近30年来我国海岸线遥感调查与演变分析

doi:10.6046/gtzyyg.2010.s1.36

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文: PDF(818 KB)

HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

采用Landsat MSS、TM、ETM和CBERS-02星CCD遥感数据，并结合地形图、潮汐表等非遥感数据，对我国海岸线进行了遥感调查与监测

。调查结果表明，我国海岸类型具有一定的规律性，各经济区淤泥质海岸、沙砾质海岸、基岩海岸和人工海岸4种海岸类型均有分布，从福建

与浙江交界部位开始有生物海岸（主要是红树林）出现，并且越往南红树林的种类越多，分布面积逐渐增大，这主要与红树林的生长习性密

切相关。海岸线的总长度有逐年缩短趋势，部分海岸线类型发生了转变，如淤泥质海岸转变成人工海岸等。人工海岸的比例呈逐年上升走势

。绝大多数岸线段在向海推进，只有局部岸段呈减退状态。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	杨金中
	方洪宾
	张玉君
	陈薇

关键词 ：遥感找矿异常, 主成分分析, 波段比值, 提取流程

Abstract：

Based on large quantities of remote sensing data as well as topographic and tidal data, this paper studied the

evolution of the shoreline in China since 1975. The results show that the most typical coast is distributed in the three

economic zones. The mangrove coast is mostly distributed in the Zhujiang Delta Economic Zone, and the total length of the

coast had been shortening from 1975 to 2006. Different typical shorelines have different evolutionary characteristics. The

natural shoreline has been shortening in the past three decades, whereas the man-made shoreline has been extending since

1975.

Key words： Altered rock information extraction Principal component analysis Band ratio Technological process

收稿日期: 2010-04-21 出版日期: 2010-11-13

:
	TP 79

通讯作者: 赵玉灵（1971-），女，博士，高级工程师，现在主要从事遥感地质、生态环境遥感调查及数据库等方面的研究工作。

引用本文:

赵玉灵. 近30年来我国海岸线遥感调查与演变分析[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(s1): 174-177.
ZHAO Yu-Ling. The Remote Sensing Dynamic Monitoring of China’s Shoreline Evolution in the Past 30 Years. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2010, 22(s1): 174-177.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2010.s1.36 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2010/V22/Is1/174

［1］中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏省海岸带和海涂资源综合考察队.江苏省海岸带自然资源地图集［M］. 北京：科学出版社,

1988.

［2］朱晓华.关于海岸线长度不确定性问题的研究［J］.海洋开发与管理, 2000(1)：23-25.

［3］朱晓华,王建,陈霞.海岸线空间分形性质探讨——以江苏省为例［J］.地理科学, 2001,21(1)：70-76.

［4］蔡则健，吴曙亮. 江苏海岸线演变趋势遥感分析［J］. 国土资源遥感，2002（3）：19-23.

［5］赵玉灵，聂洪峰，杨金中.环渤海经济区岸线变迁遥感动态调查［C］∥2008年遥感科技论坛.2008：133-140.

［6］杨金中，赵玉灵，王毅.杭州湾南、北两岸潮滩变迁遥感动态调查［J］.地质科学，2004，39（2）：168-177.

［7］赵玉灵，杨金中.浙东象山港岸线及潮滩变迁遥感调查［J］.国土资源遥感，2007（4）：114-117.

［8］杨晓梅，周成虎，杜云艳，等.海岸带遥感综合技术与实例研究［M］.北京：海洋出版社，2005.

［9］秦大河，陈宜瑜，李学勇，等.中国气候与环境演变［M］.北京：科学出版社，2005.

[1]	秦大辉, 杨灵, 谌伦超, 段云飞, 贾宏亮, 李贞培, 马建琴. 基于多源数据的新疆干旱特征及干旱模型研究[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 151-157.
[2]	张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[3]	魏英娟, 刘欢. 北衙金矿床遥感矿化蚀变信息提取及找矿预测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 156-163.
[4]	陈震, 夏学齐, 陈建平. 土地生态质量遥感评价模型与主控因子研究——以广安市为例[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 191-198.
[5]	木哈代思·艾日肯, 张飞, 刘康, 阿依努尔·玉山江. 基于天宫二号及Landsat8城镇生态环境现状评价[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 209-218.
[6]	姚本佐, 何芳. 空谱特征分层融合的高光谱图像特征提取[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 59-64.
[7]	阿茹罕, 何芳, 王标标. 加权空-谱主成分分析的高光谱图像分类[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 17-23.
[8]	董立新. 三峡库区森林叶面积指数多模型遥感估算[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 73-81.
[9]	涂兵, 张晓飞, 张国云, 王锦萍, 周瑶. 递归滤波与KNN的高光谱遥感图像分类方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 22-32.
[10]	杨达昌, 陈洁, 高子弘, 韩亚超. 天宫一号高光谱数据烃类微渗漏信息提取[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 107-113.
[11]	尹凌宇, 覃先林, 孙桂芬, 刘树超, 祖笑锋, 陈小中. 利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 95-101.
[12]	张洪敏, 张艳芳, 田茂, 吴春玲. 基于主成分分析的生态变化遥感监测——以宝鸡市城区为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 203-209.
[13]	张倩宁, 谭诗腾, 徐柱, 黄泽纯. 基于GLC30数据的斑块级别景观指标适用性及简化研究[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 98-105.
[14]	邓曾, 李丹, 柯樱海, 吴燕晨, 李小娟, 宫辉力. 基于改进SVM算法的高分辨率遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(3): 12-18.
[15]	成功, 朱佳玮, 毛先成. 基于ASTER数据的金川铜镍矿床外围遥感找矿预测[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 15-21.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed