岸带尚无标准的界定和统一的认识,但这些概念有一个 共同之处,就是海岸带应是陆地和海洋相互作用的地理区域。考虑到海水对陆域 的直接影响一般要延伸至海水余存线,所以本文选择的海岸带研究范围为:海岸 线向陆延伸2—3Km,向海延伸至水下岸坡的下界这样一个带状区域,包括部分陆 域、海岸、潮间带和水下岸坡四部分(如图1—2)。陆域范围指海岸线向陆延伸 的大致2—3Km的陆地;海岸是高潮线与海岸线之间狭长的陆地部分,为激浪形成 的岸滩,本次研究将岸滩与农田或防护林的交接线定义为海岸线:潮间带位于高 潮线与低潮线之间,低潮时露出水面,高潮时淹没于水下;水下岸坡,指低潮线

以下的海底,波浪作用的下限,考虑到龙口市沿海水下岸坡的下限变化不大,因
此水下岸坡不作为本次研究的重点。

图卜2

本文海岸带划分示意图

1.4.2研究区概况
龙口市海岸带位于山东半岛北部,地理坐标:120。12’42”E至120。35
’42”E,37。31’54”N至37。45


53”N。东与蓬莱市接壤,西南与招远市

毗邻,西、北濒临渤海,面积约181Km2。区内地势平坦,以滨海平原为主,海

山东帅范大学颅士学位论文

拔不高于20m。本区气候属温带半湿润大陆性季风气候,年平均气温11.7℃,无 霜期190天,≥10℃积温4000℃左右,年平均降水量624.9mm,72 7%集中在夏 季,年均蒸发量1900mm。总的气候特点是光照充足,热量丰富,气温适中,雨 热同期。本区常风向为S向,该风向的出现频率为19%,次常风向为NNE向,

出现频率为9%,平均风速年均为4.4州s,各月中以3月风速较大,平均5.5耐s, 8月最小,平均3,0“s(详见图1.3)。区内土地资源丰富,土地生产力不断增长
并具有一定开发潜力,成为龙口市重要的后备土地资源区。





…+最大风速

图卜3

龙口地区风速、风向玫瑰图

本区涉及龙口市7个乡镇,77个行政村,区内人口稠密,交通便利,海岸带 资源丰富,有矿产资源、渔业资源、旅游资源等,社会经济优越,是龙口市经济 发展的桥头堡。位于研究区西部的龙口港是国家一级对外开放港口,也是国内最 大的地方港口。 研究区海岸线东起沿海李家村与蓬莱市后营村之间的海边路,西到龙口市与 招远市的界河口(如图1—4),长度为76.4 Km,其中人工岸线长16.7Km,有滩 涂面积300多公顷。海岸以砂质海岸为主,仅在屺坶岛和桑岛两处有不长的基岩 海岸。大陆海岸基本可分为两段,即北部海岸和龙口湾海岸:北部海岸东起蓬龙

交接处的李家,西至屺坶岛,海岸长度为34.7l£m(不含人工海岸);龙口湾海岸
即西部海岸,北起屺坶岛岛头,南到界河口,岸线长25.OKm(不含人工海岸), 为一东北凹入的弧形海岸。

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图1—4龙口市海岸带示意图 龙口海岸是全新世时在黄县断陷盆地的冲洪积平原基础上发展起来的,海岸 的基本形态受黄县冲洪积平原原始形态及本区动力条件控制‘5“。海岸地貌,在 波浪、海流和风作用下,形成砂质海岸。海岸带陆上地势比较平缓,平均坡度2 ‰至6‰,潮间带坡度5‰至12‰,主要由石英细沙、粗沙组成,是制造玻璃的

主要原料。水下岸坡分布于低潮线之下,下界可至水深17.0m,坡度平缓,~般
在10‰至20‰之间。 龙口西部沿海为不正规半日潮,最高高潮位3.4m,最低低潮位.1.23m,最大 潮差2.87m,平均高潮高1.2m,平均低潮高O.3m,平均潮差O.9m,平均海面o.7m; 北部沿海属正规半日潮,最高高潮位2.14m,最低低潮位.1.17m,最大潮差2.80m,

平均高潮高1.“m,平均低潮高O.38m,平均潮差1.06m,平均海面O.74 m。沿
岸海流变化特征为:波浪的波射线分布与风向颇为一致,具有明显的季节性。冬 季,东北向浪占优势,常浪向为NE,夏季,南向浪占优势,常浪向为SSE,全

年以sE向浪出现频率最高,浪高~般小于I.5m。自东向西有黄水河、泳汶河、
北马河、八里沙河四条河流注入渤海。

1.4.3前人主要研究成果
就研究区域而言,1980一1987年进行过一次山东省海岸带和海涂资源综台调 查,1999—2001年山东省计委又组织了一次遥感资源调查。众多学者一直以来也 从各个角度对山东沿海地带进行研究,提出自己独特的见解,但这些研究主要集

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中在黄河三角洲、渤海湾、莱州湾等地区陋”,42,52。5”,虽然也涉及到本次研究的
部分区域,然而专门对龙口市海岸带进行研究的很少‘5”。龙口市海岸带~直以 来比较稳定,但近几年来由于人类活动的影响,加之自然环境的反馈作用,海岸 带发生了较大变化。本文在前人研究基础上,利用龙口市1984~2004年的1l期

遥感图像,对龙口市海岸带的变化进行了系统的研究。

2.数据资料分析与处理 2.1数据源
2.1.1遥感影像数据
遥感影像是一种非常重要的地学信息源,多源性是其基本属性,不同类型的 遥感影像数据具有不同的物理属性,即不同的空间分辨率、波谱分辨率和时间分 辨率。因此,必须根据研究目的选择适当的遥感数据,才能更好的服务于研究需

要。本文根据海岸带的变化特点,选用了物候相近的1984至2004年20年问1l
期遥感图像,包括TM(含ETM+)、SPOT5和航片3种遥感信息源(详见表2—1)。

表2.1

本次研究所用遥感影像数据列表

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2.1.2其它数据
(1)龙口市1:10000地形图和分辨率为1m的DEM,1985年l:50000海图 和l:loooo土地利用调绘图,1996年龙口市土地利用现状图等;

(2)实测资料:与成像时间同步的龙口港和南山集团北海开发区附近海域
的湖位资料,以及两个海域的多年平均海面、平均高潮位、平均低潮位、海水深 度测控点等; (3)1980年以来,与研究区相关的各种自然和社会经济统计资料,实地调 查资料等。

2.2数据预处理
遥感数据在获取过程中,由于受到遥感系统、波谱以及外界自然和人为因素 的干扰和限制,不可避免的产生一定误差,这些误差导致影像质量下降,从而使 图像分析精度受到影响,因此,在实际图像分析和处理前,必须对原始遥感影像 进行预处理,把误差的影响降到最小。

2.2.1遥感影像校正
影像校正,又称影像的恢复、复原,处理内容包括辐射校正和几何校正。由 于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素的影响,致使图像模糊

失真,造成图像分辨率和对比度相对下降,即辐射失真,需要进行辐射校正;几
何校正则是针对由于搭载传感器的遥感平台飞行姿态变化、地球自传、地球曲率 等原因,使图像相对于地面目标产生的畸变而进行的校正。

2.2.1.1辐射校正
本文中的辐射校正主要是大气校正,即消除由大气散射引起的辐射误差的处

理过程。大气校正的方法有:①野外波谱测试回归分析法:通过将野外实地波谱
测试获得无大气影响的辐射值与卫星传感器同步观测结果进行回归分析,以确定

校正量,消除大气影响;②辐射传递方程计算法:测量大气参数,按理论公式求 得大气干扰辐射量;③波段对比法:由于大气散射主要影响短波部分,波长的波
段几乎不受影响,因此可利用某些不受大气影响或影响很小的波段来校正其它波

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段。由于前两种方法实现起来较为困难,这里选用了简单易行的波段对比法进行 大气辐射校正。通过不同波段的对比分析计算大气干扰值,一般有回归分析法和 直方图法。 (1)回归分析法

在几乎不受大气影响的波段(如TM7)和待校正的某一波段图像中,选择最
黑区域(通常为高山阴影区)中的一系列目标,将每一目标在两个比较波段的亮

度值提取出来进行回归分析,求出校正量。回归方程为:
正=盯f+6f‘

其中,霉为TM7波段的亮度均值;霉为待校正波段亮度均值。口;、6,是利用黑
区数据,用最小二乘法作直线拟合计算得到的,计算式如下:

驴紫
口i=正一6fL

校正公式为 式中,L、1分别表示第7波段和第f波段的灰度值,正’为第f波段校正后的灰 度值。 (2)直方图法 通过灰度直方图对比找出校正量,对于不易受大气影响的红外波段(比较显

著的是TM7),如果影像范围内存在灰度值为零的地物(如高山阴影、深水体),
其灰度直方图往往从原点开始,而其它波段的灰度直方图离原点有一段距离,这

段距离即为大气散射影响的校正量,每个像元灰度值减去这个数值就实现了校
正。本文主要采用这种校正法(图2.1为本次研究采用的2000年TM影像利用

TM7对TM3的直方图大气辐射校正示意图)。为了验证直方图校正的精度,还
利用回归分析法求出部分波段的校正量,与直方图法进行比较,发现数据吻合良 好,证明这是一种快捷、方便、计算简单的辐射校正方法。

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糕 】譬 避

灰度级

图2.1

大气辐射校正直方图法示意图

2.2.1.2几何校正与配准
本文采用了来自不同遥感数据源的11期影像,为使这些遥感数据具有相同 的投影参数和坐标系统,必须进行几何校正与配准。几何校正包括几何粗校正和 几何精校正,我国卫星地面站提供给用户的数据产品都是经过几何粗校正的,我

们只需对影像进行几何精校正。本次几何精校正是在图像处理软件Erdas8.6支持 下,以龙口市l:10000正射影像地形图(西安80坐标系)作为影像校正的主控 图件,采用五次多项式转换模式,在地形图和相应的影像上选取25个地面控制
点(GPC),为了不破坏原来图像的像元灰度值,用摄邻近内插法对图像进行重 采样,误差尽量控制在O.5个像元内,得到几何精纠正的数字图像。选取控制点 时选取永久性的,在图像上有明显的、清晰的定位识别标志的典型地物及人工建 筑物,并且在图像的边缘和内部尽量均匀分布。沿海滩涂及海域,缺乏明显的控 制点,校正时主要利用陆地卫星遥感图像的几何连续性,精确配准陆地部分,同 时辅以野外验证取点,这样其连续顺延的海滩部分点位误差,一般不会偏离陆地 部分的点位误差。同时将海图、调绘图和土地利用现状图等各种图件也进行坐标 转换(转为西安80坐标系),使其具有相同的坐标体系,作为分析的辅助数据。

2.2.2噪声抑制
噪声包括随机噪声、孤立噪声、平稳周期性噪声和非平稳周期性噪声,各种 噪声产生原因不同,去除噪声所用方法也各异。卫星影像中最常见的是孤立噪声, 其特点是孤立的、分散的,往往和周围的亮度值有明显的差别,并且彼此不相关,
11

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可以通过将图像像元亮度值与其邻近像元亮度值进行比较来判定【58]。通常采用 的方法是:当要判定的像元亮度值,(f,,)与周围邻近像元亮度平均值的差超过给

定的闽值£.,或要判定的像元亮度值与周围像元亮度值的方差d 2减去图像亮度
值的均方差占2,其差值大于给定的闽值£,时,就认为该像元是噪声斑点。去除 噪声时,往往消弱图像的边缘,为此,本文先对图像用5×5平滑模板处理消除噪 声,然后,再采用边缘增强的方法增强边缘。

2.2.3边缘增强
边缘增强是卷积增强的一种,它能同时保留局部反差和低频率的亮度信息, 通过将原始图像全部或部分灰度值增强“添加”到同一图像的高频率要素图像上

来实现的例。主要包括如下三个步骤:
①生产包含边界信息的高频率要素图像。生产高频率图像所使用的内核大 小根据图像的粗糙度来选择。粗糙的图像采用小规模的滤波(例如3×3像元),
而大规模的滤波所使用的内核尺寸(例如9×9像元)用于平滑图像。 ②将原始图像中每一个像元值的所有灰度级或部分灰度级加到该图像的高 频率要素图像上去。

③将合成的结果图像进行反差拉伸处理。 本次研究采用3×3像元的卷积核,对原始图像进行边界增强,增强后的图
像更能清晰地表现出图像的纹理特征,且不同土地利用类型的边缘线也十分明 显,更加有利于地物的判读提取。

2.2.4研究区裁切
一景TM影像的覆盖面积约185×185Km2,一景SPOT影像的覆盖面积约60
x60

Km2,无论TM还是SPOT,研究对象在整景影像中只占很小的一部分,为

了在今后工作中提高图像处理和分析速度,有必要将研究范围裁出。本次研究首
先依据龙口市1:10000地形图和l:50000海图矢量化生成研究区范围边界,然后 运用图像掩膜(Mask)方法从较正好的影像中切割出研究区范围,得到本次研 究的遥感数据信息,面积共181约n2。

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2.3海岸带遥感影像专题信息增强处理 2.3.1海岸带遥感影像特征分析
遥感数据的多光谱波段,每个波段有其各自的特点和用途,对地物的可识别 性表现出明显的差异性,只有通过影像特征分析,根据研究对象选择合适的波段,
地物识别才‘能取得最佳效果。海岸带是一个海陆交接的复杂地带,涉及海、陆两

方面,其信息量在各波段存在很大的分异性,因此,海岸带遥感影像特征分析,
是本次研究不容忽视的一个问题,是进行各种图像分析、信息提取的基础。

2.3.1.1各波段影像光谱特征分析
表2—2和表2.3给出了研究区TM影像和SPOT影像各波段的光谱范围及其 在海岸带研究中的主要用途。其中,TMl、2、3和SPOT l、2波段为可见光波 段,对水体的穿透能力较其它波段强,是水深探测的有利波段,可用于海域研究、

低潮线的提取,并且易于区分人造地物类型;1M4和sPOT 3波段为近红外波段,
水体在该波段吸收较为强烈,但水面信息较前者丰富;TM5、7和SPOT 4波段

为红外波段,海陆界限清晰可辨,可实现海陆分离,而且影像最为清晰,对陆上
各种地类的提取较为有利。

表2—2海岸带TM影像各波段光谱特征分析表

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2.3.1.2各波段影像统计特征分析
统计分析是遥感图像数据分析的基本方法,它从不同角度反映图像所包含的 信息特点。统计值主要包括亮度值范围、均值、标准差等,既是波段性质的反映,

又是图像变换的数学基础。表2—4和表2.5分别为2000年TM和2004年sPOT
图像的统计值。

表2—4研究区2 000年TM数据各波段光谱特征统计表

表2.5研究区2004年sPOT数据各波段光谱特征统计表

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2.3.1.3波段选择
波段选择,就是根据待提取地物的特点,从众多遥感数据中选取几个波段作 为特征波段,经过变换组合后,最大程度的突出目标信息。本文在波段选择时, 主要从两个角度考虑: (1)目标单一时的波段选择。海水是单一目标,就要选择对该目标反映最 为敏感的波段或波段组合。以TM影像为例,虽然7个多光谱波段均对海水有所

反映,然而水体衰减系数最小值出现在O.50~0.56um的蓝、绿波段㈣,也就是 TMl、TM2波段,说明TMl、TM2可以反映水体深度;1M3和TM4波段,水
体的衰减系数增大,穿透能力降低,但分辨能力增强,信息量比前两个波段丰富 的多,能很好地反映水面信息或浅水区信息;TM5、TM7波段的信息很相似且 水体部分色调单一,不易分出层次,一般不用于水体研究,但由于水体对红外波 段的吸收最为强烈,水陆形成鲜明对比,因此这两个波段常用来提取水边线,进 行水陆分离。

