基于边缘检测的海岸线自动提取研究

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基于遥感的海岸线提取方法研究

➢ 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
➢ 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
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，必须有一个统一的标准。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
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。
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
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
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。

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展一、综述随着全球气候变化的加剧以及人类活动的不断拓展，海岸线作为陆地与海洋的交汇带，其动态变化受到了广泛关注。

准确、高效地提取海岸线信息对于海洋资源管理、环境监测、灾害预警以及沿海城市规划等领域具有重要意义。

遥感技术以其大面积、快速、同步观测的特点，在海岸线提取中发挥着越来越重要的作用。

随着遥感数据源的不断丰富和图像处理技术的快速发展，海岸线自动提取方法取得了显著进步。

海岸线自动提取方法主要依赖于遥感影像的处理和分析。

这些影像可以通过卫星光学遥感、微波遥感或激光雷达遥感等方式获取，包含丰富的地物信息和空间特征。

通过对这些影像进行预处理、特征提取和分类等操作，可以实现对海岸线的自动识别和提取。

在海岸线自动提取方法的发展历程中，学者们提出了多种算法和技术。

这些算法和技术大多基于图像处理的基本理论，结合地学知识和实际应用需求进行改进和优化。

阈值分割、边缘检测、区域生长等经典算法在海岸线提取中得到了广泛应用。

随着深度学习技术的兴起，神经网络分类等方法也逐渐被引入到海岸线提取中，并显示出良好的性能。

尽管海岸线自动提取方法取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。

影像信息量不足、精度验证困难以及海岸线仅是过渡区的平均线等问题仍待解决。

不同地区的海岸线具有不同的特征和变化规律，因此需要针对具体情况选择合适的算法和技术进行提取。

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展迅速，但仍需不断完善和优化。

未来研究方向包括加强地物波谱机制研究、将图像处理的基本理论与地学知识更紧密地结合起来、探索新的提取算法和技术等。

通过这些努力，我们有望实现对海岸线的更精确、更高效的自动提取，为海洋资源管理和环境保护提供有力支持。

1. 遥感技术的发展及其在海岸线提取中的应用作为一种非接触式的远距离探测技术，近年来得到了迅猛的发展，并在地理信息系统(GIS)、环境监测、资源调查等多个领域展现出广泛的应用前景。

海岸线提取作为遥感技术应用的一个重要方向，对于海洋生态系统的保护、土地利用规划、海洋资源开发以及防灾减灾等方面具有至关重要的作用。

Matlab在边缘检测与边界提取中的应用

Matlab在边缘检测与边界提取中的应用在计算机视觉领域中，边缘检测与边界提取是非常重要的任务。

边缘是图像中物体不同区域之间的分界线，边界提取则是通过检测图像中的边缘，从而凸显物体的轮廓。

边缘检测与边界提取在许多应用中都发挥着重要作用，如图像分割、目标识别和机器视觉等。

Matlab是一种功能强大且流行的科学计算软件，它提供了许多用于边缘检测和边界提取的工具和函数。

下面将介绍一些常用的Matlab函数和技术，它们在边缘检测与边界提取中的应用。

一、基于梯度的边缘检测梯度是表示图像中变化的指标，边缘通常是图像灰度值变化剧烈的区域。

Matlab中的Sobel、Prewitt和Roberts等函数可以方便地计算图像的梯度，从而实现边缘检测。

例如，使用Sobel算子可以对图像进行边缘检测：```I = imread('image.jpg');gray = rgb2gray(I);sobel_x = edge(gray, 'sobel', 'horizontal');sobel_y = edge(gray, 'sobel', 'vertical');imshowpair(sobel_x, sobel_y, 'montage');```上述代码首先加载并灰度化图像，然后使用Sobel算子分别计算水平和垂直方向上的梯度。

最后，使用imshowpair函数将水平和垂直边缘结果以并排的方式展示出来。

二、基于Canny算法的边缘检测Canny算法是一种广泛应用于边缘检测的算法，它通过多步骤的处理来准确地检测边缘。

在Matlab中，可以使用edge函数以及一些参数来实现Canny算法。

下面是一个使用Canny算法进行边缘检测的示例：```I = imread('image.jpg');gray = rgb2gray(I);canny = edge(gray, 'canny');imshow(canny);```上述代码中，首先加载并灰度化图像，然后使用edge函数采用Canny算法进行边缘检测。

