康彥彥,丁賢榮,葛小平

(1. 河海大學港口海岸與近海工程學院,江蘇 南京　210098; 2. 河海大學水文水資源學院,江蘇 南京　210098)

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遙感與水動力模型相結(jié)合的寬大潮灘歷史地形反演

康彥彥1,丁賢榮2,葛小平2

(1. 河海大學港口海岸與近海工程學院,江蘇 南京210098; 2. 河海大學水文水資源學院,江蘇 南京210098)

摘要：潮灘作為陸海交互區(qū),面積寬廣,測量困難,歷史地形資料缺失,已經(jīng)嚴重影響到潮灘的開發(fā)利用。以輻射沙脊群潮灘為實驗區(qū),利用1987年前后的TM、MSS影像提取不同潮情下的系列水邊線,運用Mike21水動力模型模擬遙感圖像對應(yīng)時刻下的瞬時海面高度,為水邊線賦值,進而通過地形反復迭代得到數(shù)字高程模型。結(jié)果表明,在輻射沙脊群潮灘區(qū),水邊線法獲取的地形結(jié)果與海圖上測點的相關(guān)性較高,決定系數(shù)R2達0.864,絕對平均誤差0.37 m,均方根誤差0.41 m,地形結(jié)果可用于進一步的潮灘地貌演變分析。

關(guān)鍵詞：輻射沙脊群;潮灘;數(shù)字高程模型;遙感;水動力模型

輻射沙脊群海域分布有超過2 000 km2的淤泥質(zhì)潮灘,自然資源十分豐富,一直以來都是灘涂圍墾開發(fā)的重點區(qū)域[1]。2010年《江蘇沿海灘涂圍墾規(guī)劃綱要》出爐,全省18萬hm2灘涂即將被圍墾,且主要集中于輻射沙脊群海域[2]。在這一大背景下,潮灘的基礎(chǔ)研究尤其是近年來的地形演變研究就顯得十分重要,而歷史地形資料是研究地形演變的基礎(chǔ),但是這一大面積潮灘區(qū)域長期處于缺測狀態(tài)。另外,由于輻射沙脊群海域復雜的水動力特征、惡劣的自然環(huán)境及大量人力物力投入的不足,造成了該海域尤其是潮灘區(qū)域的地形資料測量困難,十分不利于進一步的科學研究,阻礙了大面積潮灘的合理開發(fā)利用進程,因此十分有必要開展輻射沙脊群海域大面積潮灘尤其是缺測區(qū)域的歷史地形模擬研究。

由于受潮灘水動力環(huán)境復雜、地貌演變迅速、地形平緩、漲落潮影響、人力物力消耗等因素制約,導致獲取現(xiàn)狀的潮灘高程信息困難,而獲取近幾十年來能夠反映潮灘演化的歷史潮灘高程信息則更為困難，因此輻射沙脊群區(qū)域沒有進行過大范圍的潮灘地形野外測量。近年來快速發(fā)展起來的機載激光雷達測距(Light Detection And Ranging, LiDAR)技術(shù)在現(xiàn)狀潮灘地形監(jiān)測上得到了很好的應(yīng)用。杜國慶等[3]采用該技術(shù)生成了江蘇沿海潮灘數(shù)字高程模型。 然而由于LiDAR歷史數(shù)據(jù)積累少,成本高,在一定程度上制約了用于潮灘歷史動態(tài)演變規(guī)律分析中的應(yīng)用研究。自1972年美國地球資源衛(wèi)星(Landsat)發(fā)射以來,遙感數(shù)據(jù)(主要集中于光學遙感數(shù)據(jù))在空間、時間、光譜、轄射分辨率等方面不斷改善,已累積了大量時空可比性很強的海岸區(qū)域觀測數(shù)據(jù),為開展潮灘歷史高程信息反演研究提供了數(shù)據(jù)支撐[4]。近十多年來,遙感數(shù)據(jù)越來越多地被應(yīng)用于潮灘高程反演。其中一種為基于光學遙感影像的高程反演方法,主要依據(jù)輻射傳輸理論方程、半理論半經(jīng)驗的水深遙感模型、實測水深信息與像元輻射值相關(guān)分析模型等從遙感影像中反演地形信息[5]。但是由于受到天氣狀況、能否覆蓋整個潮間帶等因素制約,其平面分辨率和垂直分辨率都較低,不利于大面積的潮灘歷史地形反演。另外一種被認為最有效的方法就是水邊線法，其原理是將水邊線作為測量潮灘高程的高度計[6],潮灘遙感水邊線反映了衛(wèi)星成像時刻水陸的瞬時狀態(tài),水陸交界線的水平位置由水邊線決定,而垂直高度信息則來自成像時刻的潮高。若能夠獲取足夠數(shù)量處于不同潮位高度的潮灘遙感影像,提取出水邊線,并結(jié)合多期瞬時海面高度,即可構(gòu)建潮灘數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)[6-8]。該方法在歷史潮灘高程反演、成本和測量環(huán)境要求方面有獨特的優(yōu)勢,且能夠覆蓋整個潮間帶區(qū)域,雖然在垂直精度和水平精度上無法與地面調(diào)查、航空LiDAR等技術(shù)相媲美,但較為適合進行大范圍的潮灘歷史地形反演。本文將遙感影像與水動力學模型相結(jié)合,以1987年為基準,采用不同潮情下的系列水邊線遙感提取與潮位賦值方法,構(gòu)建潮灘歷史地形,地形結(jié)果可為進一步的潮灘地貌演變奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ),為灘涂圍墾開發(fā)利用提供科學支撐。

1研究區(qū)及數(shù)據(jù)

南黃海輻射沙脊群位于江蘇岸外、黃海南部陸架海域,其范圍大體上自射陽河口向南至長江口北部的蒿枝港:南北范圍界于32°00′N～33°48′N,長約200 km;東西范圍界于120°40′E～122°10′E,寬約140 km(圖1)。大體上以弶港為頂點,自岸至海呈展開的褶扇狀向海輻射,由多條沙脊與分隔沙脊的潮流通道組成[9]。弶港以北海域水深淺、坡度緩，沙脊規(guī)模大且分布較密,溝槽較淺;以南海域水較深,沙脊規(guī)模小,分布零散,溝槽較深。整個海域脊槽相間,水深大部分界于0～25 m,個別深槽最深可達38 m[1]。輻射沙脊群海域主要受2個潮波系統(tǒng)控制,以無潮點為中心的旋轉(zhuǎn)潮波控制著的北部海區(qū),而南部海區(qū)仍受東海進入的前進潮波制約。這2個潮波系統(tǒng)波峰線在弶港岸外輻合并具有向弶港岸邊推進的特征,因此稱為移動性駐潮波[10]。潮波輻合區(qū)由于潮波能量集中,振幅增大,其中心部位(弶港岸外)條漁港深槽潮差可達9.39 m。[11]輻射沙脊群區(qū)域潮灘資源豐富,根據(jù)“江蘇近海海洋綜合調(diào)查與評價”專項(江蘇908專項)調(diào)查結(jié)果,理論最低潮面0 m以上的灘涂面積可達2 047 km2。[1]

研究數(shù)據(jù)主要包括遙感影像與歷史海圖資料。收集了1986—1988年天氣狀況良好的不同潮情下的Landsat-4,5 TM、MSS遙感影像(表1)空間分辨率分別是30 m、79 m。對所有遙感影像進行了幾何精度糾正,糾正精度在一個象元以內(nèi),進而對遙感圖像進行增強預處理后待用。1979年海圖和1992年部分實測海域海圖數(shù)據(jù)進行數(shù)字化后,為水動力學模型的建立提供基礎(chǔ)水深數(shù)據(jù)。模型范圍如圖1所示。另外,選取江蘇908專項調(diào)查的4個臨時潮位站點的實測潮位資料(圖1)作為水動力學模型的潮位驗證依據(jù),率定模型參數(shù)。選取20世紀80年代出版的新洋港、弶港地區(qū)的20萬地形圖[12],數(shù)字化潮灘上高程實測點作為DEM結(jié)果的精度驗證依據(jù)。

2研 究 方 法

本文基于水邊線法基本原理,采用遙感和水動力學模型相結(jié)合的方法,通過不同潮位情況下的水邊線構(gòu)建輻射沙脊群大面積歷史時期DEM。地形構(gòu)建數(shù)據(jù)流程如圖2所示:(a) 收集歷史年份(1987年)前后的輻射沙脊群核心區(qū)域的遙感影像MSS(79 m)、TM(30 m)影像,進而基于1∶50 000地形圖對遙感影像進行幾何糾正,確保配準精度在1個象元以內(nèi)。(b) 基于遙感影像,采用面向?qū)ο筇崛》椒▉硖崛?yīng)的水邊線,提取精度在1個象元內(nèi),進而將水邊線離散成水邊點,生成水邊點集。(c) 構(gòu)建該區(qū)域的二維水動力學模型,

圖1　研究區(qū), 潮位測點及水動力學模型范圍Fig. 1　Study area, tide stations, and hydrodynamic model scope

表1　遙感影像數(shù)據(jù)Table 1　Details of remote sensing images

圖2　潮灘歷史地形構(gòu)建流程Fig. 2　Flow chart of historical DEM construction in tidal flats