(2)多目标时的波段选择。陆域目标类型多样,要保证分类精度,必须对
各个波段进行综合分析,选择反映地物信息量最为丰富的波段或波段组合。目前 已有多种有效的定量方法用于多目标的波段选择,如信息量分析法、各波段相关 系数分析法、最佳波段组合指数法、主成分分析法、多维亮度重叠指数法等。本 次研究主要从信息量、波段间相关性和最佳波段组合指数法三方面考虑,以2000 年陆域TM影像为例具体说明。

信息量的分析,本文采用Sha胁on定义的信息的度量标准——信息熵,对各 波段所包含的信息进行定量分析。设一幅数字图像有&,g:,…,乳,共G阶灰

度值,各级灰度值出现的概率分别为鼻,只,…,圪,按sh蛐on定义的信息熵,
该幅图的信息熵(Ⅳ)可表示为:



日2一∑只Iog:只
i=0

相关系数是反映波段间信息的冗余度,相关系数越大,信息的冗余度就越大,
组合到…起会存在相当大的重叠信息,从而导致合成图像的总信息量不高。选择 时一般选择相关性小的波段进行组合,以深入的分析和处理。

最佳波段组合指数法,是美国查维茨教授提出的定量评价波段组合信息量大

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小的一个最佳指数公式(DfF):

oiF=—生L—
H n

∑s。


∑∑R,


式中s。为第f个波段的标准差,s,越大,该波段图像的信息量就越大;岛表示
第f个波段与第,个波段的相关系数,R。越小,两个波段之间的独立性就越高。
D,,值越大,波段组合越优越,信息量越丰富。

表2,6研究区2000年陆域TM影像各波段信息量表

表2.7研究区2000年陆域1M影像相关系数矩阵表

表2-8

2000年陆域TM影像不同波段组合的指数因子值

由表2—6、表2.7和表2—8得知,TM数据的第5波段的信息熵最大,包含的 信息最为丰富,7波段仅次于5波段,位居第二,但两者之间具有很强的相关性, 相关系数高达O 952,在多数情况下我们只取其一:第4波段除与5波段相关性

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较高外,与其余波段的相关性都低,说明其信息量最为独立,是研究区第二重要

波段:三个可见光波段中,3波段的信息熵最大,2波段次之,1波段最差。从
优化指数值看, 1、4、7波段组合的OIF值最高,3、4、7波段组合仅次于1、

4、7,也具有较高的OIF值。综合考虑,对于2000年TM影像,提取陆域地物
时,我们选择3、4、7波段进行组合。

2.3.2遥感影像增强与变换
遥感影像中含有大量地物特征信息,通过不同的灰度或亮度表现出来,图像 增强的目的就是拉大地物特征问表现的这种灰度或亮度差异,从而增强感兴趣地

物和周围地物问的反差,突出相关专题信息,使分析者能更容易地识别图像内容,
提取有用定量化信息。图像增强方法众多,按照作用的空间~般分为光谱增强(突 出灰度信息)和空间增强(突出几何信息,如线条、边缘和纹理结构特征);从

数学形式上看,又可分为点处理(像元对比度增强、比值处理、直方图均衡、光 谱转换等)和邻域处理(空间滤波、卷积运算、傅里叶变换等)㈣。
遥感图像增强和变换的方法虽然多种多样,但它的应用是有针对性的,取决 于研究的对象和目的。必须根据遥感图像特征、分析方法以及目标地物的影像特 征,有意识地选择合适的增强方法,才能突出目标地物信息,达到增强的目的。

本次研究主要探讨了如下几种图像增强处理方法在海岸带信息提取中的应用:

2.3.2.1彩色合成
遥感影像处理中,彩色合成是应用最广泛的一种增强方法。遥感图像的单波

段图像是一个灰度图,人眼对灰度级的分辨能力远远不及对彩色的分辩能力,而
且地物的差异更多地表现在不同的波段上,彩色合成的目的就是将反映在不同波 段上的地物差异综合地表现出来,以扩大地物间差异,同时利用人眼对色彩较高 的分辩能力,提高地物判译效果。其方法是选定3个单波段影像,分别指定红、 绿、蓝三种颜色,建立每个波段的亮度和色彩的变换表,将变换结果合成即可。

2.3.2.2线性拉伸
线性拉伸,是按照~定比例,把原始影像的亮度值范围按线性模型扩展到任 意指定范围,增强波段光谱值之间的对比度,获得最大可能动态范围的反差增强,

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从而突出图像的细微变化。方法是首先利用直方图找出集中的亮度值范围【a,b],

然后选定扩展后的亮度值范围[m,n],设原来图像的灰度值为z,扩展后的灰度
值为z,根据以下公式进行线性拉伸:

z:尘竺rz一口)+Ⅲ
西一Ⅱ

通过域值分割获得的海域图像,大量的像元集中在一个很窄的亮度值范围
内,大大降低了人眼对地物目标的分辨能力,经过线性拉伸后,水体不同深度的 层次感得到加强,从而促进水深信息的提取。

2.3.2.3比值增强
波段比值法,是将不同波段同一像元灰度值相除,生成一幅增强图像。在比

值图像上,像元的亮度反映了两个波段光谱比值的差异,这种算法对于提取缓慢 变化的过渡带的线性特征十分有效,而且还能压制一定的噪声影响‘621。本次研
究主要用波段比值法进行水深信息增强处理,反复试验表明,比值图像可以消除 因波浪造成的光谱明暗差异,同时增大不同水深之间的对比度,突出水深信息。

2.3.2.4图像融合
图像融台,是按照一定的规则(或算法),将单一传感器的多波段信息或不 同类别传感器所提供的信息加以综合,获得比任何单一数据更精确更丰富的信

息,生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像,是~种高级图像处理 技术。它不仅仅是数据间的简单叠加,而是强调信息的优化,消除多传感器信息
之间可能存在的冗余和矛盾,互补改善遥感信息提取的及时性和可靠性,并突出 有用的专题信息,增加解译的可能性。ETM和SPOT影像都含有全色波段,全 色波段具有较高的空间分辨率和较强的纹理特征,将其与各自的多光谱波段融合 后,既能融入高分辨率图像的细节信息,又能保留多光谱波段丰富的光谱信息,

可大大提高图像的清晰度和分类精度。遥感数据融合的方法很多,有加权融合、
HIS变换融合、主成分变换融合、K—T变换融合、小波变换融合、Brovey融合 算法等。不同融合方法对不同数据源影像的融合效果不同,取决于影像数据特点 和融合的应用目的。本次研究进行影像融合处理的目的是提高融合影像的分类精

度,根据TM和sPOT影像的各自特点,分别采用sFIM算法和主成分分析变换

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两种融合方法实现各自多光谱波段与全色波段的数据融合。 sFIM变换全称为smoothing Filter-based
Intensity

Modulation变换【63】,是刘建

国(2000年)提出的一种基于平滑滤波亮度调节的融合方法,训算公式如下:

删舶民n矿—焉蕊F
Ⅲ.,1n删■6四m。×皿纠觎^鲋

其中,n纠GR。表示用该算法生成的融合影像;n纠6.尼。。表示的低分辨

率影像,在此表示TM的6个多光谱波段;删GRM表示高分辨率影像,即为
TM的全色波段;n纠锄…表示模拟分辨率影像,可以通过对全色波段进行低
通均值滤波来获取,本次研究采用5×5的均值滤波算子。

经过低通滤波处理得到的模拟影像(脚纠硼…),去掉了全色波段
D纠6四埘的高频信息,保留了低频光谱信息,将其再与高分辨率的全色影像进
行比值运算时,就可消除高分辨率图像的光谱干扰和地形反差,仅保留高分辨率 影像的纹理细节信息。因此,SFIM算法被视为在低分辨率影像中仅引入高分辨

率影像的纹理特征的算法,能够很好地保留原低分辨率影像的光谱特点。该算法
比较适台于TM8与TM其它多光谱波段数据的融合,融合后影像能够明显提高 分类精度[“’651。 主成分变换融合法是先对多光谱图像进行主成分变换,然后用高分辨率的全

色图像替代第一主分量并进行逆变换得到融合图像。它是基于这样的假设:主成
分变换后的第一主分量包含了多个波段的信息,与全色波段的数据信息相似,因 此,用高分辨率的全色波段数据替换第一主分量得到的融合图像既保持了多光谱 的图像特征,也具备了高分辨率图像特点。这种算法在SPOT图像的多光谱波段

和全色波段数据融合时,是较为有效的‘吲。

3.龙口市海岸带遥感影像专题信息提取
本次研究对海岸带遥感影像专题信息提取的内容有海岸线、高潮线、低潮线 和沿海的部分陆域信息,涉及海域、陆地两方面,提取过程较为复杂,必须针对 提取地物的光谱特征,选取合适的遥感影像,设计合理的图像处理和分析方法,

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才能将所需的地物有效的提取出来。整个海岸带遥感专题信息提取的方法和流程 如图3一l所示:

图3—1本次研究海岸带遥感影像专题信息提取流程图

3.1海陆分离
由于陆地和海域提取的信息存在很大差别,所以图像处理和分析时采用的方 法也不同,因此,本文首先对遥感影像提取瞬时水边线,实现海陆分离。从遥感 影像上提取瞬时水边线的方法有很多种,它们包括通过目视判读直接从影像上数 字化,对单波段图像应用密度分割或边缘监测方法,用多波段分类提取等等【4q “4…。其中,如果能选择一个合适的密度分割域值,密度分割法被认为是最流行 也是最有效的水边线提取方法。但通常因阴影等其它暗色地物的影响,很难选择

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合适的分割域值,密度分割方法的准确性就大打折扣。 本文研究的海岸带属典型的砂质平原海岸,不存在阴影的影响,而且TM5

波段对水体的光谱衰减很大,统计直方图具有明显的双峰图像特征(图3—2),因 此本文选择简单而有效的单波段域值分割法(图像二值化),完成海陆分界信息 提取。水陆分界的域值定为图像灰度直方图鞍部的最低点,例如.在2000年ETM+ 影像中,本次研究将灰度值36定为水陆分界域值,按照大于域值为陆地,小于
域值为水体的原则,进行水体和非水体二值变换处理,将TM5波段图像变换为 二值图像。此时生成的水陆二值图并不能直接用来海陆掩膜处理,因为分割出的 水域中,除了海洋水外还基本上包含了陆地上的水体,用ERDAS中的颜色填充 可以很简单的将陆地上的水体重新手工划归为陆域。然后用修改后的■值图作为 海陆划分的图像掩膜,剐可得到海域和陆域两幅图像,实现海陆分离。

图3.2

2000年TM5影像灰度直方图

3.2海岸线和高潮线遥感专题信息提取
海岸线,作为海面与陆地接触的分界线,是一条客观存在的“线”,然而由 于地壳运动、潮汐作用以及人类活动的影响,海岸线在每一时刻都是动态变化的, 很难用静态的数据精确的表达[删。因此,目前还未对海岸线形成明确的统一的

地理概念,学者们一般根据自己的见解和研究目的提出各自的观点和看法,多数
采用多年平均大潮高潮面时的水陆交界线,即海岸线以上大部分时问露出水面, 只有在偶尔风暴或特大潮时才被海水淹没,因此本次研究将海岸线定义为岸滩与 农田或防护林的交界线:高潮线采用一般高潮线,即海洋潮流发生一般高潮时, 海水所淹没的平均界线。

研究区海岸土要由人工海岸和砂质海岸构成,人工海岸主要指龙口港和一些

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滩涂养殖场,这些区域的人工建筑物具有规则的形状,取其外沿作为海岸线,在 遥感影像上可以清晰的判读出。对于突出的人工建筑,如丁字坝、码头等,不作

为岸线,而是直接连接建筑物的两侧。砂质海岸由纯砂组成,反射率很高,与农
田或防护林具有明显的光谱特征差异。潮间带与海岸也由于物质成分的差异以及 暴露于水上时间的长短而导致的含水量的不同,在遥感影像上表现出不同的纹理

和色调。确定海岸线和高潮线实际上是解译潮潍的分布,通过建立潮滩解译标志,
采用目视解译可以较容易地提取海岸线和高潮线信息。解译标志详见表3.1:

表3—1

不同遥感影像部分潮滩解译标志

3.3低潮线遥感专题信息提取(水深信息提取)
低潮线信息提取是海岸带动态变化研究的一个必不可少的部分,可以从海图
上直接提取,但是海图资料难以收集,本次研究只收集到1984年海图,其它时 期的低潮线需要从遥感影像上提取。由于低潮线大多数情况均淹没于海水以下,

没有办法从图像上直接获取,然而海岸带的潮差和成像时部分海岸带的潮位是已
知的,我们只要得到研究水域的海水深度,就可以推算出低潮线的位置。因此遥 感探测水深成为本次研究的一个重点和难点,本章节首先着重阐述了遥感水深信 息的提取。

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3.3.1遥感探测水深的基本原理和方法
利用星载多光谱数据进行浅海水深测量,主要是采用光谱信息较为丰富的美 国陆地卫星TM数据,通过数据处理和回归分析提取影像各个像素点处的水深数 据,其物理基础是光线对水体有一定的穿透能力。一般来说,卫星传感器主要反 映水域以下三个方面的光谱信息:(a)水体表面直接反射的光信息;(b)大气后

向散射的光信息;(c)水体后向散射和水底反射的光信息。对于水深遥感来说,
前两种辐射能量有限,其影响可通过大气辐射校正基本消除;水体的后向散射光 主要反映悬浮泥沙、悬浮生物分布等信息,和水深信息没有直接的联系,可以看 作是使水深信息产生模糊的根源,是遥感图像处理的对象;只有直接由水底反射 效应造成的影像特征才是水下地形的直接反映,是水深遥感的主要信息来源。因 此,遥感图像的光谱值除了与水深有关外,还受到底质反射率、水体悬浮物的浓 度及大气条件等多种因素的影响。当找出影响因素与我们所关注的水深信息之间 的内在联系,用图像处理方法和数学关系式将这些因素从光谱值中分离出时,就 可以建立光谱值与水深之间的定量关系,已有学者从理论上论述了这种相关性的 存在‘删。 龙口市海岸带水体属大洋水,水中悬浮物、泥沙及浮游植物等含量很少,水 质较为清澈,很利于遥感探测。本文在对遥感影像进行水体专题信息增强处理的 基础上,从统计相关方法出发,利用实测水深的准同步资料与影像光谱值进行相 关分析,反复试验后,建立水深遥感信息的定量模式,通过水深反演,应用于海 岸带水深信息的获取,以辅助低潮线的提取。文中以2000ETM+影像为例,具体 说明了遥感水深提取的过程,以及这种方法的可行性。

3.3.2资料处理
资料处理分为两部分:第一部分是遥感影像资料处理,第二部分是实测水深 资料处理。前者包括对初始影像的辐射较正、几何校正、噪声抑制等各种预处理 和水深遥感专题信息的增强处理(详见第二章所述)。从遥感技术用于测深起, 就有许多学者对此进行研究,开始时大部分是采用单波段进行拟合,但效果不好; 后来研究使用多波段组合,同时结合水体波谱特性,选取较好的波段组合,精度 大大提高【70.7”。本文选用TMl、TM2、TM3、TM4四个利于水深探测的波段,

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进行线性拉伸和比值增强处理,采用常规的TM4/TM3、TM4/TM2、TM4/TMl、 TM3/TM2、TM3/TMl、TM2厂rMl、(TMl—TM4)/(TMl+TM4)和(TMl_TM2) /(TMl+TM2)8组波段组合图像,作为图像处理的最终结果,供相关分析使用。 实测水深资料的处理主要是数字化及其几何校正与配准。首先在ARC/INFO 软件支持下,将实测水深图上的水深点位置输入计算机,建立水深点的空间坐标

体系,然后把各自的水深值作为属性层数据存贮,实现实测水深图的数字化。实
测水深图数字化后要与遥感影像进行相关分析,二者就必须具备统一的坐标体 系。本次研究是以西安80坐标系为标准的,而实测地形图采用的是经、纬度坐 标体系,这是一种球面坐标系统,因此我们对数字水深图进行高斯克吕格投影变

换,采用西安80坐标系使之与遥感影像数据相匹配,要尽量提高校正精度。将
校正后的实测水深图与遥感影像叠加显示,如果二者吻合精度达到研究要求,就 不需要再进行图像配准;如果达不到研究要求,则需要对两种数据类型进一步精 确配准,否则会影响相关分析的精度。

