基于多期遥感影像的砂质海岸侵蚀量快速计算方法与流程

本发明涉及砂质海岸侵蚀检测，尤其涉及基于多期遥感影像的砂质海岸侵蚀量快速计算方法。

背景技术：

1、在环境监测和海岸线管理领域，海岸侵蚀是一个重大的自然现象，对生态系统、人类居住区以及经济活动具有深远的影响，海岸线由于自然和人为因素不断地发生变化，特别是在砂质海岸，这种变化尤为显著，传统的海岸侵蚀监测方法依赖于地面测量和历史数据分析，这些方法往往不能提供实时或准确的侵蚀数据，尤其是在范围广泛或难以接触的地区，此外，现有的监测技术常常忽略了复杂的环境动力学因素如潮汐、波浪和风力的综合影响，这些因素都是影响海岸线变化的关键因素。

2、现有技术存在的主要问题是缺乏一种能够综合考虑多种环境因素并进行实时监测和预测的系统，此外，现有方法往往需要耗费大量的人力和物力进行地面调查，这在经济上和时间上都是不可持续的。

3、因此，有必要开发一种新的技术方案，能够利用先进的遥感技术和数据分析方法，整合海洋动力学和砂质海岸侵蚀物理模型，以提供更准确、更经济、更系统的海岸线侵蚀监测和预测。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于多期遥感影像的砂质海岸侵蚀量快速计算方法。

2、基于多期遥感影像的砂质海岸侵蚀量快速计算方法，包括以下步骤：

3、s1：先选定目标砂质海岸线区域，并收集该区域的多期遥感影像，接着应用数据同化技术整合来自不同时间点和不同传感器的遥感数据，形成统一的数据框架；

4、s2：使用预设的多尺度图像分割算法对s1中整合后的遥感影像进行处理，以区分海岸线、大潮低潮水边界线及其邻近地带；

5、s3：在s2的基础上，应用动态边界检测技术自动追踪多期影像中海岸线和低潮水边线的位置变化，获得海滩上、下边界的动态数据；

6、s4：结合s3中获得的海岸线、低潮水边界线动态数据和地面高程数据，构建海滩的三维模型，用于展示砂质海岸线的垂直和水平变化；

7、s5：在s4的三维模型基础上，引入海洋动力学和砂质海岸侵蚀物理模型，结合海洋环境动态数据，计算并预测不同时间段内的侵蚀量；

8、s6：通过对比分析s5中计算结果与地面实测数据及历史侵蚀记录，验证和校准侵蚀量计算的准确性。

9、进一步的，所述s1具体包括：

10、s11：首先通过地理信息系统gis技术确定并选定目标海岸线区域，并利用gis进行区域界定，选取预定的砂质海岸线；

11、s12：在s11选定的区域基础上，使用多种遥感平台收集该区域的多期遥感影像，多种遥感平台包括光学卫星、合成孔径雷达卫星和红外传感器；收集过程中影像要包括不同季节和不同天气条件，以获得全面的数据集，每期影像的收集都要同步记录影像的时间戳和环境条件，为后续的数据同化提供辅助信息；

12、s13：利用数据同化技术，整合s12中收集的遥感数据，并使用集合卡尔曼滤波器，对遥感数据进行统一处理，消除由于不同遥感平台差异和时间差异引起的数据误差和不一致，最终形成统一数据框架，为海岸线侵蚀分析提供数据基础。

13、进一步的，所述s2具体包括：

14、s21：在应用多尺度图像分割算法前，首先对s1中整合后的数据框架进行预处理，包括对遥感影像进行灰度化处理、去噪和对比度增强，以提高图像中海岸线及其邻近地带的可视区分度；

15、s22：使用预设的多尺度图像分割算法，在不同尺度层次上识别和区分图像特征，具体首先在宏观尺度上识别地貌特征，包括海岸线的大致走向，然后在微观尺度上精细化分辨海岸线、大潮低潮水边界线及其邻近区域的具体边界和形态；

16、s23：在s22的基础上，使用边界优化技术对海岸线、大潮低潮水边界线及其邻近地带的边界进行精细化处理，通过分析地形梯度、纹理差异和颜色变化的多种因素，精确调整和优化每个区域的边界线；

17、s24：最后将s23中处理后的图像与实地测量数据和历史地图进行比对验证，通过对比分析，检查海岸线及其邻近地带的识别结果是否准确。

18、进一步的，所述s22具体包括：

19、s221：在宏观尺度上，使用基于图像纹理和颜色均一性的区域生长算法进行地貌特征的初步识别，通过设定一个种子点，然后将周围与种子点具有相似纹理或颜色特性的像素合并为一个区域，具体公式表示为：