基于江苏海岸线的划定方法与提取研究

基于江苏海岸线的划定方法与提取研究发布时间：2021-06-28T16:35:32.643Z 来源：《基层建设》2021年第9期作者：张莹盈1 史益军2 [导读] 摘要：江苏是全国海洋大省，区位优势明显，资源条件独特，拥有750.25万亩，约占全国海涂总面积的1/4，战略地位重要，蕴藏着巨大的开发潜力。

江苏省基础地理信息中心江苏南京摘要：江苏是全国海洋大省，区位优势明显，资源条件独特，拥有750.25万亩，约占全国海涂总面积的1/4，战略地位重要，蕴藏着巨大的开发潜力。

海岸线位置的正确划定有助于对沿海滩涂、构筑物、围填海、盐田、围海养殖的陆海统筹管理。

关键词：海岸线；划定；提取 1江苏海岸基本情况1.1海洋自然状况江苏海洋位于我国海域中部、西太平洋沿岸带中心。

海岸线北起苏鲁交界的绣针河口，与山东省相邻；南至长江口，与上海市相接。

绝大部分水域属黄海，仅有启东圆陀角至韩国济州岛一线以南水域属东海。

海域分属沿海3市的15个县（市、区）。

1.2地理概况图1-1江苏沿海地理位置概况沿海岸带交通便捷，大部分海堤汽车均可通行。

另外随着连云港到南通沿海高等级公路的全线贯通，江苏沿海的交通条件得到了极大改善。

随着连云港港、盐城港和南通港三大港区的改造升级建设，江苏沿海的基础设施条件正快速提升。

2基于陆海统筹的海岸线的界定及分类研究 2.1海岸线的定义鉴于以平均大潮高潮面作为水陆分界线的定义经过科学论证，已达成共识，因此为保持海岸线定义的连续性，宜继续采用平均大潮高潮面的定义。

《中国海图图式》（GB/T 12319-1998）[6] 规定，海岸线指以平均大潮高潮的痕迹线所形成的水陆分界线。

国家标准《海洋学术语海洋地质学》（GB/T 18190-2017）[7] 规定，海岸线是指多年大潮平均高潮位时海陆分界线。

索安宁等学者[8] 认为，海陆分界线是指多年大潮平均高潮位时海陆分界线。

毋亭、侯西勇等学者[3] 认为，海岸线应该与实际水陆边界线一致。

基于envi的海岸线提取步骤

基于envi的海岸线提取步骤
海岸线的提取是遥感影像处理中的重要任务，可以使用ENVI软件进行海岸线的提取。

以下是基于ENVI的海岸线提取步骤：
1. 数据准备，首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，包括多光谱或高光谱影像，以及数字高程模型（DEM）数据。

这些数据可以通过卫星或飞机获取。

2. 数据预处理，对获取的遥感影像数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、影像配准等，以确保数据质量和准确性。

3. 水体提取，利用ENVI软件中的水体提取工具，可以将影像中的水体区域提取出来，得到水体掩模。

4. 边缘检测，使用ENVI中的边缘检测工具，对水体掩模进行边缘检测，以便找到海岸线的大致位置。

5. 海岸线提取，利用ENVI中的特征提取或者分类工具，结合边缘检测结果和其他地理信息数据，可以进行海岸线的精确提取。

可以根据不同的地貌特征和海岸线类型，选择合适的提取方法和参
数设置。

6. 结果验证，提取出的海岸线需要进行验证和修正，可以通过
地面调查、其他地理信息数据对比等方法进行验证，确保提取结果
的准确性和完整性。

7. 结果分析，最后对提取的海岸线数据进行分析，可以结合其
他环境数据进行综合分析，为海岸带资源管理和环境保护提供支持。

总之，基于ENVI的海岸线提取需要经过数据准备、预处理、水
体提取、边缘检测、海岸线提取、结果验证和结果分析等多个步骤，需要综合运用遥感影像处理和地理信息分析技术。