3.3.3建立水深模型,反演水深

3.3.3.1选取断面,提取样本水深值
遥感光谱和实测水深的对应组合数值是进行相关分析的数据源,二者数值的

提取是建模的基础,直接影响到分析结果的精度。取值时可以利用ARc,INFO 软件,将配准好的实测水深图和遥感影像图叠合,建立链接层取值;或者利用计
算机取值点的坐标通过坐标取值,但是这两种方法部比较麻烦。本文利用具有灵 活用户界面和操作方式的遥感图像处理软件ERDAS IMAGINE8.6完成样本数值 的提取工作。首先根据处理好的图像选择四个典型断面(如图3—3所示,图中阴 影部分为所选取的断面,阿拉伯数字表示断面的序号)作为相关分析的样本数据

源,断面选取的标准是实测水深资料易于获取,而且深浅兼顾,能尽量反映整个
研究区域的水下地形起伏情况;然后在EIu)AS的Swipe和Arrange Layers功能 支持下,通过变换遥感影像栅格层和实测水深数据层的叠加顺序,在选好的典型 断面上将样本点的实测水深值和对应遥感影像灰度值同时提取出来。四个断面的 样本点数分别为58、63、8l、54。这种方法操作简便,能保证提取点的一致性,

山东撕1i范大学砸上学位论文

但前提是几何校正精度要高。

图3.3断面选取分布图 遥感图像的像元灰度是获取图像那一时刻瞬时水深的反映,而收集到的实测 水深图上标注的水深值是将实测时的瞬时水深经潮汐改正后归算至理论深度基

准面的水深。因此,直接用实测水深图上提取出的水深值建立水深模型是不合理
的,应该经过潮汐改正到卫星过境时的瞬时水深。某地瞬时水深可用下式计算
【73】:

某地某时瞬时水深=当地实测水深+该地该时潮高
+(当地实测深度基准面一潮高基准面) 对于有些港口来说,实测深度基准面与潮汐预报的潮高基准面并不一致,所

以使用时需要进行订正。根据资料可知,本文收集的实测水深资料的实测深度基 准面与潮汐表的潮高基准面相同,只需将实测水深值加上当地某一时间的潮高,
即可得到该地该时的瞬时水深。对于已有验潮站的地区,直接利用我国海洋测绘 部门提供的卫星过境时的潮汐预报资料进行潮位校正;没有验潮站的地区,依据 浚区潮位分布规律,用已有的潮位资料内插获取各个断面的瞬时潮值。本文所用 的实际水深值都是经过潮汐校正后的与遥感图像同步的瞬时水深。

3.3.3.2计算相关系数,建立遥感水深回归方程
按照前面所述的方法,将提取的各断面的各个波段或波段组合的遥感图像光

谱值和实际水深数据,构成图像光谱值——实际水深值数据刑,进行相关分析和
比较,计算相关系数如表3—2所示:

山东师范大学硕。I:学位论文

表3—2各断面影像光谱值及其对数值与实际水深数据相关系数计算表
表3—2—1影像光谱值与实际水深数据相关系数 波段组合
TMl TM2 TM3 TM4 断面l
O 2485l O.41648 O 21545 0.15480 O 34515 O.21565 O.18545 O.41259 O 21355 O.45215

断面2
O.58577 O.60031 O.48779 O.41927 O.52828 0.17638 0-34526 O.21182 O.46834 O.6884l

断面3
0 21654 0.32458 0.14545 O.09454 O 01455 O.21464 O.14153 O.34580 0 41590 0.43542

断面4
O 47515 0 62542 0 42252 O.39625 O.53254 011452 O.30633 O.52416 0-31574 0.54215

1M4厂rM3
TM4厂rM2 TM4,rMl

n讧3,rM2
TM3厂rMl TM2厂rMl (TMl一TM4)/

O 02156

0.35346

O.21457

0.15486

(TMl+1M4)
(TMl一nⅥ2)/
O 38566 O 68962 0.34215 O.62545

(TMl+n“2)

表3.2.2影像光谱值对数值与实际水深数据相关系数
111TMl InTM2 lrlTM3 lnTM4
0 26545 0.47615 O.24565 O.17513 0 35152 O.19563 0 59735 O.63894 O.52024 O.46616 O.53431 0.27203 0.36181 O.18035 O.50054 O.74118 0.32525 0 38542 0.1254l O.21515 0 12789 O.36125 O.25618 0.34665 O.43255 0 45138 。.:?,ts O 48516 0.63515 O.42846 0.41255 0 52655 0.15322 0_31566 O.52126

1n(TM4厂rM3) ln(TM4,TM2)

ln(nⅢ,IMl)
ln(TM3,rM2)
ln(TM3/砷v11) ln(TM2厂rMl)

O.20365
O.45216 O.28465 0 5叭85

O.32“2
O.54616 。.?ssa?

17。≮]:『::!,::i鬻’。。s—zs
l“((TM卜TM2)
O?48156 O.48156

’。.,。-z。

O?68621 O.68621

0?36945 0.36945

O_63968 O.63968

/(TMl+TM2))

理想情况下,在研究区域内任意取多个断面或散布的样本点分析,两者的相 关性都应该很好,这样才能充分利用遥感图像来描述水域的水深分布。然而实际 情况不可能与理想情况完全一致,从表3.2.1的数据显示可以看出:断面2和断

面4相关性较好,而断面1和断面3较差。分析其原因,是因为在图像处理过程

28

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中不可能做到完全消除环境噪声的影响造成的。因此,当所选取断面包含的噪声

随机因素的影响比较大时,其样本点就不足以代表整个研究区域的光谱值和实际 水深之间的关系。相比较而言,断面2所受影响较小,能较好地反映图像光谱值
与实际水深之间的关系,所以选取该断面的63个样本点作为进一步回归分析的 数据源。 从表3—2—1中的数据来看,几个断面所有波段及其波段组合相关系数都不是 很高,又取各种波段组合图像的光谱值的对数形式与实际水深数据进行相关分 析,结果如表3—2—2所示,相关性有所提高,但依然达不到要求的精度。分析其 中的原因是,计算时采用的数据为每个断面的整体水深资料,没有考虑水深大小, 鉴于前人的研究[7 31,水深实测值与遥感光谱值难以在研究水域整体相关,如果

不对水深进行分区考虑,相关系数就小,模拟精度低。因此,本文将实测水深图
与遥感图像叠加后,首先目视定性把握二者的相似性,发现实际水深数据与遥感 图像大致以水下lOm为界,分2个区间部分趋势相似。选择相关系数较大的断 面2,将其数据以水深10m界线分开,采用相关性较高的图像光谱值的对数形式 再次与实际水深资料进行相关分析,结果如表3—3所示,相关系数明显提高,一 些波段组合的相关系数达到了统计相关分析的精度要求(>O.8)。

表3—3断面2分段水深值与各波段组合光谱值的对数形式相关系数计算表

由表3.3数据可知,对于水深小于10m的水域,波段组合相关系数最大的是 ln(TM4/TM3),相关系数为O.92;在水深介于10—17m的水域,相关系数最大

的波段组合是1n(TM2/TMl),为0.88。利用Excel分别对这两个波段组合影像
光谱值的对数值和对应的水深实际数据进行统计回归分析,得到回归方程:

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(I)水深小于10m:

Jr=n

J+6,加x(Ⅲ叫Ⅲj)

(II)水深大于10m,小于17m:

J,=如+6:加工㈣2/Ⅲ,)

式中,l,为实际的瞬时水深数据,x为波段组合图像的光谱值,n.、口:、6,、 6,为系数,可经统计得到,分别为21.4150、11.9548、一200.4431、.94.7185。

回归方程建立后,要进行精度检验,本文显著性检验利用回归平方和u以及 剩余平方和Q的值来分析,计算公式分别为:

∥=∑◇一歹)。

Q=∑o’一多)

回归平方和∥表示可用线性回归解释的部分,剩余平方和2表示不能用线性回
归解释的部分,因此,£,越大,Q越小,方程的回归效果越好,反之,回归效 果越差。回归方程的精度用剩余标准差s来估计f7”,剩余标准差S为残差平方

和s矗与其相应的自由度”一2之商的开方值,用以衡量所有随机因素对l,观测值
的平均变差的大小,计算公式为:

s一鲁
根据计算,方程I的u=22t∞8卯,Q=钉.彳6卯7,S=J.22;方程II的
c,=J8 7.3船Jj,Q=4傀J25“,s=J.硝。根据概率论知识可知,样本点落在

回归曲线J,两侧2S范围内的概率为95%的范围越小,即2S越小,数据越集中,

y的估计精度也越高。方程I和方程II的标准差s都小于2,因此两个方程回归
效果显著,精度较高,可用于遥感水深的反演。

3.3.3.3水深模型反演及误差计算
利用建立的遥感水深模型,反演水深,得到遥感水深图像,即用像素的灰度 值表示水体的深度。为了检验反演的遥感水深的具体误差,本文提取了遥感水深 图中另外3个断面样本点的水深反演值,并与潮汐校正后的实测值比较,计算各

断面反演水深的相对误差(皈测一y反演)/K测),见表3—4,图3—5是断面3样本
点的水深反演数据与实测数据比较图。

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表3.4遥感水深与实际水深相对误差计算表

注:断面的相对误差为该断面上所有点的平均相对误差

图3.4断面3的水深反演数据与实测数据比较图

从上图和表中可以看出,遥感水深与实际水深吻合较好,整体相对平均误差
基本控制在O.1。由此可见,只要进行反复试验,寻求到合适的水深遥感模型, 通过遥感图像反演水深的方法是可行的。

3.3.4低潮线的推算
利用反演出的遥感水深图像,结合海岸带成像时的潮差和陆地DEM,即可 确定低潮线的位置,如图3—5所示:
高潮线 瞬时水边线

黄海平均海面
低潮线

图3—5低潮线推算示意图

遥感水深图是影像像素值与水体深度的综合体现,因此,只要知道低潮线的 深度h2,就能确定低潮线在影像上的位置。从图上可知h2=H_hl,H是高低潮 线的高程差,即成像时的瞬时潮差,可通过收集资料获得;h,则是高潮线和瞬时

山东师范大学顺=|二学位论文

水边线的高程差,高潮线的高程可由海岸带DEM直接获得,瞬时水边线高于黄 海平均海面时,其高程也可由DEM直接获取,瞬时水边线低于黄海平均海面时, 其高程则通过二者之间的水平距离和潮问带的坡度求得。确定低潮线在影像上所 在的像元后,为了提高定位精度,采用目视矢量化方式沿像元中心手工画出低潮

线,然后再进行圆滑处理,即实现低潮线的提取。
比较实测水深图与遥感水深图中低潮线附近的同深水深点,二者水平平均误 差12m,即用该种方法获取的低潮线平均误差12m。说明利用遥感水深方法提取 的低潮线虽然不很精确,但基本可以反映出岸线多年来的变化趋势。

3.4陆域地物遥感影像专题信息提取
海岸带陆域地物遥感影像专题信息提取,实质就是海岸带地区的土地利用/ 土地覆盖信息的遥感技术分类识别,主要有目视解译和计算机自动识别两种方 法。目视解译,是一种传统的信息提取方法,这种方法既需要目视判读者具有丰 富的地学知识和目视判读经验,又需要花费大量的时间去目视判读,劳动强度大,

信息获取周期长,而且解译质量受目视判读者的经验、对解译区域的熟悉程度等
各种因素的制约。

为了解决这一问题,从20世纪70年代起,人们开始重视由计算机自动识别 遥感图像地物信息的方法研究,当时主要利用统计模式识别方法进行遥感图像计
算机分类,从分类前能否获得训练样本类别这一先验信息角度划分为两大类,即

非监督分类和监督分类。非监督分类,是在没有先验类别作为样本的条件下,主
要根据像元问相似性的大小,进行归类合并的方法。该方法并不要求对具体地物 的已知知识,而是依赖于图像的统计特征,将具有相同光谱反射值的地物划分为 一类。主要判别算法有:K均值(K—Means)和ISODArA(Interative self-orallize
Data

Analysis,ISODArA)。监督分类,首先需要从研究区域选取有代表性的训

练场地作为样本,通过计算分类特征参数,建立分类判决函数,据此对整幅遥感 数字图像进行分类。主要分类算法有:最大似然法(Maximum
Likelih00d

Class语cation)、最小距离分类法(Nearest—Mean.Classmcation)、马氏距离分类 法(Mahalanobis—Mean
classi丘c aIion),其中最大似然法是遥感图像处理中最常

用的一种分类方法。这些传统的计算机识别方法虽然克服了目视解译的一些不

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足,却没有继承目视解译的最关键优点,未能充分发挥专家的知识经验,分类精 度较低。 因此,如何把二者结合起来,成为近年来研究者关注的热点之一。国内外学 者做了不少有益的探索,涌现出许多新型的方法和技术,主要是将模糊数学、人

工智能(主要是专家系统)、人工神经网络等技术应用于遥感数据的解译与分类,
从算法上进行改进,打破了单纯依据图像光谱特征的统计模式识别,将一些分类

所需的其它辅助数据加入判别准则,从而极大提高了分类精度陋矧。其中人工神

经网络(AJ州),是基于逻辑推理,以模拟人脑神经系统的结构和功能而建立的
一种数据分析处理系统,具有对信息的分布式存储,并行处理、自组织、自学习

等特点,通过许多具有简单处理能力的神经元的复合作用而具有复杂的非线性映
射能力【77l。Ab『N于1988年应用于遥感图像分类,可以较为容易地加入各种地理 辅助数据,而且有着较好的容错特性,成为遥感数字图像分类处理的有效手段, 被许多专家学者所青睐,有逐步取代最大似然法的趋势‘78。91。在神经网络分类中, 应用最为广泛的BPNN分类器是Rumelhan等人于1985年提出的反射传播网络
(Back Propagation Neural Ne¨ork,BP)。本文采用了BP神经网络(BPNN)分

类器,将遥感影像的光谱信息、纹理信息、区位指数3种特征充分结合,应用于

海岸带土地利用类型的分类识别,实现了地物信息较高精度地提取。
3.4.1

BP神经网络分类的基本原理及算法分析 BP算法基本原理

3.4.1.1

BP算法是目前ANN中应用最广泛的学习算法之一,它采用的是一种有导师 训练学习方式的前馈型网络,从导师样本中学习并获取知识,然后在导师训练模 型引导下对数据库中的信息进行目标查找、模式识别和属性分类等‘7们。最基本

的BP网由输入层、中间隐含层、输出层3层构成?这种网络具有高度非线性映
射能力和良好稳健性模式识别的特点。 BP网是一个由若干层神经元组成的多层网络,含有输入节点、输出节点及

一层或多层和外界没有直接联系的隐层节点。相邻层次的神经元之间用连接权系
数相互连接,同层神经元之间没有连接,如图3—6所示的一个单隐层BP神经网

络模型。输入层接受来自外界的信号,输出层把对输入信号的判别或决策送给外

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界,隐层用来表示知识,并采用分布式存贮知识,其状态影响输入输出之间的关 系,改变隐层的权系数可以改变整个多层神经网络的性能。

图3.6单隐层BP神经网络模型
BP网络和其它网络一样,是由各层单元数、单元之间的连接权重,单元所 采用的传递函数,以及训练时所采用的权重改变方法(学习规则)来决定的。其

算法实质是把一组样本的输入输出问题转化为非线性优化问题,使用沿梯度下 降,迭代运算修正网络连接权值,即通过误差函数的最小化过程完成输入到输出
的映射,由学习过程的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。学习过程正向 传播时,样本首先按初始给定的随机权值从输入层传入,经隐含层处理后传至输 出层,每一层神经元状态只对下一层神经元状态产生影响。在输出层把实际输出 与期望输出比较,如果实际输出与期望输出不符,则转入误差反向传播。误差反 向传播时,输出误差以某种形式按原来正向传播的通路反向传回,并将误差分摊 给各层所有单元,进行权值修正,减小误差。如此循环往复进行权值修正就是网 络的学习训练过程。训练过程一直进行到网络输出误差减少到可接受的域值范 围,即完成BP网络的训练,确立输入与输出的映射关系。网络训练过程中,需 要指定循环次数,如果循环次数达到时,模式最大允许误差尚未满足要求,则要 停止运算,进行参数调整,重新训练。最后用训练好的网络进行分类,获得各类 目标的信息分布特征。