20、，其中，表示最终形成的区域，是像素集，是种子点集，是种子点的数量，是相似性测试函数，是阈值；

21、s222：在微观尺度上，采用基于边缘检测的算法进一步细化海岸线、大潮低潮水边界线及其邻近区域的具体边界和形态，具体使用canny边缘检测算法，通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界，公式为：和，其中，是梯度的幅值，和是图像在水平和垂直方向上的梯度，是梯度的方向，canny算法还包括非极大值抑制和双阈值处理步骤，以确保边缘的细节被准确捕捉。

22、进一步的，所述s3具体包括：

23、s31：首先使用s2中识别和优化后的最新海岸线作为初始化边界；

24、s32：在开始追踪之前，确保多期遥感影像之间的准确对齐，具体采用图像配准技术，通过计算两幅影像之间的最优变换来校正任何因传感器位置变化或环境因素变化导致的影像偏移，使用互信息作为配准准则，计算公式为：

25、，其中，和分别代表两幅需要配准的遥感影像；表示图像和图像中像素值和同时出现的联合概率密度函数；和分别是图像和图像中像素值和的边缘概率密度函数，即和分别在各自图像中出现的概率；为自然对数，用于计算两个概率之比的对数值，反映了和的统计依赖程度；

26、s33：使用基于光流法的动态边界检测技术自动追踪多期影像中海岸线和大潮低潮水边界线的位置变化，光流法通过分析每个像素点随时间的运动来预测海岸线的动态变化，具体公式为：，其中，和为图像的空间导数，表示图像在水平方向和垂直方向的亮度变化率；为图像的时间导数，表示图像在时间维度上的亮度变化；和分别代表图像中每个像素点的水平和垂直速度分量；

27、s34：收集s33中所有追踪得到的海岸线变化数据，并进行整合分析，包括计算每个时间点海岸线的移动距离和方向，以及变化趋势的统计分析，为最终的侵蚀量计算提供动态输入数据。

28、进一步的，所述s4具体包括：

29、s41：在构建三维海岸线模型之前，首先整合和预处理来自s3的海岸线动态数据与地面高程数据，该预处理包括数据的清洗、格式化以及坐标系统的统一，确保所有数据在空间参考上一致，为构建三维模型提供基础；

30、s42：利用整合后的数据，应用数字高程模型技术生成海岸线及其邻近地区的三维地形，具体使用插值方法来生成地形表面，公式为：

31、；

32、；其中，是插值点的高程值；，是插值点的地理坐标；是已知点的高程值；是已知点到插值点的距离；是权重因子；是一个正常数，用来调整距离权重的影响程度，取值为2；

33、s43：在生成的三维地形模型上，根据s3中追踪得到的海岸线动态数据，计算并描绘海岸线的三维路径，具体使用线性插值法将海岸线的二维位置数据转换为三维空间坐标，公式为：，其中，是时间点在海岸线上的高程；是时间点的海岸线水平位置；和是已知时间点和的高程值；和是对应的水平位置；

34、s44：对初步构建的三维模型进行细化和优化，包括对海岸线的三维路径进行平滑处理，以及调整模型的纹理和颜色以增强模型的真实感和易读性；

35、s45：最后将构建的三维海岸线模型与实际的地形测量数据进行比较验证，确保模型的准确性，并根据验证结果对模型进行调整，包括修正地形的高程数据或海岸线的路径数据。

36、进一步的，所述s44具体包括：

37、s441：在三维模型的细化阶段，首先对海岸线的三维路径进行平滑处理，以消除因插值和测量误差产生的锯齿或不规则边缘，具体使用b样条曲线方法对路径点进行平滑，具体公式为：，其中，是平滑后的三维路径点；是原始路径点；是度为的b样条基函数，是参数，在区间内变化；

38、s442：接着对三维模型的纹理和颜色进行调整，以增强模型的真实感和易读性，纹理映射和颜色调整包括以下步骤：

39、s4421：进行纹理映射，应用逐像素纹理映射技术，将真实世界的地形纹理映射到三维模型的表面，具体使用以下公式进行纹理坐标的计算：

40、，其中，是纹理坐标；是模型表面点的坐标；是模型表面点坐标的最小值和最大值；

41、s4422：根据海岸线的不同地形特征和环境条件，调整颜色以提高区分度，使用线性插值法调整颜色，以匹配地形的高程或侵蚀程度，具体调整颜色公式为：，其中，是调整后的颜色值；和是颜色范围的最小值和最大值；是高程值；和是高程的最小值和最大值。