这些步骤可以帮
助用户从多个角度全面完整地提取海岸线信息。

基于水平集理论的海岸线轮廓特征提取

基于水平集理论的海岸线轮廓特征提取刘鹏程【摘要】在处理分析海岸水陆特征时,引入水平集理论对复杂边界纹理特征信息进行提取。

首先,对海岸线边界提取的相关研究及水平集理论进行了分析总结；然后,结合区域边界信息及其区域光滑非参数密度估计,引入海岸边界区域特征分割算法,利用多种类型的影像对该算法进行了验证；最后,为了说明水平集算法( level set method,LSM)对提取海岸线特征信息的有效性,对LSM算法与梯度下降方法在海岸线特征提取上的效率差异进行了比较。

结果表明：LSM对海岸特征复杂纹理和噪声等信息具有一定的鲁棒性,同时对于有效边缘信息具有较强的检测灵敏度,能够迅速、有效地对其边界信息进行特征提取。

%This paper introduces level set theory to the feature extraction of coastline contour information. In this paper, the author first reviewed the related research work in this field and describes the level set theory and its applications, and then proposed the coastline contour segmentation algorithm and area smooth nonparametric density estimation before using it to extract different kinds of coastlines. To illustrate the effectiveness of the level set method ( LSM ) algorithm in coastline feature extracting, this paper compared the LSM algorithm and gradient descent method to demonstrate the coastline feature extraction efficiency of LSM. The optical and remote-sensing images used in experimental tests were of different contour features, multi-resolution and different point of views. The results achieved show that the level set algorithm is robust in analyzing characteristics of the coast complex texture even with the influence of noise. Also, it has strong sensitivity inedge information detection and is capable of quickly and effectively extracting features from the boundary information.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P75-79)【关键词】水平集理论;梯度下降法;海岸线;轮廓信息;特征提取【作者】刘鹏程【作者单位】绍兴文理学院元培学院，绍兴 312000【正文语种】中文【中图分类】TP750 引言海岸线是大陆环境、水环境、大气环境及生态系统的重叠交汇地带，包含丰富的地理环境信息及其随着潮汐等自然因素导致的不稳定变化，这使得海岸线的划定和研究成为地理和气象等多个领域关注的课题。

我国南海沿岸Landsat影像海岸线提取与变化分析

我国南海沿岸Ｌａｎｄｓａｔ影像海岸线提取与变化分析
王诗洋，杨武年，佘金星
（成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室，成都６１００５９）
摘要：海岸线是海域变化及陆地变化研究的重要参考依据。为了精确获取我国南海沿岸近十年的变化，这里以ＴＭ、ＯＬＩ数据为基础，利用重复自组织数据分析技术（ＩＳＯＤＡＴＡ）自动提取海岸线，提取结果采用区域统计分析进行精度验证。研究结果表明，近十年来，我国南海沿岸河流湖泊面积呈快速缩减趋势。
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物探化探间海岸线矢量数据，统计分析海岸线变迁。
１数据
１．１研究区概况及数据来源研究区选为南海海域靠近海南省东部沿岸区
域，其沿岸海域自海南省东北部文昌市至海南省东南部陵水黎族自治县。海南省地处热带北缘，雨量充沛，因此多云雾天气。为研究近年来南海海域面积变化，选取２００３年、２００９年云量较小的Ｌａｎｄｓａｔ５ＴＭ影像以及２０１４年的Ｌａｎｄｓａｔ８ＯＬＩ影像，三幅影像均采用ＷＧＳ８４坐标系统，下载数据来源于Ｉｍ— ａｇｅｃｏｕｒｔｅｓｙｏｆｔｈｅＵ．Ｓ．ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｓｕｒｖｅｙ，数据参数见表１。Ｌａｎｄｓａｔ８于２０１３年２月１１日发射升空经过１００天测试运行后开始获取影像，其中Ｌａｎｄ— ｓａｔ８所搭载的ＯＬＩ传感器，有９个波段，空间分辨率为３０ｍ，其中ｐａｎ波段１５ｍ。