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3.4.1.2

BP算法执行步骤的数学表达

1)网络初始化,给定权重矩阵(%。和%)及阂值(巳和“)赋[一1,+1]区

间的随机值,令误差函数占=O。其中%为输入层单元到隐含层单元的连接权
%为隐含层单元到输出层单元的连接权,q为隐含层单元的闽值,“为输出层
单元的闽值。

2)输入学习样本,并赋予样本输入值x与对应的期望输出值纯)。
3)训练样本,具体如下: ①由前向后计算各层单元的输出值,设x,为第f个输入节点的输入,那么 隐含层第』个神经元的输出J,,为:



y,=,[莩阡。x.+口,]



c,,



,(传递函数)一般采用Sigmoid激励函数,形式为:

刷=行…蚓]
卟,[∑‰饥]
L, J



式中口。的作用是调节sigmoid函数的形状,输出层第五个神经元的输出为D。:



其中,,(传递函数)采用上面的Sigmoid激励函数。

②由后向前计算各层单元的误差,调整权重矩阵和阂值。输出层和隐含层 的节点误差瓯、dj计算式为:

以=D^(1一D。XD。一f。)

(4) (5)

‘=D』(1一o』废%疋
输出层与隐含层之间权重%和阂值九调整:

%∞+1)=%(m)+加,5。

(6)

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,。∞+1)=y。(m)+a占。
隐含层与输入层之间权重%,和闽值臼』调整:

(7)

%b+1)=%∞)+加,‘


(8)

臼,(,”+1)=目,∞)+∥占』

(9)

式(6)~(9)中:m为迭代次数,口、∥为学习率。

③按下式计算误差函数£:

E:三圭∽^)‘
^』一、
“ “7

(10)

重复②、③步,直到所有的训练样本都输入网络,这时的误差函数为:

E:昙妻童(o。一k) ’‘J』J……
式(10)、(11)中:P为输出层神经单元个数,Ⅳ为样本数。

(11)



④对所有的训练样本重新逐个输入,重复②、③、④步,直到误差函数小
于预先给定的某一值,网络学习结束(需要注意的是每次重复开始时置E=O)。 4)用学习好的网络,输入待分类的样本参数,具有最大输出值的输出神经

单元所对应的地物类型,就判为该样本的分类结果。

3.4.2分类实现 3.4.2.1目标地物特征抽取
本次研究在进行目标地物特征提取时,打破了传统的单纯基于地物光谱特征 的计算机自动分类,引入分形方法描述图像的纹理结构特征,这是提高遥感图像

分类精度的一个重要途径㈣。研究区的高程相差很小,无法象山区那样用DEM
配合提高分类精度,但是,根据目视发现,海岸带地区土地利用类型与距海岸线

的远近密切相关,如研究区的沙地和林地基本沿海岸线呈带状分布,离海岸较远
的内陆分布较少,而耕地的分布距海岸较远,针对这种情况,本次研究又将海岸 区位指数这一概念引入,描述地物与海岸线的距离,配合图像的光谱信息和纹理 信息提取陆域地物,精度在很大程度上得到提高。

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为了避免过多数据量的冗余影响网络训练效率,同时提高分类精度,在地物 光谱特征选择时,没有把所有的多光谱波段都作为光谱特征向量,而是按照2.3 章节中所介绍的方法选择最佳的3个多光谱波段,作为图像的光谱特征向量输入 网络。


对纹理信息的抽取,采用的是计算图像分维值中比较常用的离散分形布朗运 动(DFBM)统计模型。对于灰阶图像,Pentland提出用如下形式的分形布朗运 动模型算法[81】:

E,5。毒JG(f+出)一G(f】2毒磊IGo,,)一G(f+丘,,+,】=。”
上式中c为常数,口称为自相似参数,对于单波段遥感影像,G(f,J)表示影像 上像元(f,,)的灰度值,s(,)表示O,J)的一个圆形领域,Ⅳ,为s内像元数总和。
在具体计算的时候,公式可以作等价修改‘8。]:(a)用正方形代替圆,或者其它确 定的凸多边形代替圆的覆盖单元;(b),改为覆盖单元的直径,或者是表征覆盖 单元的大小而与直径成比例的其它量,这里改为正方形的边长。公式两边取对数, 则有:
IogE,一日×log,=Co

显然,如果将上式看作一条直线,2个对数分别作为变量和自变量,H则表示直 线的斜率。在计算日参数时,需要逐点判断其距离,为简化计算,在图像中任

一像元点(f,』)处,以该像元点为中心设置一个rx r矩形窗口(r=3,5,…,)。在
计算日参数时,仅需要计算这些矩形窗口内各像元点O,,)之间的灰度差值绝对
值的均值即可。其中Ⅳ取值较大时,会影响计算速度,还可能使影像的较多细 节信息丢失;当Ⅳ取值较小时,不能正确反映统计特性,抗干扰性较差。Ⅳ的 取值可以经反复试验,视目的和效果而定。

这样,对于不同尺度r,计算出一组列{怛,,r)},然后用最小二乘法线性拟台
这些数据点列,所得拟合直线的斜率即为日值,再利用下式就可以得到分形维 数D的值: D=D,+1一日

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上式中,D,为灰度影像的拓扑维数,这里D,=2。

对于单波段遥感影像(吖×M大小)来说,采用DFBM模型计算分维值进 行纹理分形的思路是:利用一个Ⅳ×|7、r大小的窗口(Ⅳ<Ⅳ)按照其算法计算
窗口内图像块的分数维值,把它赋给窗口中心像元作为其分维值,然后沿着影像

的行和列方向按给定步长step滑动窗,直到覆盖整个影像。当step=l时,中心 像元遍及整个图像(除掉遥感影像四周边缘Ⅳ/2宽的部分)。本次研究对ETM+ 和sPOT影像利用DFBM分维算法提取纹理信息,选用其全色波段数据计算分
维值,98年以前的TM没有全色波段,在此将6个30m分辨率的波段作主成分 分析,用第一主分量计算分维值。由于分维值是介于2~3之间的实数,为了与 影像光谱值保持一致,将分维数映射到0~255之间并进行离散化(取整),从而 得到与原影像同样大小的二维分维值矩阵,也可称为遥感影像的“分形图像”或 纹理图像,作为纹理特征向量,以逻辑波段的方式加入光谱数据中相当于“第四 波段”进行人工神经网络的分类训练。 海岸区位指数主要是指距海岸的远近,采用类似DEM的做法,用等距线代 替等高线,通过一个灰度图来表征距海岸的远近。首先以高潮线为基线,200m 为一间距,从海向陆依次缓冲,并赋予距离属性,然后将这些缓冲线离散化,如

同等高线生成DEM一样,生成一个O~255范围的灰度图,像元灰度值表示该
像元距海岸的距离,也就是这里所说的海岸区位指数。因此,灰度值越大,即图 像越亮,海岸区位指数也相应越大,距离海岸越远,把此图像称为遥感影像的“区 位图像”,作为“第五波段”配合光谱信息和纹理信息共同参与神经网络训练。

3.4.2.2分类系统确定
本文在确定分类系统时,主要考虑了龙口市海岸带地区的典型覆盖类型,同

时参照全国农业区划委员会1984年颁发的《土地利用现状调查规程》,在目视判
读和实地考察基础上,确定研究区土地利用类型分为6大类:即耕地一1、园地 一2、林地一3、。居民点及工矿用地一4、水域一5、沙地一6。滩涂用地也是海岸 带的一种重要地类,采用提取出的低潮线和高潮线确定其位置和面积,这里只是 对高潮线以上的陆域进行类别提取,因此未把滩涂作为一类列入。另外,2000 年后南山集团在北部沿海建设了一个高尔夫球场,其中一部分落入研究区范围,

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本次研究我们把高尔夫球场内的草地划分为林地。耕地由于其含水量的大小,影 像特征差别明显,因此,在实际操作中又将耕地划分出4个亚类,以提高分类精

度。表3—5以2000E1M+融合影像为例,具体说明各种地类的影像特征。

表3—5龙口市海岸带各种土地利用类型2000年En旷影像特征
类型 形态 色调 纹理 图像

耕地11

暗红色

耕地12

地块几何形状规则, 边界清晰,呈斑块 状,基本有沟渠设施

粉红色

纹理明显,有“田” 块格子形状或多 边形网格状

耕地13

紫红色

耕地14

深绿色 或红绿色

园地2

呈片状大面积分布

亮绿色

无明显纹理

林地3盏委蓑嚣或不规鲜绿色
居民点及几何特征明显,边 工矿用地4界清晰 紫色或 紫红色

纹理较为驴
纹理结构粗糙,斑 点状

…一:.一… 蝴麓黧篓黑≮≯…匀
水域5 或局部明显平直: 规则,棱角分明 沙地6 明显条带状分布 亮白粉色 人工的养殖塘形状 ~一

色调均匀

纹理细腻

3.4.2.3样本选取
从遥感图像分类方式角度看,BP网络属于监督分类,需要选择训练样本集,

地物的样本采样包括光谱特征、纹理特征和区位特征的提取。样本的选择足影响
39

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分类效率和精度的重要因素,样本像元要具有代表性、典型性和信息的完备性。 本文首先基于光谱特征选取样区,然后提取每个样区的纹理特征和区位特征。训 练区的选择可以采用AOI绘图方式直接在屏幕上圈定,也可以使用AOI扩展方 式。由于AOI绘图方式产生的训练区是手工绘制,随机性很大,报警掩膜效果

很不理想,所以文中采用AOI扩展方式选择训练区,其原理是一种基于局部相
互最佳适配的区域增长策略,首先在影像中锁定符合局部最佳适配原则的像元,

然后以此为种子点合并与之光谱空间距离最近的邻接像元,随着相邻像元的不断
并入,种子点与这些被并入的像元所组成的影像区域的异质性将不断增大,一旦 异质性突破设定的阈值,增长过程即告结束。因此,运用此种方法选择训练区时, 初始种子和光谱距离的阈值非常重要,每一地类训练区的初始种子和光谱距离的 闽值要经多次试验后才能确定,不同地类两个参数不同,一般在选取了2-3个训 练区后,观看报警掩膜情况及时对这两个参数进行修改和调整。增加训练区时, 将报警掩膜与以前的报警掩膜叠加,判断样本数据的质量变化情况,并做出调整, 直至报警掩膜与实际地类比较符合时,即认为这一类的训练区选择完毕。 一种地类训练完毕,需要对最终的训练区做一个整体分析,以保证光谱的纯 度,本文采用光谱响应模式分析,即利用直方图绘制工具通过分析类别的直方图 对训练区模板进行评价和比较。这种方法简单而且直观,主要是观察直方图光谱 响应分布的正态性,如果呈正态分布,则此训练区提取比较满意;如果呈双峰或 多峰分布,说明训练区纯度不够,需要重新选取。图3—7为是耕地11的第二波 段(左)和居民点及工矿用地4的第三波段(右)的光谱响应模式图,从图中可 以看出,直方图呈正态分布,即只有一个峰值,说明该训练区的选取比较满意。 最后将满意训练区相应的各波段灰度值、纹理值和区位指数提取出,构成样本数 据集,以待输入网络进行训练。

图3—7耕地11第二波段(左)和居民点及工矿用地4第三波段(右)直方图

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3.4.2.4网络结构设计及分类
(1)网络结构设计 网络结构设计,主要包括网络层数的确定和各层神经元数目的选择。根据 Kolm020mv定理,对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP 网络来逼近,即一个3层BP神经网络可实现任意的n维到m维的映射,增加网

络的层数主要是进一步降低误差,但同时也使网络更复杂且计算量更大‘8“,因
此本文选用3层的BP神经网络。

对用于遥感分类的神经网络来说,输入层和输出层的神经元数目分别由遥感
数据的特征维数和总的类别数决定。本次研究数据的输入模式为5维向量,3个 多光谱波段和2个逻辑波段,从而设定输入层节点数为5;输出层节点数与所分 类别的数目相同设为9。隐含层节点数的确定是一个相对复杂的问题,是网络结 构设计的关键,许多学者在这方面进行了研究,著提出一些方法,但都缺乏令人 信服的理论依据,且实用效果不强,实际应用中一股的做法是采用试探法,先设 定一个隐节点数,一般单隐层的隐层神经元数至少为输入、输出层神经元数的最 大值,如果训练误差不能达到所需范围,就增加节点数:如果误差已经很小而分 类效果依然很差,一般表示隐节点数过多,需要适当减少隐节点数,直至获得预

期的结梨83。84】。本次研究在对不同数据源、不同时期的遥感影像利用BP神经网
络分类时,设定的隐层节点数不同,一般获得的较为合理的数目在12—15之间摆 动。 (2)网络训练 本次研究对每种类别均选取了30个样本,每个样本采样包括光谱特征、纹 理结构特征和区位结构特征的提取,同时将所有采样数据规格化为O~1,这些 样本数据与各自的地类编号输出值一起构成学习样本对,输入神经网络进行学习

训练。训练时选取的学习效率、最大循环次数和目标误差分别为0.01、5000和
O.ool,一般循环到3500次左右达到目标误差,网络性能达标,前期训练结束。 然后再另外选用170个样本点作为检验样本,以检验网络的使用精度是否达标, 如果达到使用要求,所有网络训练结束,如果达不到使用要求,就要重新调整网 络结构,直到最终的检验结果达到使用要求。本文定的网络使用精度为85%, 即检验样本经过训练好的网络分类后,精度达到85%。


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(3)分类实现
考虑到网络的灵敏性,首先分别对待分类影像的光谱波段数据、纹理结构数 据和“区位图像”数据进行归一化,使其值介于(O,1)之间,然后输入最终洲

练好的网络,即可得到基于BP神经网络分类器的海岸带土地利用分类图。

3.4.2.5分类结果优化处理
分类结果的优化处理主要是进行亚类别的合并和碎小图斑的剔除。为了提高 分类精度,在提取耕地时是分4个亚类分别提取的,这里利用Erdas
Imagine8.6

提供的分类重编码功能,将其重新合并为一类,即将提取出的9个类别台并为实
际所需要的6大类别,并赋予每一类唯一的属性值。

计算机自动分类的结果中一般存在较多的细碎图斑,无论从专题制图角度还
是从实际应用角度考虑,都必须剔除这些碎小图斑,进行分类结果的优化,才能 得到最终相对理想的分类结果。面积滤波是遥感图像分类后处理中最常用的一种 方法,首先通过聚类分析,计算每个分类图斑的面积,并记录相邻区域中最大图 斑面积的分类值,产生一个clump类组输出图像;然后可以通过过滤分析或去

除分析两种方式处理cIump类组图像,过滤分析在剔除cIump图像中较小的类
组图斑时,给所有小图斑赋予新的属性值0;而去除分析将删除的小图斑合并到 相邻的最大的类别中。本文采用去除分析法,将小于7个像元的小图斑剔除,用 周围最大的图斑取代,从而达到消除小图斑的目的。经过优化处理的分类图像更 接近于地面的真实景观,能更加清晰地反映地物的结构特征。

3.4.3分类精度分析
精度分析是遥感图像分类过程中~项不可缺少的工作,通过精度分析,能够 确定选择的分类模型的可行性和分类结果的可靠性,是对分类结果进行进一步科

学研究的重要前提。精度分析过程涉及到许多理论与方法,本文采用了误差矩阵 和K印pa分析的方法来对分类结果进行精度评价。利用EⅪ)As Imagine8.6下的
分类精度评价工具,随机抽取300个测试样本点,并保证每类至少有10个样本 点,构成测试样本集,首先获取基于BP神经网络分类图像上的土地利用类型,