42、进一步的，所述s5具体包括：

43、s51：集成海洋动力学模型到三维海岸线模型中，模拟潮汐、波浪和风力环境因素对海岸线侵蚀的影响，海洋动力学模型包括潮汐模型、波浪模型以及风力模型；其中潮汐模型用于计算潮汐引起的水位变化；波浪模型用于评估波浪高度、周期和方向对海岸线的冲击力；风力模型用于分析风速和风向，及其对水流和砂质材料运动的影响；

44、s52：引入砂质海岸侵蚀物理模型，结合海洋动力学数据，计算侵蚀量，公式包括对潮汐高度、波浪影响和风力的综合考量，具体计算公式为：

45、，其中，是侵蚀量，是波浪高度，是潮汐高度，是波浪冲击力，是风力，是砂质材料的密度，是侵蚀系数；

46、s53：结合s52的物理模型输出和s34中的海岸线变化数据，计算当前的侵蚀量，并预测未来的侵蚀趋势，接着将计算结果直接整合和更新到三维模型中，反映海岸线的新位置和形态。

47、进一步的，所述s53具体包括：

48、s531：将s34中的海岸线动态数据与物理模型输出相结合，公式为：，其中，是综合侵蚀量，是每个时间点的单次侵蚀量；

49、s532：使用动态模拟技术，根据海洋环境数据及海岸线历史变化模式，预测未来的侵蚀情况，模拟过程中，通过以下公式计算未来时间段的侵蚀量：，其中，是未来的侵蚀量，是当前的侵蚀量，是预计的变化量；

50、s533：将计算得到的侵蚀量结果直接更新到三维模型中，以反映海岸线的新位置和形态，更新过程包括调整二维模型的顶点坐标，以反映侵蚀后的位置变化。

51、进一步的，所述s6具体包括：

52、s61：收集地面实测数据和历史侵蚀记录，并确保数据覆盖与s5计算结果相同的时间段和空间范围，数据包括实际测量的海岸线位置、侵蚀深度和环境条件；

53、s62：将收集到的地面实测数据与历史侵蚀记录进行预处理和对齐，确保其与s5中计算的侵蚀数据在时间和空间上具有一致性，具体使用空间配准算法将不同数据源对齐，配准公式为：，其中，是配准后的数据；是变换矩阵，用于调整尺度和旋转；是原始数据点；是平移向量；

54、s63：通过对比s5中的计算结果与地面实测数据，计算误差指标，具体误差分析方法包括均方根误差和平均绝对误差；

55、s64：根据误差分析结果，调整侵蚀量计算模型的参数，校准过程具体通过梯度下降的优化算法进行，优化目标是最小化误差函数，公式为：，其中，是误差函数；是样本数量；是模型预测值；是实际值；是模型参数；

56、s65：在模型校准后，再次使用地面实测数据进行验证，确保校准后的模型能够准确预测侵蚀量，通过反复迭代优化和验证，最终得到精确的侵蚀量计算模型。

57、本发明的有益效果：

58、本发明，通过结合先进的遥感技术和多维数据分析方法，提供了一种全新的海岸侵蚀监测和预测系统，该系统能够实时收集海岸线的多期遥感影像，并通过数据同化技术整合来自不同时间点和不同传感器的数据，这不仅允许对海岸线的变化进行实时监测，还能通过集成的海洋动力学和砂质海岸侵蚀物理模型，精确预测未来的侵蚀趋势，这种实时和预测能力的结合，显著提升了对海岸线变化的管理和应对措施的时效性和有效性。

59、本发明，通过利用自动化的遥感数据收集和处理减少了对地面调查的依赖，显著降低了监测成本，此外，通过优化数据收集和分析流程，该方法提高了资源使用的效率，使得海岸侵蚀监测不仅经济高效，同时也更为环境友好。

60、本发明，生成的数据和分析结果可以直接用于支持海岸线管理和保护策略的制定，输出包括侵蚀趋势的报告和未来侵蚀风险的预测，这些信息对于环境保护组织以及相关利益相关者来说是极具价值的决策支持工具，通过提供科学准确的数据支持，该系统有助于制定更有效的海岸保护措施，增强应对海岸线侵蚀和相关环境问题的能力。