基于图形形态学的海岸线自动提取算法研究

ＷＡＮｉｎｈБайду номын сангаасａ，ＷＡＮＧＫＪａ．ｕｅ，ＺＨＡＯＳｉ１ｉＺｈ．。ＨＡＮＧＪ．ｏｇａｉｎ。ｓ
，
（．ｃｏｌｆＧｏｉｃｓｈｎｎｖｒｔＰｔｌｍ，Ｑｎｄｏ２６５Ｃｉａ２ＹｌｗＲｖｒｈｎｏｇＢｒｕＹＣＪ＇ｎ２０１，ｈｎ１Ｓｈｏｅｓｅｅ，ＣｉａＵｉｓｙｏｅｏｕｏｃｎｅｉｆｒｅｉａ６５５，ｈｎ；．ｅｏｉａｄｎｕｅ，ＲＣ，ｉａ５０１ＣｉｇｌｅＳａｎａ）
Ａｂｓｒｃ：Ｉｒｐｉｓｍｏｐｏｏｙｂｓｄｃａｔｎｕｏｔｃｅｔａｔｎａｇｒｈｔｅｆｌｗｉｇｐｏｌｍｓｓｏｌｅｗｅｌｓｔｅｔａｔｎｇａｈｃｒｈｌｇａｅｏｌｅａｔｍａｉｘｒｃｉｌｏｉｍ，ｈｏｌｎｒｂｅｈｕｄｂｌｅｔｄ，ｉｃｕｉｇａｔｍａｉｓｉｏｔｏｌｎｌｄｎｕｏｔ — ｃｌｅｅｔｈｎｔｅｄｐｉｔｆｏａｐｒｍｉｍａｅｄｔａｌｓｌｃｅｉｉａｓｅｏｎｒｍｙａｄｉｇａａ，ｒｄｃｈｉｅｕｅｎｒｄｃｄｔｅｃｃｌｔｎ，ｕｅｔｅｓｅｔａｈａａｔｒｔｃｙｔｉｌｅｕｅｔｅｐｘｌｎｍｂｒｉｔｕｅｈａｕａｉｏｌｏｓｈｐｃｒｌｃｒｃｅｓｉｓｉｆｌｙａｄｃｔｈｆｅｔｏｖｒ，ｌｋｓｓａｄｎｌｕｓｕｌｎｕｅｅｆｃｓｆｒｅｓａｅ，ｉｌｎｓａｄｃｏｄ．Ａｃｏｄｉｇｔｈｌｏｔｍｅｉｎ，ｔｅｃｃｌｔｎｐｏｅｕｅｉｃｕｅｈｅａｔｐｅｔｉｃｒｎｔｅａｇｒｈｄｓｇｏｉｈａｕａｉｒｃｄｒｎｌｄｓｔｒｅｐｒｌｏｓ，ｒ — ｐｏｅｓｏｆｄｔｒｃｓｉｎｏａａ，ｄｔｒｎｔｎｏｃｔｏｅｗｅｎｌｎｎｅｎｈｘｒｃｉｎｏｏｔｉｅｅｅｍｉａｉｆｌａｉｎｂｔｅａｄａｄｓａａｄｔｅｅｔａｔｏｆｃａｌｎ，ｗｈｃａｓｗｅｃｎｌｃｔｈｏａｉｎｆｃａｔｏｏｓｉｈｍｅｎａｏａｅｔｅｌｔｓｏｏｓ— ｃｏ