然后逐点进行参考类别确定,得到分类误差矩阵和Kappa分析值。参考类别确 定采用同期土地利用图与目视判读桐结合的方法进行。表3—6是2000年ETM+

山东师范大学砸=匕学位论文

影像基于BP神经网络分类结果的误差矩阵和Kappa分析表。 为了对比分类效果,本文还采用传统的最大似然法对其中3期影像进行分类, 它们所用的样本集只是3个光谱特征波段的值,其训练样本与BP神经网络所用

的相同,并采用统一的测试样本计算其分类误差矩阵和Kappa分析。表3—7是
2000年ETM+影像基于最大似然法的分类误差矩阵和K印pa分析表。 表3—6

2000年ETM+影像精度分析表——基于BP神经网络分类法

表3.7

2000年ETM+影像精度分析表——基于最大似然分类法

从基于最大似然法的分类精度分析表3—7中可以看出,耕地与林地之间的混 分现象严重,耕地向林地与林地向耕地的错分误差分别达到22.58%和21.43%, 这是由于耕地中的水浇地与林地的光谱影像特征较为相近引起的。但是林地与耕 地的海岸区位明显不同,林地一般比耕地距离海岸线要近,所以在表3.6基于

山东师范大学硕二卜学位论文

BP网络分类法的精度分析中,二者的混分现象在很大程度上得到控制。另外影 像上建设用地的光谱特征较为复杂,建筑物密度不同,颜色深浅不同,密度较低 时,颜色较浅,容易与耕地中的早地和沙地错分,密度很高时,颜色也很深,在 一定程度上能被划分为水域,因此在表3—7中表现出较为严重的建设用地向其它

地类的错分。但建设用地的纹理结构较其它地类粗糙,而且各个地类的海岸区位
也存在一定的差别,是可咀通过BP网络模型提高建设用地分类精度的,见表3.6。

综合表3—6和表3—7两种分类法的精度分析不难得出,对于最大似然分类法,
由于仅仅依靠遥感图像的光谱特征进行地物识别,当两类地物的光谱特征比较相 似时,便不能很好的区分。而基BP网络模型的分类,将图像纹理特征和海岸区 位特征加入判别准则,可较好的克服同谱异物现象,图像的分类精度得到很大改 观。总体精度由75.67%上升到92.oo%,K印pa系数也由69.80%提高至89.99 %,而且基于BP网络模型分类后,所有地类的制图精度和用户精度都达到80 %,分类结果达到本次研究的精度要求。 虽然基于BP网络模型的分类精度有很大提高,但分类结果局部仍然存在明 显的错分现象,这些错误用肉眼就可以很清楚得分辩出来,为了使论文后期的动

态分析工作更为准确,可以利用ERj)AS中Raster模块下的Fill舡ea工具,对分
类后的图像进行手工的错分纠正。附图1为2000年ETM+影像基于BP神经网络 分类方法得到的经分类结果优化处理和错分纠正后最终的分类结果图。

4.龙口市海岸带时空动态变化过程分析
海岸带是海陆交互作用地带,其变化方式复杂多样,为了更好的分析研究, 本文引入地学信息图谱概念,建立海岸带动态变化信息图谱,以此来分析研究区 20年来的演变特点,包括各种岸线的进退变化和近海陆域土地利用/土地覆被的 动态变化。

4.1龙口市海岸带变化信息图谱的构建
地学信息图谱,陈述彭于1998年首次提出【”],是应用地学分析的系列多维 图解来描述现状,显示地球系统及各要素和现象的空间形态结构与时空变化规 律,以及对地理过程的反演与预测‘86】,是一种图形表现形式与分析手段。近年
44

山东师范大学1*!:忙学位论文

来,不少学者进一步探讨了地学信息图谱的理论、方法并将其运用于地学研究的 各个方面【87。901。 表4—1 本文信息图谱集成的海岸带地物专题信息

遥感数据1筹1筹嚣军鬻:1筹莩嚣嚣焉。等年淼。

To

JI

T,

T1

且序单元T。T,L 爿序单元TlT2。
数 据 采


Tn

』j序单元T:T3。


数 据 采


数 据 采


数 据 采


,集

,集

,集

,集

I空间.属性

空间?属性 一体化数据

空间?属性 一体化数据

空间?属性 一体化数据

I一体化数据
数据融合

数据融合

数据融合


空间?属性?过 程一体化数据


空间?属性?过 程一体化数据


空间?属性?过 程一体化数据

奄审鸯
厂 么一~
空间?属性?过程 一体化数据库



————心

1r

图谱重构与图谱提取

图4—1信息图谱构建模式(据叶庆华)
45

山东师范大学硕士学位论文

论文将地学信息图谱方法(如图4—1所示)引入海岸带动态变化研究,在GIs
技术支持下,集成提取出的各种海岸带地物专题信息,包括9期海岸线和高潮线、 6期低潮线和5期近海陆域地物(详见表4.1),构建龙口市海岸带动态变化信息 图谱,图谱记录了1984以年海岸带各种岸线的进退变化和近海陆域土地利用/ 土地覆被的动态变化。

本文建立的海岸带动态变化信息图谱构成要素较为复杂,考虑到矢量数据较 栅格数据更加便于对点、线、面各种要素的集成操作和图形——属性的查询管理,
所以确定矢量数据作为图谱建立和管理的主要数据格式。首先将BP神经网络下 提取的陆域土地利用类型栅格图,通过Erdas Imagin98.6的“Raster
fo、,ector”

命令转为矢量图,注意要将栅格数据的属性值(value值)一同转换;然后在 MapGIS地理信息系统软件下,分别集成各期提取的所有海岸带专题信息,建立 每期的海岸带信息图形库及相应属性库;最后运用Arc/Inf0空间分析功能模块, 叠加已完成的各期海岸带信息矢量数据,即完成海岸带动态变化信息图谱的构 建。 图谱上岸线的变化一目了然,可以从图上直接看出,而陆域土地利用/土地覆 被变化则是通过每个图谱单元的空间属性数据来记录的,方法是赋予每个图谱单 元一个新的单元代码,该代码由各采样期的土地利用类型代码按照代数叠加运算 原理合成,以此来记录该图谱单元土地利用的演化过程,具体合成过程如下:
4=nl×10“+口2×10。2+…+ⅡH×10+口,

(土地利用类型≤lO时适用)

式中:一为表征研究时段土地利用方式演化特征的图谱单元代码,q、“:…d,分 别记录了各个采样时期土地利用类型的单元代码,f为研究采样的时期个数,这 里f:5(即1984年、1988年、1996年、2000年和2004年,共5期)。如某个 图谱单元的这个新单元代码为11224,则表征该图谱单元在研究期间发生了两次 土地利用方式转化,在1988年到1996年间由耕地转为园地,2000年到2004年 间又由园地转为建设用地。 多元数据在空间匹配上存在或多或少的误差,导致图谱单元生成过程中产生 一些破碎单元,对分析造成一定干扰,为了弱化这些破碎单元的影响,本文利用

心c/Inf0的“E1iminate”模块,剔除面积小于l000m2的碎屑单元,从而得到标
准的信息图谱,附图2为本文构建的1984.2004年龙口市海岸带动态变化信息图

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4.2龙口市海岸带岸线变化过程分析
表4.2龙口市海岸线变化

984 988 1992 1994 996 998 2000 2002 2004

200 216 224 248 225 203 193 176 174

200 220 229 252 230 208 195 170 1 72

200 219 233 257 234 210 96 67 170

200 2ll 201 195 l 89 215 242 248 250

200 205 198

200 l 96 187

200 195 187 8

200

200 2 2

200 3 8

200

200

"盯舳
170 162 159 157 159

2 ∞晒m 288 358 356 355 355

∞垤悖 9
200 202 20l 200 200

s{如蛄
218 239

舛∞帅
222 245 250 251 25

212 237 250 248 25l

177 165 J60 161 160

175 162 】58 155 154

2“
242 24I

表4.3龙口市海岸带高潮线变化

47

山东师范大学顾士学位论文

从图谱中提取各期的岸线要素,构成海岸带岸线变化专题图谱(附图3),并 自东向西、自北向南选取12处断面,分析其动态变化规律,表4—2、4.3、4—4 的数据分别是各断面海岸线、高潮线、低潮线距基线的距离,基线是指位于陆地 且与1984年海岸线相平行的平行线,二者的间距定为200m。

4.2.1海岸线变化过程分析
龙口市海岸线东起沿海李家村与蓬菜市后营村之间的海边路,向西延伸至屺 姆岛,转而向南延伸,—直到龙口市与招远市之问的界河口,长达76.甜0n,其 变化特征在岸线变化专题图谱中清晰可见(附图3)。20年来龙口市海岸线发生 了较大变化,侵蚀、推进并存,按其变化特点,可分为: (1)先进后退型海岸:主要分布在南山集团北海开发区以东,海岸线在1994

年以前向海推进,推进幅度48米至57米;1994年以后持续后退,后退幅度明
显大于推进幅度,最大后退幅度达87米,典型海岸为剖面3(详见附图3断面3 放大图和图4—2)。

图4—2先进后退型海岸线

图4.3持续后退型海岸线

(2)持续后退型海岸:此类型海岸位于北海开发区至龙口港区之间,海岸 线持续向陆地退缩,后退幅度46米左右,其中1992.2000年后退幅度最大,2000 年以后海岸线基本稳定,典型海岸为剖面7(详见附图3断面7放大图和图4—3)。 (3)持续推进型海岸:主要分布在龙口港区和南山集团北海开发区附近, 20年以来累计推进50米至155米,其中在1994至1998年问推进速度最大,典 型海岸为剖面9(详见附图3断面9放大图和图4.4)。

400

集300
V 200

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时相呷∞N叫∞∞。N可

蚕 翟
山东帅范大学坝:b学位论义

篓虽量虽虽虽量量嚣

时帽i i g至;量§g§

图4.4持续推进型海岸线

图舡5先退后进型海岸线

(4)先退后进型海岸:位于龙口港以南的地区,海岸线演变特点是1992年 之前向陆地退缩,后退幅度较小,一般不大于20米,1992年后转为向海推进, 推进幅度大于前期的后退幅度,多在61至68米之间,典型海岸为剖面12(详 见附图3断面12放大图和图4—5)。 (5)稳定型海岸:属于人工海岸,分布于龙口港区,海岸线、高潮线和低 潮线处于同一位景,且20年来基本没有发生变化,如表。1中的剖面10。

4.2.2高潮线与低潮线变化过程分析
由表4.3和表4—4可以看出,除个别地带外,高潮线与低潮线的变化具有相 似性,图4—6为北部沿海的断面l、断面3、断面6和断面8的高、低潮线变化 图,由图可见,北部沿海的高潮线和低潮线的主要变化趋势是向陆地移动,移动 幅度高潮线大于低潮线,高潮线后退幅度一般在40至60米,平均每年3至4

米,低潮线的后退幅度一般在30至40米之间,平均移动幅度每年l至2米。这
种海岸带的演化过程,导致海岸发生变化,潮间带变宽、坡度变缓,水下岸坡面 积增大。

图4—6北部沿海地区的高潮线和低潮线变化图
注:未提取年份的低潮线值由相邻年份的值平均内插获得

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在龙口港以南的地区,高潮线和低潮线的变化相对较小,属于相对稳定型潮
间带,如图4.7所示的断面1l和断面12的高、低潮线变化图。

图4—7龙口港以南西部沿海地区的高潮线和低潮线变化图
注:未提取年份的低潮线值由相邻年份的值平均内插获得

龙口港至屺姆岛之间的高潮线和低潮线的动态变化幅度最大,表现为大幅度 地向海推进,最大推进幅度可达200余米,致使海岸线、高潮线和低潮线处于同 一位置。如图4.8所示的断面9的高、低潮线变化图。

图4-8龙口港至屺姆岛之间海岸带的高潮线和低潮线变化图
注:未提取年份的低潮线值由相邻年份的值平均内插获得

4.2.3 1

984—2004年龙口市海岸带岸线总体变化过程

龙口市海岸带岸线20年来发生了较大的变化,总的趋势是,龙口港至屺姆
岛之问的人工海岸大幅度向海推进;北部海岸明显向陆迁移,海岸线前十年向海 移动,后十年向陆移动,但后者显然大于前者,高潮线和低潮线都向陆迁移;龙 口港以南的西部海岸较为稳定,高潮线和低潮线基本没有变化,海岸线略为向海

有所推进。从时间上看,90年代尤其是1992.1998年间变化幅度最大,2000年
后海岸基本趋于稳定。

山东师范大学硕:匕学位论文

4.3龙口市海岸带土地利用动态变化分析

4.3.1土地利用类型总量变化分析
土地利用类型的总量变化是一个地区土地利用变化总态势和土地利用结构

变化的总体反映。利用mc/Inf0软件中的图形面积计算与数据管理、分析和统计
等模块功能,对图谱中5期的土地利用图形数据分别统计分析,结果如表4.5所

示,可以看出,龙口市海岸带土地利用类型以耕地、园地、建设用地和林地为主,
其次为水域、沙地和滩涂。该地区20年来土地利用方式发生了显著变化,3种 地类面积明显减少,3种地类面积明显增加,在面积净减的地类中,耕地减少的 面积居首,达2540.95hm2,另外沙地减少938.80}1n12,林地减少335.68hm2;面 积显著增加的地类有园地、建设用地和水域,其中园地和建设用地增加最大,分 别增加1797.19 hm2和1785.99 hm2,水域增加390.56 hm2。滩涂面积1996年之 前增大,之后又减小,总量变化不大,比研究期初略有增加。土地利用结构的变 化表现在,1984年以耕地为主,占总面积的30.46%,其次为林地、建设用地和 园地,分别占总面积的19.59%、18.68%和18.65%,发展到2004年转变为以园

地和建设用地为主,比例分别增加到32.37%和32.31%,林地和耕地次之,下降
到16.73%和10.33%,如图4—9所示。

表4.5

1984。2004年间龙口市海岸带各类用地总量变化表
单位:hm2

注:滩涂面积为高潮线和低潮线之间的面积

山东师范大学顷:【:学位论文

图4,9 1984—2004年龙口市土地利用结构变化图

4.3.2土地利用类型变化速度分析
土地利用动态度可定量描述土地利用变化速度,分为单一土地利用动态度和 综合土地利用动态度,其中单一土地利用动态度可表达区域一定时间范围内,某

种土地利用类型变化速度的情况,公式表达为:

膏:竺!二竺!x三×J口口%
U。


式中,(,。、玑分别为研究期初和研究期末某一种土地利用类型的数量;r为研
究步长。当r设定为年时,置为研究时段内某种土地利用类型的年变化率。综

合土地利用动态度可描述研究时段的区域土地利用变化速度,用公式表示为:

∑血u。
三f=

×三×J卯%


2∑上u。

式中,上U,为监测起始时间f类土地利用类型面积,血u,为监测时段f类土地利
用类型转为非f类土地利用类型面积的绝对值,r为监测步长。当,设定为年时, £C的值就是该研究区的土地利用年变化率。 根据上述公式计算研究区7种土地利用类型,4个研究时段的土地利用动态

度(表4—6)。总的来看,20年来龙口市海岸带地区土地利用变化速度较快,综

山东师范大学硕二匕学位论文

台土地利用动态度达1.53%,其中水域的变化速度最大,年变化率达到9

70%;

其次为沙地,年变化率为一4.27%;园地、建设用地和耕地的年变化率,分别为
3.79%、3.76%和.3.28%。从研究时段来看,中间两个研究阶段的变化速度相对 前后期更快,其中1992—1996年阃的土地利用年变化率为2.8】%,1996.2000年 问的年变化率为3.04%,1984.1992年间的变化速度最慢,变化率只有0.26%。

不同地类在不同研究时段也表现出不同的变化速度,如图4—10所示:耕地和沙
地在1992年以来一直都具有较明显的变化速度,其中耕地在1996.2000年间变 化最快,年变化率达到一lO.25%,沙地则在2000一2004年间拥有最快的变化速度, 年变化率为一16.62%;园地和建设用地表现为在1992—2000年问变化较快, 1992.1996年间变化速度略大于1996.2000的变化速度:水域的明显变化期位于

1996—2004年间,尤其是1996.2000年间变化极快,年变化率竟达到31.97%。
表4—6 1984—2004年间龙口市海岸带的土地利用动态度计算表(%)
LC

研究时段K(耕地)K(园地)K(林地)K(建设用地)K(水域)K(沙地)K(滩涂)

图4一10 1984—2004年间龙口市海岸带土地利用类型变化速度

4.3.3土地利用类型相互转化分析

LI

J东师范大学{iij:卜学位论文

表4—7 1984—2004年问龙口市海岸带主要土地利用转化类型统计表
图谱单元代码 土地利用变化类型转化面积(hm2).与总面积百分比(%)

11222 11112 11122 11114 22212 l 1444 00004 33322 66633 33355

耕地.园地 耕地.园地 耕地一园地 耕地.建设用地 园地一耕地一园地 耕地.建设用地 新增建设用地 林地.园地 沙地.林地 林地.水域 林地一建设用地

713.83 471.42 395.46 27023 234.81 198.70 156 52 154.28 142.51 115.55 108.3l 97.20 90.54 86.64 86-38 85.54 85.5l 79.40 73.10 67.84 66.80 60.7l 59 19 58.78 58.58 58.49 58.45 56.29 2777 34 7071.68

5.62 3.7l 3.1l


13

1.85 1.56 1.23


2l

1 12 O 91 O.85 O.76 O.7l 0.68 O 68 0 67 O.67 O.62 O.58 O.53 O 53 048 047 O.46 O.46 046 O.46 O.44 22 68 55 65

334“
33323 22244 33334

林地一园地琳地
园地.建设用地 林地.建设用地 园地一建设用地 耕地一园地一耕地 耕地.园地.耕地.园地 林地.建设用地 林地一建设用地.林地

变化土地 利用类型

22444 1112l 11212

333“
33443 66644 22122 11422 11444 444ll 22224 66643 ll 144 66622

沙地建设用地
吲地。耕地.园地 耕地.建发用地.园地 耕地一建设用地 建设用地.耕地 园地一建设用地 沙地.建设用地.林地 耕地.建设用地 沙地.园地 其它变化类型 小计

54

山东师范大学硕:|=学位论文

对海岸带动态变化信息图谱中表征土地利用方式演变特征的新图谱单元代 码进行统计排序(表4.7),结果表明,20年来龙口市海岸带地区占总面积44
35

%的图谱单元土地利用没有发生变化,而其余55.65%的图谱单元的土地利用方 式发生了转变,达一半以上。其中变化最大的土地利用转换类型为耕地向园地的

转化,共转化1580.71hm2,占流转份额的22.35%;其次是耕地、林地和园地向
建设用地的转化,分别转化了586.57 hm2、274.35 hm2和235.50 hm2。由附图4

可以看出主要土地利用转化类型的空间分布格局:耕地向园地的转化是分布最广
的一种土地利用转化方式,海岸带的北部和西部都有大量分布;耕地向建设用地 的转化较为集中,主要是在西部海岸带依龙口港向南扩展的地区;林地和园地向 建设用地的转化则主要分布于龙口港北部和南山集团北海开发区。 为了更清楚的认识各种土地利用类型之间的相互转化情况,把握土地变化主 要特征,论文求得1984.1996年和1996—2004年两个时期不同土地利用类型之间 的相互转化率,得到土地利用转化矩阵表(表4.8和表4.9),并对主要土地利用 类型转化进行空问定位,详细地分析了龙口市海岸带20年来主要用地类型转化 的来龙去脉,结果在附图中6直观可见。(1)两个研究时期耕地和沙地都是明显 的转出大于转入,变化以转出为主。耕地在两个时期都是主要流向园地,转移率 分别为26%和27%,空间分布几乎遍及整个研究区,前期主要是北部沿海地区 的流转,1996年后西部沿海地区也明显出现耕地向园地的转化;其次是流向建 设用地,前后期转移率分别为14%和12%,主要是由于龙口港向东、向南扩展, 大量蚕食周围耕地。沙地在1984—1996年问绝大部分流向的是林地,转移率达37 %,主要是海岸向海推进导致在沿海地区出现的沙地向林地的转化,1996—2004 年间除了32%流向林地外,还有向建设用地、园地的明显流入,转移率分别为 17%和15%,主要是南山集团北海开发区的兴起和龙口港南部海岱工业园区的 发展而造成的。(2)园地、建设用地和水域,转入明显大于转出,是以转入为主

的变化类型,其中园地的主要补给来源为耕地,耕地转向园地的面积占整个园地
面积的30%以上,分布广泛,另外,后期林地和建设用地对园地的补给较前期 略有增大。建设用地的补给来源较广,除大量的耕地转入外,还有林地、园地以 及新增用地的明显补给,基本是围绕龙口港和南山集团北海开发区向周围扩展侵 占大量其它用地而形成的,龙口港向西海开发也使建设用地得到一定补充。水域

山东师范大学硕:仁学位论文

的补给在前后两个时期有显著的区别,在1984—1996年问,其它地类的补入极少,
只有林地的一些补入,而在1996.2004年间,大量的其它地类补入,占到总面积 的78%,主要是林地、园地和沙地的补入,补给率分别为34%、21%和11%, 林地和园地的补入区主要位于龙口港东北部的塌陷区,而沙地的补入则是由于沿 海地区大量养殖塘的建设而引起的。(3)林地的转入、转出在整个研究期间都很 活跃,在1984—1996年问主要流向耕地和建设用地,转出率分别为14%和9%, 1996.2004年间的流向主要是园地、建设用地和水域,转出率分别为14%、12% 和9%;补给在整个研究期都主要是沙地的补给,前后期的补给率分别为18%和 11%,另外,后期耕地、园地、建设用地的补入较前期有一定增加。在空间分布 上,林地与建设用地的转化主要在屺姆岛、南山集团北海开发区以及龙口港周围, 与耕地和园地之间的转化是在林地与这些用地的交接地带,而向水域的流转集中 分布于龙口港东北部的塌陷区。(4)滩涂在1984—1996年问转入大于转出,主要 是高潮线后退,使一些沙地转为滩涂,补给率达到27%,而在1996—2004年间则 转出大于转入,有17%的滩涂由于低潮线的后退而消失,主要分布于北部沿海 地区,另外有11%的滩涂在龙口港向海发展时流向建设用地。



坐查婴蔓查竺塑主堂些堡兰

表4.8龙口市海岸带1984.1996年土地利用转换矩阵
耕地 耕地2256.90
B C O.58 O.80 168.68 0 07 0.06 347.37 0.14 0.12

园地
999.77 0 26 O.32 1891.34 O.80 O.61 104 78 O.04 0.03 43.04 O.02 O.01 7.33 O.04 O.00 59.12 0.05 O.02 O.OO 0 00 0.00 O.18 0.00

林地
67 22 0 02 O.03 62.43 0 03 O.03 1678.14 0 67 O.74 23 78 O 01 O.01 12 10 O.06 O 01 4lI.69 0.37 0.18 0 14 O.00 O.oo O.OO O.OO 577.37 O.26

建设用地水域
452 oo O.12 O.14 176 85 0.07 O 05 225 59 0.09 O.07 2253.24 O.95 0.68 7.80 0.04 O.00 78 74 0.07 O.02 3.74 0.01 0.00 94.74 0.03 1039.46 0.32 9 34 O.00 0 05 5 53 O.OO O.03 17 52 O.Ol O.09 3.43 O.OO O.02 153.47 0.76 O.80 I.94 O.00 O.Ol O.00 0.00 O.00 O.Ol O.OO 37.77 0.20

沙地
85.97 O.02 012 65.26 O.03 O 09 113.45 O.05 016 6.33 0.OO 0.01 16 OO 0.08 O.02 432.91 0 39 O.60 O.01 O.00 O.00 O.07 O.OO 287.08 040

滩涂
O 00 0 00 0.OO O Oo O.00 0.oo 2.88 0.00 0.01 O.22 0.00 0.OO l,93 O.01 0.01 97.10 O.09 O.27 259.92 O 85 O.72 O.66 O.00 102.78 O.28

消失合计转出
0 00 0 00 1614 30 0 42

园地
B C

0 00 0 00

478,76 O 20

林地
B C

0.07 0.00

811.64 0 33

建设用地44.29
B C 0.02 0 02 2,63 O.01 0 00 11.41 001 O.00 O.oo O OO O.oo

0.00 0.00

1 21 09 0.05

水域
B C

O.10 O.00

47.88 O.24

沙地
B C

7.09 O.01

667.09 O.6l

滩涂
B C

40.22 0.13

44.10 015

新增


O.叭
O.OO

0 00

合汁转入574

38 1214.21 O 39

O,20

注:B表示k时期1种土地利用类型转变为k+I时期j种土地利用类型的比例(%);c表示k+1 时期的j种土地利用中由k时期的1种土地利用类型转化而来的比例:行列的合计转入和合计转 出分别表示k期和k+l期各种土地利用类型转换面积总和占土地总面积的比例。

57

山东师范大学硕士学位论文

表4—9龙口市海岸带1996.2004年土地利用转换矩阵

注:说明同表4.8。

4.3.4土地利用类型变化的海岸区位效应分析
由于区域性差异的影响,土地利用变化一般存在显著的地区差异,海岸带各 种土地利用变化与内陆最明显的区别在于,它的变化与距海岸的远近关系密切相

关,因此本文又从“海岸区位”的角度分析海岸带各种土地利用类型转换的规律
性。以研究区1984年低潮线为缓冲基线,500m缓冲距离,依次向内陆缓冲,共 划分出5级与海岸平行的条带状区域(图4.11),分别汇总各带区域20年来的土

山东师范大学硕一卜学位论文

地利用转换类型,排序后取转换面积大于50 hm2的土地利用转换类型,结果如 图4.1l所示。

a区主要土地利用类型转换

b区主要土地利用类型转换

c区主要一l地利用类型转挟

59

山东师范大学硕士学位论文

图4.11龙口市海岸带土地利用类型转化区域差异图 由图4—11可见,海岸区位对土地利用变化具有重要影响,龙口市海岸带土地

利用类型变化的海岸空间差异性较大,可分为3个明显地段:①距海岸500m
范围内,这一地带的土地利用变化类型与其它地带区别最为明显,沙地是本带内 最活跃的土地利用类型,表现为向林地、建设用地、滩涂和水域的转化。滩涂、 林地、水域的变化也较500m之外的地带更为活跃。②距海岸500一1000m范围 内,海岸带的过渡地带,林地的变化最为明显,有沙地向林地的流入,也有林地 向园地、水域、建设用地的流出:另外,较前一地段,沙地的变化有所减弱,耕

地与园地的变化有一定表现。③距海岸1000m范围之外,耕地向园地的转化占
绝对优势,其次是耕地、园地、林地向建设用地的转化,具有典型的内陆土地利 用转化特点。

4.3.5土地利用程度变化分析
土地利用程度主要反映人类对土地利用的广度和深度,反映了土地利用本身 的自然属性,同时又反映了人类因素和自然环境的综合效应。刘纪元等从生态学 角度出发,将土地利用程度按照土地自然综合体在社会因素影响下的自然平衡状 态分为4级,并赋予分级指数(见表4.10),利用土地利用程度综合指数及土地 利用程度变化模型,实现土地利用程度的定量化表示‘9“。

表4—10土地利用程度分级指数表

山东Ⅲ1)范大学确,L学位论立

(1)土地利用程度综合指数模型

上,=J口口×∑(一.×c。)
,=J

式中,厶为某研究区域土地利用程度综合指数,一;为研究区域内第f级土地利用
程度分数指数,c,为研究区内第f级土地利用程度分级面积酉分比,月为土地利 用程度分级数,由公式可知,土地利用综合量化体系是一个从100~400之间连 续变化的指标,其值的大小反映土地利用程度的高低。 (2)土地利用程度变化模型 ~个特定范围内土地利用程度的变化是多种土地利用类型变化的结果,土地

利用程度变化量及其变化毕可定量揭示该范围土地利用的综台水平和变化趋势。
表达式分别为:
r。




4厶,=三。一L=j口口×J∑0,×c。)一∑0,×c。)J

且=型——_—』_L—一 ∑0。×c。)
jI,

∑0,×c。)一∑0.xc。)

式中,厶和上。分别为6时间和。时间的区域土地利用程度综台指数;爿.为第f级

土地利用程度分级指数,c。和c。分别为研究区6时间和口时间第,级土地利用

程度面积百分比。如果址h>口或且>口,则表示该区域土地利用处于发展期
否则处于调整期或衰退期。 表4-10龙口市海岸带 土地利用程度变化指数表

图4一12

1984—2004年龙口市海岸带

土地利用程度变化

山东师范大学颇士学位论文

通过上述公式计算龙口市海岸带土地利用程度及其变化量,如表4.10和图 4.12所示,结果表明,龙口市海岸带土地利用程度综台指数自1984年以来,逐 渐增大,一直处于发展的上升期,到2004年达到303.67,从土地利用指数极限 (400)来看,该区域的开发程度已处于一个较高的发展状态。1992—1996年间土 地利用程度上升幅度最大,其变化量为12.62,变化率达到4.56%,说明该时期 龙口市海岸带得到极大开发,导致大量耕地、园地、林地以及沙地等流向居民点 及工矿等建设用地。2000年以后,由于国家开始重视对沿海防护林和农用地的 保护,土地利用程度增大的幅度在一定程度上得到控制,但仍处于上升阶段,今 后的开发利用,应充分合理的利用现有资源,保护好耕地及沿海防护林和沙地等 海岸带特有资源,有计划的进行城市开发。

4.3.6龙口市海岸带土地利用变化总体特点
通过上述分析,龙口市海岸带土地利用变化总的表现为: (1)研究区在1984.2004年20年间,土地利用方式发生了大幅度变化,除 常见的耕地、园地、建设用地变化大外,沙地、水域也是海岸带地区活跃的土地 利用类型。总的变化是耕地和沙地大量减少,园地、建设用地和水域大幅度增加。 (2)该区20年来土地利用年变化速度为1.53%,1992年以前发展缓慢,年

变化率只有0.26%,1992年之后,变化日新月异,速度突飞猛进。各种土地利
用类型也表现出不同的变化速度,从大到小依次为水域、沙地、建设用地、园地、 耕地、林地、滩涂。 (3)通过空间分析,整个研究区内占总面积一半以上的图谱单元的土地利 用方式20年之内发生了变化。变化最大的类型为耕地向园地的转化,分布较为 广泛;其次是耕地、园地和林地向建设用地的转化,主要分布于龙口港周围和南 山集团北海开发区。 (4)不同土地利用变化类型随距海岸的远近存在明显的差异,海距在500m 之内,沙地向各种用地的转化最为明显,500m之外则主要表现在耕地向园地以 及耕地、园地、林地向建设用地的转化。 (5)龙口市海岸带土地利用程度较高,且20年来一直处于上升趋势, 1992—1996年间上升幅度最大,土地利用程度变化率达到4,56%,2000年以后有

山东师范大学硕:匕学位论义

所缓和。

5龙口市海岸带变化驱动力分析
驱动力,指变化的原因,是海岸带变化的动力源。驱动力分析可将海岸带变 化研究由概貌推向内部,由表层描述推向本质研究,为人类科学干预海岸带变化 提供理论依据。

5.1海岸带变化驱动机制的宏观理论分析
地球系统将地球的大气圈、水圈、岩石圈和生物圈视为一个相互作用的大系 统,而海岸带是地球系统中唯一的固态、液态和气态三相接触带,是这四大圈层 之间相互作用最活跃的界面,成为地球系统最有生机的一部分。因此,海岸带变 化是陆地、海洋、大气和人类活动等各种动力因素相互作用和相互影响的结果, 有着深刻的动力机制,揭示了地球系统中自然界面过程和人类活动的耦合联动机 理,如图5—1所示。