模擬遙感影像獲取時刻下的整個輻射沙脊群海域的瞬時海面高度,將對應(yīng)水邊點位置的潮位值作為高程值賦值給水邊點。(d) 基于具備高程信息的水邊點集合,采用空間插值的方法生成DEM。(e) 生成的DEM將作為初始地形數(shù)據(jù)重新用于構(gòu)建二維潮位模擬模型;運行模型,對所有水邊點重新進行高程賦值,生成DEM;將DEM與上一輪DEM相減,判斷95%差值能否在±0.1 m之間,如果滿足則輸出DEM結(jié)果,反之則繼續(xù)迭代。

2.1　水邊線遙感提取

潮灘水邊線是海水與潮灘出露岸灘的分界線,兩者在遙感影像上呈現(xiàn)為不同的色調(diào)和紋理特性。近年來,在水邊線提取方面已發(fā)展出多種方法,如監(jiān)督分類法、密度分割法、邊緣檢測法、面向?qū)ο蠓ǖ萚13-14],分別適用于不同類型的遙感影像數(shù)據(jù)。由于本文所使用遙感影像空間分辨率、成像質(zhì)量各不相同,無法采用統(tǒng)一有效的方法進行水邊線自動提取,因此,水邊線提取采用半自動方式,即首先針對遙感影像本身的特點使用相應(yīng)的提取方法得到初始提取結(jié)果,在此基礎(chǔ)上通過目視解譯發(fā)現(xiàn)其中存在的問題并予以手動更正。為保證水邊線提取精度,人工檢查及解譯比例尺大于1∶20 000。

2.2　基于Mike21的二維潮位模擬模型

Mike21水動力模塊適用于河流、湖泊、海洋及河口海岸地區(qū)的水動力模擬,被廣泛運用于潮流、波浪、風暴潮等水動力現(xiàn)象的研究[15]。

利用Mike21的HD模塊模擬在遙感影像獲取時間段內(nèi)潮位變化情況,基于Navier-stokes方程組建立模型。在模擬計算時并沒有初始計算結(jié)果,固采用冷啟動方式,即初始水位及流速均為零。模型采用東中國海嵌套模型,小模型范圍主要包含南黃海輻射沙脊群核心海域(圖1)。計算網(wǎng)格采用三角網(wǎng)格,自岸向海按照自小到大100～2 000 m進行網(wǎng)格構(gòu)建。時間步長取30 s。圖1坐標為高斯投影下的大地坐標,中央經(jīng)度為120°, 3°分帶。模型計算采用的基礎(chǔ)地形資料為1979年結(jié)合1992年補測海圖數(shù)據(jù)空間插值生成。邊界條件:模型南邊界、東邊界和北邊界為水邊界,需要給定水邊界處網(wǎng)格的潮位過程,模型的邊界條件由東中國海潮波數(shù)學模型提供[10,16-17]。糙率系數(shù)反映了水流與河床之間的相互作用,模型中取糙率值45～65。渦黏系數(shù)即水流紊動黏性系數(shù),是boussinesq假定中類比層流黏性應(yīng)力計算紊動附加應(yīng)力時引入的參數(shù),對于二維模型,渦黏系數(shù)并不敏感,在模型中根據(jù)Smagorinsky公式確定[18]。筆者采用江蘇近海海洋環(huán)境調(diào)查與評價(JS908)2006年8月24日和25日實測6個臨時潮位站的潮位數(shù)據(jù)對二維水動力學模型模擬結(jié)果進行比較驗證(圖3)。結(jié)果表明,模擬結(jié)果與實測值之間吻合較好,潮位平均誤差0.2 m,潮時在0.15 h之內(nèi),說明本文二維水動力學潮位模擬模型能夠較好地模擬輻射沙脊群區(qū)域內(nèi)潮位變化,進而能夠比較準確地計算遙感影像獲取時刻下的輻射沙脊群海域各點的潮位值,利用該模型能夠為遙感圖像的水邊線實施高程賦值。

圖3　4個潮位監(jiān)測站潮位驗證Fig. 3　Comparison of simulated and measured tidal levels at four tide stations

2.3　水邊線高程賦值

基于Mike21的潮位模擬模型,對處于不同潮情下的系列水邊線進行高程賦值。運行潮位數(shù)值模型,模擬遙感影像對應(yīng)時刻下的瞬時潮位分布。將瞬時潮位分布圖與對應(yīng)時刻的水邊點進行疊置分析,利用ArcGIS中的Extract Values to Points 工具,將水邊點位置所對應(yīng)的潮位作為高程值存儲在屬性表中,完成同一條水邊線上每點的高程賦值。如此反復,完成對所有水邊線的高程賦值。水邊線的賦值過程中,同一條水邊線上,小范圍內(nèi)的水邊點潮位值差別不大。然而,由于本身輸入地形存在一定誤差,水邊點位置下獲取的潮位值與附近的點的值進行中值濾波,排除小范圍的地形誤差帶來的潮位賦值誤差。