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１．１研究区概况与数据源研究区位于胶东半岛，地处山东省东部，西接内陆，三面环海，是山东省沿海地区的重要组成部分。该区域自然岸线及人工岸线种类丰富，有多个围海养殖区，并分布水库，河流等。所选遥感影像为２０１６年６月２５日Ｌａｎｄｓａｔ８卫星数据，将经过辐射定标、大气校正、几何校正、图像裁剪等预处理后的影像近红外波段、红波段和绿波段赋予Ｒ，Ｇ，Ｂ，得到研究区假彩色合成影像如图１所示。１．２海岸线自动提取方法基于此，以山东胶东半岛为研究区开展海岸线自动提取方法研究。拟采用Ｃａｎｎｙ算子边缘检测参与多尺度分割并面向对象分类对岸线自动提取，并将提取结果与全国海岸带开发利用变化监测海岸线进行比较。本文岸线提取路线是首先将研究区近红外
第３３卷第２期２０１９ Nhomakorabea年２月
北京测绘ＢｅｉｊｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇ
Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．２Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１９
引文格式：原晓慧，王萍，张英，等．基于边缘检测的海岸线自动提取研究［Ｊ］．北京测绘，２０１９，３３（２）：１４８－１５２．ＤＯＩ：１０．１９５８０／ｊ．ｃｎｋｉ．１００７－３０００．２０１９．０２．００５
［收稿日期］２０１８－０８－３０［基金项目］国家测绘地理信息局青年学术和技术带头人科研计划－地球观测与时空信息科学国家测绘地理信息局重点实验室资助课
题（Ｅ１７１１）；国家地理国情监测项目（Ｂ１８０３）；中国测绘科学研究院基本科研业务费项目（７７７１７１６）［作者简介］原晓慧（１９９４－），女，山东威海人，硕士在读，主要从事遥感信息处理与分析等方面的研究。Ｅ－ｍａｉｌ：２７２８０６７６３５＠ｑｑ．ｃｏｍ
出来，能够有效避免海域与养殖区混分的问题，详情如图２所示。
［关键词］海岸线；边缘检测；面向对象；自动提取；匹配检验［中图分类号］Ｐ２３７［文献标识码］Ａ［文章编号］１００７－３０００（２０１９）０２－０１４８－５
０引言
１数据与方法
近年来人类加速了对海岸带开发利用，使得海岸线不断地变迁。利用遥感影像解译海岸线是一项基础性的工作，在海岸带的监测管理方面具有重大意义。对于海岸线遥感解译国内外学者的研究已有了较多成果，提出了阈值法、边缘检测法、面向对象法等。阈值法是利用水体在近红外波段的辐射反射率低于其他地物的原理，选取阈值分离水体和非水体来提取岸线，是海岸线提取较常使用的方法之一。边缘检测法主要是利用Ｃａｎｎｙ、Ｓｏｂｌｅ、Ｒｏｂｅｒｔｓ等算子对影像中海陆边缘进行检测提取海岸线。［１］一阶偏导算子中效果最好的是Ｃａｎｎｙ算子，为其他边缘检测方法的评价标准。［２］面向对象法是以多个相邻像元组合成的多尺度对象为最小单元，根据对象的光谱特征、几何特征、对象间的语义特征和拓扑关系特征等进行地物信息提取以提取海岸线。［３］
第３３卷第２期
原晓慧，王萍，张英，等．基于边缘检测的海岸线自动提取研究
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波段的Ｃａｎｎｙ算子边缘检测结果作为权重之一，将影像在特定的尺度下进行分割，将其分割为 “同质均一”的对象，分别计算对象的光谱特征、几何特征、空间关系特征，然后根据特征组合对海岸带地物分类并对岸线进行自动提取，最后对提取结果精度进行评价。
基于边缘检测的海岸线自动提取研究
原晓慧１王萍１张英２任凌３翟亮２
（１．山东科技大学测绘科学与工程学院，山东青岛２６６０００；２．中国测绘科学研究院，北京１００８３０；３．河南省安阳市国土资源局，河南安阳４５５０００）
［摘要］海岸线位置的确定是海岸带测绘的重要内容，利用遥感手段监测海岸线位置变化，对海岸带监测管理具有重大意义。阈值法和边缘检测法提取海岸线面临着阈值较难选择，同时面向对象分类提取岸线易出现养殖区与泥砂岸滩混分。为此，提出了边缘检测参与多尺度分割，再面向对象分类提取海岸线的方法，避免了人为设定阈值和部分区域混分问题。利用全国海岸带开发利用变化监测海岸线作为参考岸线，对提取岸线的完整度、正确度、质量进行匹配。结果表明，该方法提取海岸线精度较高，提取岸线与参考岸线在两个像元半径内的完整度和正确度达９２％以上。