图5—1

海岸带变化驱动机制示意图

首先,海岸带作为陆地系统、海洋系统、大气系统等各种自然系统的融合地

带,对于大范围的各种自然过程变化所引起的波动是十分敏感的。从陆地系统角
度来看,河流作为陆地和海洋交融的接口,其入海部分不仅是海岸带的组成部分,

山东师范大学硕士学位睑文

而且从内陆带来的泥沙对海岸带的变化起着推波助澜的作用;从海洋系统角度来 看,以它产生的波浪和潮汐为主导因子所构成的动力,通过对海岸的不断侵蚀改 变着海岸带的容貌;从大气圈的活动来看,由于全球变化所引发的海平面上升势 必对海岸带产生巨大影响,同时,灾害性天气也会对海岸带产生灾难性破坏:岩 石圈及其风化产物本身就是海岸带的主要组成部分,而且大地板块的不断运动又 会直接造成海岸带的变迁。 第二,自从有了生物,地球系统的发展演化进入一个全新的时代,随着人类 的出现,人类活动对地球系统的影响也越来越深刻。人类文明己从内陆文明走向 海洋文明,海岸带成为人类活动最为集中的地带之一,人们正以各种各样的直接 或间接的方式影响着海岸带的演化。自二战以来,随着爆炸性的人口膨胀,快速 的工业化和城市化进程,各种信息、技术的飞速发展,人类活动在经济利益驱动 下对海岸带的影响在速度、广度和深度上也愈演愈烈,成为海岸带演变不可忽视 的另一驱动因素。例如,人类通过修建港口、围海造田等活动直接改变陆地与海 洋的自然界线;又通过对大型河流修建水利工程、过量开采地下水、海水养殖、 盲目开采海岸带资源以及人为造成的沿海地区土地利用/土地覆被的变化等活

动,引起入海物质通量、海岸边界动力条件等发生巨大变化,给海岸带的环境和
生态系统产生重大影响。

5.2龙口市海岸带变化驱动过程分析
目前普遍认为,海岸带的长期变化(几十年到几个世纪)可能是受环境系统

变化的影响(气候、岩石圈和海平面的变化),而短期变化(几年到几十年)的 基本驱动力是人类活动的影响。龙口市海岸带长期以来基本处于稳定状态,只是
近十几年来随着经济的迅速发展,发生了较大变化,时间尺度上属于年间的小尺 度变化,人类活动是其重要的变化应力,是目前影响该区海岸带演变的最根本因 素。自然因素是在海岸带平衡状态遭到人为破坏后,通过对海岸带的重新塑造而 进一步推动海岸带的变化。

5.2.1驱动因素分析
海岸带是一个自然——人文综合体,其变化是一个相当复杂的过程,同时受

山东师范大学硕士学位沦文

到自然、经济、社会等众多因素的影响。这些因素在不同时期、不同地区对海岸 带变化的作用,包括作用方式和作用强度各有不同。龙口市海岸带在1984—2004 年间的变化是在自然因素、经济因素、人口因素、技术因素、政策因素等驱动下 发生的(如图5—2所示),各利,因素的驱动作用主要表现在:

驱 动
因 素 自然因素

基础作用

f f经济因素 l主导作用

I『人口因素 l加剧作用

J f技术因素 I推动作用

I政策因素 l l诱导作用

l煤炭


采砂
业的

沿海

沿海建 筑业的
迅速发 展

城镇、居 民点的 不断扩 大

龛 l
活 动

J开采 I
地水过开 下的量采

防护
林的

无序 农内结调 业部构整
发展

变化


海水养殖
水域增加

晷陈


海水 入侵

沿岸水动 力变化






海 岸 带 变 化

岸 线 后 退

岸 线 推 进

水域

建设
用地 面积 增加

沙地 面积

耕地 向园 地转 化

面积
增加

减少

岸线的变化

近海显著的土地利用/土地覆被的变化

图5.2龙口市海岸带变化各种因素驱动过程 (1)自然因素 海岸带的自然因素包括滨海堆积平原、海滩、沙地、水下

岸坡等地质地貌条件,气温、降水、风等气候条件,水温、潮汐、波浪等海洋水 文条件,以及矿产、渔业、港口等海岸资源条件等。自然因素在研究期间对该区 海岸带变化的驱动作用主要表现在两方面,一是基础作用,任何人为活动都是建

65

山东师范大学硕:}学位论文

立在一定自然基础条件上的,例如,无序采砂是导致龙口市海岸带变化的一个重 要的人为因素,但这是建立在龙口市海岸属于砂质海岸这一自然条件上的;二是 反馈作用,虽然自然因素由于其变化速率和频率较社会经济因素显得迟钝和缓 慢,在一个较短的时间里,难以通过自身的变化直接驱动海岸带发生变化,但是 任何事物都是在动态的平衡中发展的,一旦海岸带原有的平衡状态被人为活动破 坏,为了快速寻求新的平衡,一些自然因素便对人为活动做出一定的反馈,必然 导致海岸带的某些方面发生变化。 (2)经济因素 龙口市海岸带自然资源丰富,交通便利,人文条件优越,

是整个龙口市经济发展的桥头堡,因此经济因素是龙口市海岸带变化最为重要的

驱动因素,对海岸带的变化起着一种主导作用。这种主导作用主要表现在:一方
面是社会行为驱动,国家或政府为了发展国民经济,在海岸带修建大面积港口设 施和其它沿海工业建筑(如南山集团北海开发区),开采沙、煤等海岸资源,致 使海岸带发生明显变化:另一方面是个体行为驱动,个体农民在价值观念取向诱 导下,通过调整农业内部结构使海岸带发生一定变化。 (3)人口因素 人口作为社会因素中最重要、最具活力的一个独特的因素,

也是海岸带变化的一个驱动因素。人类伴随着人口数量的增加、生活质量的提高、
迁移运动(城市化)等,一定程度上必然会直接导致或加剧海岸带的某种变化。 如人口增加就会直接导致居住用地扩大而使海岸带的土地利用方式发生变化,同 时还由于对淡水资源压力的增大造成地下水的进一步过量开采,而加剧海水入 侵。 (4)技术因素技术发展的水平和应用程度直接影响着海岸带开发和利用

的广度和深度,技术的进步也会带来海岸带的变化。一般来讲,技术进步包括狭 义和广义两种形式,狭义技术进步的特点是,技术进步的结果对海岸带要素或资
源本身形状进行了改变,如技术进步使原本无力开垦的滩涂、盐碱地等变成耕地 或其它形式的用地;海水养殖技术的进步,使海岸带的水域面积增大,并加剧了 海水入侵,造成更多的海岸带土地盐碱化。广义的技术进步,并不要求资源本身 的改变,或者况并不直接体现在生产因素上,它提高的是整个经济的效率。这种

技术进步的效果是通过经济资源配置的优化——即经济管理的进步来实现的,它
改变的是经济活动中各类海岸带资源形成生产过程的组织形态或相互结合的状

山东师范大学硕=E学位沧文

态,包括宏观上的资源配置优化及微观上的企业有效经营管理这两个相辅相承的 方面。

(5)政策因素任何一种自然资源开发活动都是在一定的文化背景和制度
条件下进行的,海岸带资源也不例外,文化和制度的外在约束性作用对人们的海 岸带资源开发利用形式产生重要的影响。上世纪90年代初,全国经济处于从计 划经济向社会主义市场经济转轨时期,经济过热,加上土地管理失控,全国普遍 出现“开发区热”、“房地产热”、及城市的“大规划热”等现象,使得各项建设 占用大量耕地,龙口市海岸带内的龙口、龙港经济开发区,处于整个龙口市改革 开放的最前沿,这种社会行为表现的更为明显。同期,海岸带各种资源的开采开 发也暂时进入一种无序地开发状态,破坏了自然发展规律而使海岸带发生了巨大 变化。到90年代后期,国家和地方开始注意到这种经济发展方式的盲目性,出 台了一系列关于保护耕地、节约资源、持续发展等政策和措施,使一些破坏海岸 带的行为得到一定程度的遏制。 总之,龙口市海岸带在自然条件基础上,科学技术推动下,政策因素诱导下, 以经济效益为导向,以人类活动和自然因素反馈为主要驱动方式,较短的时间内 发生了较大的变化。

5.2.2人为活动驱动因素定量分析
人类活动是龙口市海岸带变化最根本的驱动力,在自然、经济、社会等各种 因素综合影响下,对海岸带变化的驱动主要体现在:港口和各种沿海建设用地的

迅速发展,农业内部结构的调整,采砂、采煤等采矿业的无序发展等方面。这些
定性的分析仅是对海岸带内部机制探索的“扫描”,给定量分析构建了基本轮廓, 为将海岸带变化人为驱动力研究推向纵深,拟对其作进一步定量分析。 海岸线的变化只有在龙口港和南山集团北海开发区附近的向海推进是人为 活动直接造成的,而其它区段的变化基本上都是在人为破坏其平衡状态后,随着 各种自然条件为寻求新的平衡而对人为活动做出的反馈作用下发生的,这种驱动 变化难以量化,因此本文只做了海岸带土地利用变化与各种人为因子之间的定量 分析。

山东师范大学硕h学位沧文

5.2.2.1分析方法
典型相关分析(canonical correl“on a11alysis)是Hotelling提出的,揭示的是 两组多元随机变量之间的关系,这两组随机变量中一组是自变量,另一组是标准 变量。具体操作方法是:在第一组变量中提出一个典型变量,在第二组变量中也 提出一个典型变量,并使这一典型变量组合具有最大的相关;然后再在每一组变

量中提出第二个典型变量,使得在与第一个典型变量不相关的典型变量中,这两
个典型变量组合之间的相关是最大的,将此过程继续进行,直至两组变量间的相 关变量被提取完毕为止。典型相关分析的基本思想和主成分分析相似,也是降维, 即把原来较多变量转化为少数几个典型变量,通过较少的典型变量之间的典型相 关系数来综合地描述两组多元随机变量之间的相关关系,是近年来开始普及的一 种新型的多元统计分析方法,非常适合LUCC研究,被广泛认为是定量判别

LUCC驱动力的有力工具陆921。本文采用这种方法对龙口市海岸带土地利用变化
人为驱动因素进行定量分析,数据处理及分析流程如图5—3。

图5—3土地利用变化驱动力典型相关分析流程图

山东帅范大学砸,仁学位论文

5.2.2.2数据准备
典型相关分析需要大量的样本数据,而研究区范围较小,仅涉及龙口市沿海 的诸由、羊岚、徐福、中村、龙口、海岱、黄山馆7个乡镇,样本数量较少,为 此,本文将研究时段分为1984—1992年、1992一1996年、1996.2000年、2000—2004 年以及1984.2004年五个不同的时段,并分别统计这五个时段每个乡镇的各种土

地利用类型数据和社会经济统计数据,将同一乡镇不同时段的统计数据作为不同
的样本,这样既补充了样本不足的缺陷,又在一定程度上体现了各种驱动力在整

个研究期间随时间的变化,使分析结果更符合客观实际。最终得到35个样本,
基本达到典型相关分析的样本要求,样本数据中标准变量组Y表征各种土地利 用类型,包括耕地、园地、林地、建设用地、水域、沙地和滩涂7种;自变量组 x表征影响土地利用特征的各种社会经济统计数据,共选取了15个变量,进入 计算的数据为各个研究时段初末数据的差值。 由于土地利用变化涉及到的社会经济驱动因子比较复杂,而且土地利用各种 类型本身之间也相互影响、相互制约,所以这些变量之间可能存在着高度的自相 关性,即存在多重共线性问题,这对分析精度影响很大,因此在进行典型相关分 析之前,必须对各种数据进行标准化和多重共线性处理。通过共线性分析,自变

量组中的年末总人口、城市化水平、农村经济总收入、农民人均纯收入、粮食总
产量、粮食单产量、果品总产值、有效灌溉面积、农业机械总动力和海水产品等 lO个社会经济变量进入分析,同时把滩涂从标准变量组中排除。

5.2.2.3运行结果
大型社会科学统计软件SPSSl2.O中的子程序宏指令cANCORR可直接对数

据进行典型相关分析,将经过标准化和去除多重共线性的土地利用变化数据和社
会经济变化数据载入Canonical子程序,打开Synta)(窗口,输入调用典型相关分 析的宏语句:
n、丁CLUDE’D:\CHENGXU\SPSSl2\CANONICAL CORRELATION.SPS’.


CANCORR SETl=Y1Y2Y3Y4Y5Y6Y7Y8Y9/ SET2=X1X2X3X4X5X6X7/.

用光标选择这些命令使其被阴影覆盖,再选择s”tax窗口Run菜单下的

山东师范大学硕士学位论义

Selection,即开始运行典型相关分析,得到运行结果表5一l和表5.2,分别为典 型变量问的典型相关系数和典型载荷。由于同一随机变量组内各典型变量之间的 样本协方差为零,不同组不对应的典型变量间的样本协方差也为零,使得分析变 量组Y和变量组X之间的关系转化为只需分析从两组中提取出的相对应的典型 变量之间的关系,典型载荷的统计含义就是这种转化关系的反映,它作为典型相 关分析的主要结果,体现了两个变量组之间的相关程度。

表5一l

典型相关系数表



表5—2龙口市海岸带土地利用的典型载荷
典型变量l典型变量2典型变量3典型变量4典型变量5典型变量6

5.2.2.4运行结果检验
典型相关分析统计意义检验的一般方法是考察其典型相关系数,即相对应的

山东师范大学硕士学位论文

典型变量之间的相关性。图5—4给出了6个典型变量的典型相关系数,可见相对 应的典型变量之间的关系较为密切,前4个典型变量对应的相关系数都在0.60 以上。

典型变量1

典型变量2

典型变量3

典型变量4

典型变量5

典型变量6

图5—4典型相关系数 冗余度分析是检验典型相关分析结果的另一种方法,可判定典型变量的有效 数目,它结合两方面判断典型相关分析结果的有效性,一是目标变量组被其自身 典型相关变量解释的百分比,二是目标变量组被其对立的解释变量组的典型变量 解释的百分比,将两者进行对比即可揭示目标变量组被自变量组解释的程度,从 而根据结果判定所提取的典型变量的有效数目。冗余度分析结果(图5.5)表明:

第一、第二、第三和第四个典型变量被社会经济统计因子变量解释的比例较高,
分别有0.826%、o.745%、O.726%和0.634%的信息被解释,因此认为前4个典型 变量作为解释变量对于相应因变量变化的解释都具有一定的专业分析意义。

U.j

0.2 0.1 O

兹觚曲二一堑
1 2 3 5 O.27l

Se}Y典型相关性被其自

身典型变量解释的比重 sepx典型相关性被其对 立典型变量解释的比重

O.1“

O.176

O.154

O 113

O 122

O 232

0127

0.13l

0.095

0 015

0007

图5.5冗余指数分析

5.2.2.5运行结果分析
雷达散点图可直观反映每一典型变量体现的土地利用类型与相应的驱动因 子之间的相关关系,根据典型相关分析及其检验结果,做出前四个媳型变量的典

山东』_『|j范大学硕:L学位论文

型载荷雷达散点图(如图5.6)。

耕地

耕地 海水产品 农业机械总动力 地 有效灌溉面积 果品总产量 粮食单产量:、 粮食总产量 农民人均纯收


园地 地

农村经济总收入

农村经济总收入

图5—6一a第一典型变量的典型载荷

图5—6岫第二典型变量的典型载荷

懿 黎 黪 ‰豢一一勰
机灌融昏粮献
图5—6一c第三典型变量的典型载荷



图5—6一d第四典型变量的典型载荷

图5.6

典型变量的典型载荷雷达散点图

从图5.6和表5.2可以看出:第一典型变量将水域从其它用地类型中分离出 来,其典型载荷为O.804,与其对应的解释变量有海水产品和农村经济总收入,
典型载荷分别为O.877和O.682,表明海水养殖、经济发展是龙口市海岸带水域 面积增加的一个主要驱动力。1984年,龙口市海水养殖水产品量仅有250吨, 到90年代水产业有了较大发展,特别是海水养殖技术的突破,加之海水养殖能 够带来丰厚的利润,导致海水养殖业突飞猛进,到2004年海水养殖水产品达到
11