3DEM結(jié)果

基于一系列高程賦值后的不同潮位情況下的水邊點組，通過空間插值生成潮灘地形DEM?？臻g插值的方法主要有反距離權(quán)重、自然鄰近、高斯克里格、ANUDEM等方法,本文基于ANUDEM方法空間插值獲取DEM。該方法能夠最大限度地保留地形特征,尤其在潮水溝區(qū)。此時生成的潮灘地形將作為初始地形重新輸入二維水動力學模型重新進行潮位模擬,反復迭代,直到前后DEM結(jié)果95%的差值范圍控制在±0.1 m之間。利用19條不同潮位水邊線數(shù)據(jù),采用水動力模型模擬為水邊點高程賦值后,生成了1987年前后的輻射沙脊群區(qū)近2 000 km2的潮灘DEM(圖4)。高程分布于-3.25～3.05 m之間,自岸向海高程逐步減小。通過與1987年2月2日的遙感影像進行對照表明,DEM結(jié)果能夠反映當時潮灘的整體地貌規(guī)律,能夠?qū)┟婕毠?jié)呈現(xiàn)出來,與遙感圖像在形態(tài)上吻合。另外,提取了20世紀80年代出版的該地區(qū)的20萬地形圖[12]測點作為驗證數(shù)據(jù),對比實測值與DEM值的差值(圖5(a)),分析兩者之間的相關(guān)性(圖5(b))。結(jié)果表明,兩者之間的相關(guān)性較好,決定系數(shù)R2為0.864。74組數(shù)據(jù)的差值范圍在±1 m之間,平均值為-0.006 m,絕對平均誤差為0.37 m,均方根誤差為0.41 m。

圖4　1987年DEM結(jié)果Fig. 4　DEM results in 1987

圖5　DEM結(jié)果驗證分析Fig. 5　Validation of DEM results

4結(jié)語

基于遙感與水動力學模型相結(jié)合的水邊線法，構(gòu)建輻射沙脊群區(qū)大面積潮灘歷史地形,以1987年為時間節(jié)點,其DEM模擬結(jié)果符合地貌規(guī)律,經(jīng)相同時間段的地形圖高程數(shù)據(jù)驗證,其均方根誤差為0.41 m。結(jié)果表明,該方法能夠用于輻射沙脊群大面積的潮灘地形反演,該DEM結(jié)果可信,是能夠反映地貌形態(tài)的重要數(shù)據(jù),能夠為進一步的岸灘演變、泥沙輸運機制等研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為灘涂合理開發(fā)利用提供信息服務(wù)。

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Historical topographic reconstruction of large-scale tidal flats

based on remote sensing and hydrodynamic model

KANG Yanyan1, DING Xianrong2, GE Xiaoping2

(1.CollegeofHarbor,CoastalandOffshoreEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098,China

2.CollegeofHydrologyandWaterResources,HohaiUniversity,Nanjing210098,China)

Abstract:Tidal flats, which represent a wide land-sea interaction zone, are difficult to measure. The lack of historical topographic data has seriously affected the development and utilization of tidal flats. Using a tidal flat of radial sand ridges as an example, waterlines under different tide conditions were extracted from TM and MSS remote sensing images from around 1987, and sea surface heights were simulated with a Mike21 hydrodynamic model. Elevations were assigned to the waterlines. The digital elevation model was obtained through the terrain iteration process. The results show that, in the tidal flat of radial sand ridges, there is a strong correlation between the topographic results obtained from the waterline method and the measured data from the nautical chart, with a coefficient of determination (R2) of 0.864, a mean absolute error of 0.37 m, and a root mean square error of 0.41 m, indicating that the topographic results can be further used to analyze the morphologic evolution of the tidal flats.

Key words:radial sand ridges; tidal flat; digital elevation model; remote sensing; hydrodynamic model

中圖分類號：TP79

文獻標志碼：A

文章編號：1000-1980(2015)06-0531-06

作者簡介：康彥彥(1984—),女,河北石家莊人,博士,主要從事海洋環(huán)境遙感研究。E-mail:kangyanyan@hhu.edu.cn

基金項目：“十二五”國家科技支撐計劃(2012BAB03B01);江蘇省自然科學基金(BK2012414);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項(2013B15020111)

收稿日期：2015-01-11

DOI：10.3876/j.issn.1000-1980.2015.06.005 10.3876/j.issn.1000-1980.2015.06.006