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自然资源遥感  2022, Vol. 34 Issue (1): 18-26    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022021
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基于GEE的杭州湾慈溪段潮滩提取及时空变化分析
郑修诚1,2,3(), 周斌1,2,3(), 雷惠1,2,3, 黄祺宇3, 叶浩林3
1.杭州师范大学遥感与地球科学研究院,杭州 311121
2.浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,杭州 311121
3.杭州师范大学信息科学与技术学院,杭州 311121
Extraction and spatio-temporal change analysis of the tidal flat in Cixi section of Hangzhou Bay based on Google Earth Engine
ZHENG Xiucheng1,2,3(), ZHOU Bin1,2,3(), LEI Hui1,2,3, HUANG Qiyu3, YE Haolin3
1. Institute of Remote Sensing and Earth Science, Hangzhou Normal University, Hangzhou 311121, China
2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Urban Wetlands and Regional Change, Hangzhou 311121, China
3. School of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University, Hangzhou 311121, China
全文: PDF(4481 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

当前常见的潮滩遥感提取方法往往通过估算来确定潮滩的边界,难以保证较高的提取精度。本研究结合GEE遥感云计算平台和GIS技术,选用1990—2021年间共77景Landsat卫星影像,通过目视解译人工海岸线作为平均高潮线,利用水边线拟合平均低潮线,实现了对杭州湾南岸慈溪段的潮滩提取和面积估算,分析了潮滩区域时空变化。研究表明,杭州湾南岸慈溪段潮滩面积基本维持在20 000~24 000 hm2区间; 空间变化趋势是由南向北迁移,迁移速度为286.9 m·a-1; 影响潮滩面积和空间变化的最主要驱动力是地方政策。

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郑修诚
周斌
雷惠
黄祺宇
叶浩林
关键词 潮滩Google Earth EngineDSAS水边线杭州湾    
Abstract

At present, the common methods for extracting tidal flats using remote sensing images tend to estimate tidal flat boundaries. Therefore, it is difficult to ensure high extraction accuracy. This study combined remote sensing cloud computing platform Google Earth Engine with the geographic information system (GIS) technology and selected 77 Landsat images during 1990—2021. Meanwhile, the mean high-tide line was set to the artificial coastline obtained through visual interpretation, and the mean low-tide line was determined through the fitting of the shoreline. Based on these, this study extracted the tidal flat in the Cixi section on the south bank of the Hangzhou Bay and estimated its area. Furthermore, this study analyzed the spatio-temporal changes in the area of the tidal flat. The results are as follows. During 1990—2021, the area of the tidal flat in the Cixi section on the south bank of the Hangzhou Bay was roughly maintained in the range of 20 000~24 000 hm2, and the tidal flat migrated from south to north at a speed of 286.9 m·a-1. The main driving force behind the spatial and area changes of the tidal flat was local policies.

Key wordstidal flat    Google Earth Engine    DSAS    shoreline    Hangzhou Bay
收稿日期: 2022-01-17      出版日期: 2022-03-14
ZTFLH:  TP79  
基金资助:浙江省重点科技创新团队项目“城市湿地生态修复与资源利用科技创新团队”编号(2010R50039);攀登工程二期“湿地生态系统保护与治理”共同资助编号(PD2015306)
通讯作者: 周斌
作者简介: 郑修诚(1999-),男,硕士研究生,主要研究方向为滨海湿地遥感监测。Email: 2017210214034@stu.hznu.edu.cn
引用本文:   
郑修诚, 周斌, 雷惠, 黄祺宇, 叶浩林. 基于GEE的杭州湾慈溪段潮滩提取及时空变化分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 18-26.
ZHENG Xiucheng, ZHOU Bin, LEI Hui, HUANG Qiyu, YE Haolin. Extraction and spatio-temporal change analysis of the tidal flat in Cixi section of Hangzhou Bay based on Google Earth Engine. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(1): 18-26.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022021      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2022/V34/I1/18
Fig.1  研究区地理位置
Fig.2  影像年际及月际分布
Fig.3  潮滩提取技术路线
Fig.4  DSAS模块提取平均低潮线
Fig.5  缓冲区和采样点构建
Fig.6  潮滩提取结果
Fig.7  潮滩面积统计
识别类型 实测类型 用户精度/%
潮滩 其他 行总数
潮滩 43 4 47 91.49
其他 2 191 193 98.96
列总数 45 195 240
生产者精度/% 95.56 97.95
Tab.1  潮滩提取精度评价混淆矩阵(2021年)
年份 1995年 2000年 2005年 2010年 2015年 2021年
总体精
度/%
95.14 93.87 92.48 93.37 96.50 95.99
Kappa
系数
0.902 7 0.871 2 0.846 3 0.865 6 0.929 8 0.919 3
Tab.2  潮滩提取精度评价结果汇总
Fig.8  潮滩地理中心时空变化
迁移时段 迁移距离
西/东迁移 南/北迁移 总迁移
1995—2000年 -701 1 700 1 389
2000—2005年 1 614 2 160 2 696
2005—2010年 -8 893 3 510 9 561
2010—2015年 4 926 -1 150 5 058
2015—2021年 -171 1 240 1 252
1995—2021年 -3 225 7 460 8 127
Tab.3  潮滩地理中心迁移情况
时段 迁移速率
高潮线(海岸线) 低潮线
1995—2000年 215.18 395.22
2000—2005年 233.87 -91.42
2005—2010年 161.71 461.52
2010—2015年 197.35 132.89
2015—2021年 23.65 60.10
Tab.4  高(低)潮线迁移速率
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