8599吨,是1984年的474,4倍。因此,在经济的刺激和技术的推动下,人们

在沿海地区大量的挖坑围塘,引进海水,发展养殖,使水域面积不断扩大,导致 沿海土地利用方式发生转变。

第二典型变量将沙地从其它用地类型中分离出来,其典型载荷为一O.739,与
其对应的解释变量主要是农村经济总收入,典型载荷为O 758,二者呈负相关, 表明经济发展是龙口市海岸带沙地面积减少的主要驱动力。龙口市海岸带的物质

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组成主要是粗砂,由于二氧化硅含量较高,成为制造玻璃的上等原料,上世纪七 十年代至八十年代,当地政府尚能组织有序地少量开采,进入九十年代后,随着 市场经济的快速发展,采砂业失去了控制,大量优质的砂矿被开采,使海岸带沙 地面积锐减。 第三典型变量将园地和建设用地分离出来,典型载荷分别为O.667和O.675, 相应的解释变量有农村经济总收入、果品总产量和农民人均纯收入,典型载荷分 别为O.901、O.856和O.854,表明经济发展和农民生活水平提高是园地和建设用 地增加的主要驱动力。上世纪八十年代末期至九十年代中期是果品产业的大发展 时期,龙口市水果产量从1990年到1996年增加了257089吨,平均每年增加 42848.2吨,沿海许多农户为了经济利益,调整农业内部结构,致使大面积的耕 地转化为园地。改革开放以来,龙口市国民经济持续高速发展,2004年国内生 产总值达到172.2亿元,是1984年的11.6倍,海岸带作为整个龙口市经济发展

的前沿地带,建设的步伐不断加快。龙口港至屺姆岛之间修建大面积港口设施,
据统计,20年来港口面积扩大了600倍;另外,龙港经济开发区一带发展的大 规模工业园区,以及北部沿海的南山集团北海开发区,蚕蚀周围大量农田,使建 设用地面积不断扩大。随着人民生活水平的提高,增加了对住宅用地和商业用地 的需求。据统计,全市人均住房面积1984年为15.7m2,2004年为27.7 m2,增 加了12.O m2;全市房屋竣工面积1994年为23.7万m2,到2004年增至252.6万 m2,年平均增长率达到22.9万m2,因此,为了满足人们更高的生活需要,建设 用地也在以居住用地和商业用地的方式迅速增加。

第四典型变量将耕地从其它土地利用类型中分离出来,典型载荷为.0.737,
与其相应的典型解释变量是农民人均纯收入和粮食单产量,典型载荷分别为 O.742和O 656,说明这两个因子是耕地减少的主要驱动力。粮食单产的提高使得 农民用较少面积的耕地就可以保证最基本的吃饭问题,这样就腾出更多的土地发

展其它农业以增加农民收入。因此,粮食耕作技术的提高和农民收入的增加使农 民对土地耕作的依赖性减小,土地使用向多元化方向发展,使得大量耕地流向其
它地类。 通过以上分析可以看出,四对典型变量分离出的社会经济驱动因子比较真实

地反映了龙口市海岸带土地利用变化的主要人为驱动,基本符合当地土地利用变

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化的实际情况,分析结果具有~定的可信度。

5.2.3自然因素对人为活动的反馈作用分析
虽然人为活动是20年来龙口市海岸带变化的根本原因,但是自然界始终处 于一个动态的平衡中,如果人为活动破坏了这种平衡,自然界就必然会寻找新的 平衡,寻找的过程就迫使原有环境自然因素的组成和结构发生变化,从而进一步 导致整个海岸带环境的变化(这里主要指海岸线和沿海土地利用方式的变化), 我们把这种过程就称为自然因素对人为活动的反馈作用。

5.2.3.1沿岸水动力的变化
龙口市海岸线的变化,除龙口港附近的海岸线是由于人为建设直接引起的向 海推进外,其余岸线的进退变化都是在人类活动打破海岸的平衡状态后,沿岸水 动力在寻找新的平衡过程中发生的。对于由松散沉积物构成的海岸带而言,如果 没有人为因素的影响,海岸带剖面呈动态平衡状态,即海岸带上任何一点的侵蚀 速度和堆积速度是相等的,这就意味着海岸带将保持长期稳定。当这种平衡剖面 被人为破坏后,海水的侵蚀作用力和堆积作用力就出现不平衡,有些地带发生侵

蚀,而有些则发生堆积,从而导致海岸带发生变化。侵蚀与堆积的空间分布与采
砂点位置、波浪波射线与海岸的夹角有密切关系。

龙口市海岸带采砂点主要分布在海岸带的上半部位和岸滩,当这部分的砂矿
被开采后,波浪将会把潮间带中下部的泥沙搬运到上部及岸滩附近堆积,而下部 的泥沙又会被搬运到水下岸坡一带堆积,形成新的平衡剖面。龙口市沿海波浪的

波射线与当地主导风向基本一致,主要为S,其次为M忸,与海岸线形成不同
的夹角,当夹角在45度左右时,该海岸带以侵蚀作用为主,反之则以堆积作用 为主,公式如下:

工:三sjⅡ2d
2f

式中,三为泥沙侵蚀距离,,为水下岸坡角至岸边的垂直距离,口为波射线与岸 线交角,露为比例系数。

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5.2.3.2海水入侵
海水入侵是由滨海地区陆地地下水水位下降而引起的海水侵染地下水的现
象,也是海岸带自然因素对人为活动做出的一种重要反馈,亦为影响海岸带变化 的主要因素之一。自八十年代初期,龙口市沿海便发现海水入侵现象(图5.7): 1984年海水侵染面积为64.5Km2;直到90年代中后期,海水侵染面积一直呈上 升趋势,1997年最大,达到108.6 Km2;之后,海水入侵得到控制,处于稳定状 态,2004年突然降低至72 Km2。龙口市海岸带海水入侵的主要诱导因素是沿海 平原区连年超采地下水,地下水位低于当地海平面,导致海水倒灌引起的。其次

是砂矿的无序开采,使沿海防护堤——岸滩的高度降低、宽度变窄,防潮功能下
降,高潮期由激浪形成的海水大量渗入到陆地,使岸滩附近的陆地盐碱化。另外, 海水养殖排灌不当也导致海水渗入到陆地,引起一定程度的陆地盐碱化。

图5.7

1984—2004年龙口市海岸带海水入侵

海水入侵的结果使得岸滩附近的农田、果园和防护林向陆地退缩,海岸线向
陆地移动,如图5—8所示。龙口市海岸线的进退变化各段表现不同,为此,本文 又详细分析了1984—2004年南山集团北海开发区以东、北海开发区至龙口港之间 和龙口港以南3段海岸带的海水入侵状况。南山集团北海开发区以东海岸带的海 水入侵一波三折(图5.9a),以1994年和1998年为转折点,在1994年之前呈下

降趋势,1994年到1998年明显上升,1998年又缓慢呈波浪式下降:同期该海岸 段海岸线的变化是先进后退(图4_4),以1994年为界,之前海岸线向海推进,
之后向陆退缩,2000年后基本稳定。北海开发区至龙口港之间海岸带的海水入 侵有升有降(图5—9b),但在2003年之前总体趋势是上升的;同期该段海岸线是 持续后退的(图4.5)。龙口港以南海岸带的海水入侵(图5—9c)明显以1994年
1‘

山东师范大学颥士学位论文

为界,之前持续上升,之后缓慢下降;同期该段海岸带的海岸线是先退后进(图 4—7),~开始向陆退缩,1992年转退为进,海岸线向海推进。综合三段海岸带的

海水入侵和海岸线的进退变化,不难看出海岸线变化与海水入侵之间有一定关
系,当海水入侵严重,海水侵染面积扩大时,海岸线一般会向陆退缩;当海水入 侵减缓,面积缩小时,海岸线一般向海推进。

高潮面

低潮面

…一……二一;-季
一一●_.?—?一_::


原现 低低
潮潮

线线

原 高 潮 线




原 海




翼 磊



图5.8海水入侵与海岸带剖面变化图

圈5—9a北海开发区以东海水入侵

图5—9b北海开发区至龙口港海水入侵

图5—9龙口市海岸带分区海水入侵状况

5.2.3.3地表塌陷
龙口市北部平原海岸带煤炭资源丰富,是全国最大的滨海型煤炭生产基地

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煤炭的开采促进了龙口市的经济发展,但同时也给海岸带带来严重的资源和环境
问题。煤矿的长期开采造成地表塌陷,重度塌陷深度一般在5—9米之间,轻度塌

陷一般在2—3米之间。图5.10为1996年和2004年龙口北皂煤矿和梁家煤矿的 部分塌陷DEM图,1996年到2004年塌陷深度由轻度塌陷转变为重度塌陷,塌 陷范围由局部塌陷演化为连片塌陷,塌陷现象日益严重,已成为影响龙口市海岸
带变化的一个不可忽视的重要因素。轻度塌陷区凸凹不平,形成岗、坡、洼相间

的复杂微地貌,一定程度上影响该地区的土地利用;深度塌陷区常年积水,致使
海岸水域面积近几年来急剧扩大。目前塌陷区至海岸之间的地面标高仅有1.5.3.6 米,比塌陷前降低了2.3米,这种状况如果不加以控制,任其继续塌陷,有可能 与海平面齐平,甚至低于海平面,引起海水严重入侵,海岸线向陆后退,将整个 塌陷区吞噬,如附图5所示。这种可能性是非常大的,因为龙口煤矿的开采重点 已经转移到海底。

图5—10龙口市北皂煤矿和梁家煤矿1996年和2004年的部分塌陷DEM图

6.结论与展望 6.1结论
本文以龙口市海岸带动态监测为全文主线,以RS、GIS集成应用为主要技

术手段,辅以地学知识的支持,综合应用多时相遥感夥像数据、水文统计数据、
社会经济统计数据等多元信息,从遥感专题信息提取、动态变化分析和驱动因素 分析三个角度,对龙口市海岸带变化的相关内容进行了系统研究。得到结论:

山东师范大学硕:七学位论文

(1)利用遥感影像提取海岸带信息时,由于低潮线长期被海水淹没,难以
直接提取,成为本文的一个重点和难点。为此引入遥感水深理论,建立海水深度 与影像灰度值之间的回归统计模型,反演水深,然后结合陆地DEM、潮汐资料

等推算低潮线的位置,从而实现低潮线信息的提取。研究时得出: ①影像成像时间是遥感水深研究的一个关键因素,收集到的实测水深值要
经过卫星同步的潮汐资料校正,才能与影像像素值建立合理的遥感水深模型。

②两个波段比值图像的灰度值一般比单波段图像灰度值与水深值的相关性
强,即波段比值增强处理是一种有效突出水深信息的图像处理方法。

③不同的水域利用多光谱遥感反演水深采用不同的波段,本文研究的整个
水域深度为O一17m,建模时以10m水深为界,分两个区域反演水深,O一10m深的 水域,水深值与信息较为丰富的TM3和TM4波段相关性强,10—17m深的水域,

水深值则与穿透能力较强的TMl和TM2波段相关性强。因此,遥感水深反演模 型具有局域适用性,不同水深的水域要采用适当的反演模型,模型反演的通用型
较差。

④利用遥感水深模型获取的低潮线具有的一定的误差,但误差基本不会对
进一步研究产生过大的影响,与传统的海图、实测浅海剖面等方法相比,确实是 一种的快速、简捷的方法。

(2)海岸带遥感影像陆域地物信息提取时,采用BP神经网络分类器实现地
物信息的计算机自动识别。得出:

①采用BP神经网络分类器可方便将影像纹理结构特征、海岸区位指数,随 影像光谱特征一并加入判别准则,克服了传统的单一依据地物光谱特征统计模式
识别时精度低的缺点,分类精度得到极大提高。

②神经网络应用于遥感影像分类,网络结构设计的关键是隐层数及隐层节 点数的确定,目前还没有统一的、效果理想的方法解决,只有通过大量的实验寻
求较佳的隐层数及其节点数。本文对5期影像都采用了单隐层网络,隐层节点数 在12—15之间,网络经过训练后能够达到预期效果。
(3)

“地学信息图谱”是一新兴的学术思想,是动态变化研究的~个先进

可行的技术途径。论文通过构建1984.2004年间的龙口市海岸带动态变化信息图
谱,从时空等方面对海岸带岸线的进退变化和土地利用变化进行了系统分析。

山东师范火学硕士学位论文

(4)海岸带变化驱动机制的宏观理论分析表明,人为因素是影响20年来龙 口市海岸带变化的最根本因素,自然因素则通过对人为活动的反馈,进一步推动 海岸带的变化。

6.2展望
虽然本次研究取得了一定成果,但在研究过程中依然存在一些问题和不足, 尚待进一步的完善和深入,主要有以下几方面: (1)应用水深遥感模型从影像上获取低潮线的研究并不成熟,表现在水深 实测资料的精度不高,有部分时间上相差较大,而且实测资料中采样点分布密度 低,一个线性断面的采样点较少,需进行大面积的采样弥补。 (2)本次研究中,作者在分析海岸带土地利用变化时,从变化的幅度、速

度、程度、类型转化及其分布区域等进行定性——定量——定位的逐层深入挖掘,
如果在定量化的过程中引入景观学的方法,上升到海岸带景观变化的层次分析, 将可能更好、更宏观地把握海岸带土地利用方式转化过程及其特征,下一步作者 将在这方面展开更深入的研究。 (3)在对海岸带变化的驱动机制研究中,论文从人为和自然两方面,采用 定性与定量相结合的思路,分别对海岸带的岸线变化和土地利用变化的主要驱动 因子进行了分析,但是对二者之间的相互驱动研究甚少,今后会深入探讨海岸带 土地利用变化与岸线进退变化之间的内在联系。 虽然文章采用了一些新的研究思路与方法,然而,目前国内外对海岸带研究 的新理论、新方法层出不穷,如虚拟现实‘931。随着人类空间信息获取和处理技 术的快速发展,尤其是20世纪90年代初科学计算可视化概念和技术的引入,地 图学突破了二维静态限制,向多维、动态、交互和虚拟方向发展,如果我们加强 海岸演变机理研究,构建基于时空数据挖掘、知识发现的海岸带演化情景模拟与

空间决策支持系统,使其在实际工作中发挥积极作用,那么海岸带变化研究将成
为一项更具有意义的工作。

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附图

附图1基于BP神经网络分类器的2000年ETM’影像最终分类结果图

附图2

1984.2004年龙口市海岸带动态变化信息图谱

ll东师范大学硕士学位论文

附图3

1984—2004年龙口市海岸带岸线变化专题图谱

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附图4

1984—2004年问龙口市主要土地利用转化类型空间分布图

附图5龙口市煤矿塌陷海水入侵淹没模拟图

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84

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附图6 1984一1996年间和1996—2004年问龙口市海岸带主要土地利用类型相互转换图

山东师范大学碗一忙学位论文

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GIS技术的支持下,通过一系列的空间分析,从而得到...关键词;渤海海岸带生态环境遥感地理信息系统生态区划 ...从海岸带为一个整体系统的 视角,我们可以把渤海海岸...
基于GIS—RS的海口市海岸带景观格局变化分析
基于GIS—RS的海口市海岸带景观格局变化分析_天文/...基于 RS-GIS 技术,应用 Erdas 软件对遥感图像进行...因此,深入对海岸带景观格局动态变化研究,有助于提高...
海岸带可持续发展与管理研究报告(
然而,文献检索还未见到有关海岸带可持续发展评价指标体 系和评价模型方面的全面报道。 90 年代以来,随着信息技术的发展,计算机技术GIS遥感等 地理信息技术在...
应用全球定位系统地理信息系统和遥感技术实现海洋资源与环境的可持续发展
应用 GIS 空间分析功能 和虚拟现实技术来探索海洋成矿特点和规律,为海洋管理、 海岸带和海岛资源开发...2. 2. 1 环境监测 遥感技术在海洋调查中显示出大...
遥感在全球变化中的应用
随着GIS的发展,人们借助于GIS的支持,进行专题信息的...分析,可直接检测变化图斑, 进行动态分析,输出动态...近年来 海岸带遥感应用远比海洋遥感应用活跃, 例如...
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