第四纪研究  2016, Vol.35 Issue (1): 113-120   PDF    
基于Canny算子的海南陵水双潟湖岸线提取技术
顾智, 贾培宏①, ②, ③, 李功成④, ⑤, 徐伟①, ③, 杨阳, 周亮    
(① 南京大学地理与海洋科学学院, 南京 210023;
② 南京大学中国南海研究协同创新中心, 南京 210023;
③ 南京大学海岸与海岛开发教育部重点实验室, 南京 210023;
④ 海南国际旅游岛先行试验区, 陵水 572400;
⑤ 同济大学建筑与城市规划学院, 上海 200092)
摘要    遥感影像海岸线提取是研究长周期海岸动力地貌演化的有效技术手段。本研究以海南陵水新村、黎安双潟湖海岸为研究区, 在中值滤波、图像分割等图像处理技术基础上, 采用Canny边缘检测算法, 对Landsat OLI遥感影像进行瞬时水边线提取, 并结合岸线类型和潮位数据进行潮位校正, 获得准确海岸线。利用多时段岸线的距离偏差对岸线提取精度进行验证。结果表明, 使用Canny算子结合潮位校正是一种可行的遥感影像海岸线提取方法, 尤其是对于植被覆盖影响较小的海岸区域。
主题词     岸线信息提取    沙坝潟湖海岸    Canny算子    潮位校正    海南陵水海岸    
中图分类号     P736.14;P737.1;TP79                    文献标识码    A

1 引言

海岸带物质与能量交换活跃,是人类开发活动频繁的重要经济活动区域,也是生态最为脆弱敏感的区域之一[1, 2]。随着人类活动的不断加强,海岸带面临的压力不断加剧,已成为现阶段全球变化研究的关键地带之一[3, 4, 5, 6]。海岸线作为海陆分界线,研究其动态变迁是全球环境变化、 海岸环境变化及人海相互作用的重要切入点[7]。通过多时相遥感影像快速准确地动态监测长周期岸线动态变迁对研究海岸带动力地貌演变具有重要意义[8]

国内外学者对于遥感影像海岸线自动提取方法研究较多,效率高、 定位准是岸线自动提取的重要评判标准[9, 10]。目前,常用的岸线自动提取方法主要有阈值分割法(又称密度分割法)、 边缘检测法(主要有Gauss-Laplace算子、 Roberts算子、 Prewitt算子、 Sobel算子和Canny算子)、 主动轮廓模型法、 区域生长提取法、 数学形态学法以及神经网络分类法等[1]。Ryu等[11]根据TM4和TM5两个波段对水体、 陆地反射率的差别,选择合适的阈值,把淤泥质海岸与混浊海水分开,指出水边线提取不仅受波段组合影响,还受所在位置的坡度等影响。Niedermeier等[12]对SAR影像采用小波边缘检测算法实现了水边线的提取; 朱小鸽[13]对多年Landsat卫星影像,采用神经网络分类法,监测珠江口岸线变化,计算出增长的陆地面积,并分析了岸线变化的主要原因; 韩震和郭永飞[14]采用小波多分辨率分析方法,对长江口九段沙水边线进行提取研究,并采用基于连通性边缘检测评价方法对水边线提取效果进行评价。以上大多数研究,都是将遥感影像上自动提取的瞬时水边线作为海岸线,没有充分考虑潮汐等因素的影响[15]。对此,黄海军等[16]根据潮汐特征提出了潮位校正的思路; 马小峰等[9]对潮位校正方法进行了详尽的阐述,给出了水边线至高潮线的水平距离计算过程。至此,海岸线提取的理论与方法得到了一定的改进与完善,但是,对于各种方法下岸线提取结果的精度验证尚有一定的困难。 目前,常用方法是将提取结果与高分辨率影像进行叠加,采用目视解译法加以比较,这一方法主观性较强,效率低; 采用实地设定样区进行海岸线实测验证,精度高,代价大,无法大范围展开。

本研究采用Canny边缘检测算子对遥感影像进行瞬时水边线提取,再根据不同岸线类型结合潮位数据进行潮位校正,通过计算,获取准确海岸线空间分布位置,并利用多幅影像提取岸线的距离偏差进行精度验证,效果良好。

2 研究区概况及数据来源 2.1 研究区概况

本研究区位于海南省陵水黎族自治县新村、 黎安潟湖海岸(18°22′-18°47′N,109°45′-110°08′E) (图1)。新村潟湖湖面面积约为19.43km2,全湾岸线总长为26.41km,湾内水深分布具有边浅中深、 南深北浅的特点,口门处平均水深5.7m,最大水深11.2m,海湾周围被海积阶地、 残丘和沙地所环绕; 黎安潟湖是一个典型的口小腹大的潟湖,湖面面积为7.92km2,岸线总长为21.18km,平均水深5.5m,潟湖为砂-泥底质,含有一定量的生物碎屑和鱼类排泄物。双湖潮汐类型均属于不规则全日潮,新村潟湖最高高潮潮位1.32m,最低低潮潮位-1.65m,平均潮差0.69m,最大潮差1.55m,平均海平面0.28m; 黎安潟湖平均潮差0.65m,最大潮差1.50m,平均纳潮量约为5.65×106m3[17, 18]。研究区内岸线类型丰富多样,主要包括人工岸线,以及自然岸线中的基岩岸线和粉砂质岸线。新村潟湖人工岸线主要分布在曲港河口至走客岭一带,潟湖南岸为海草保护区,岸线最北端与桐栖港岸线连接处有小规模的粉砂质海岸存在。黎安潟湖除东岸黎安镇附近设有海草保护区、 西岸岭仔村存在基岩岸段外,其他岸段皆为开发鱼虾养殖池所形成的人工岸线。

图1 研究区位置 Fig.1 Location of the study area
2.2 数据来源

本研究选用3景Landsat8 OLI遥感影像数据,分别于2013年10月10日、 2013年10月26日和2013年12月29日获取,UTM投影、 第49投影带和多光谱波段空间分辨率为30m,全色波段(第8波段)空间分辨率为15m。为准确获取海岸线的地理信息,排除大气辐射、 传感器偏移等因素干扰,需在ENVI5.1软件中使用FLAASH校正工具对遥感影像进行大气校正,并利用Gram-Schmidt融合方法对全色波段和多光谱波段图像进行融合处理,融合后的遥感影像空间分辨率提高至15m[8, 19, 20]

除遥感数据外,本研究所用数据还包括4个实测潮位数据,它们分别是新村口门、 新村湾中、 黎安口门和黎安湾中; 该数据系南京大学于2013年8月1日至2013年9月1日在研究区内架设valeport740、 OBS及SBE-26验潮仪实测获得,用于水边线的潮位校正,验潮仪架设位置如图1所示。

3 海岸线提取方法

海岸线是多年平均大潮高潮所形成的海陆分界线,遥感影像上提取的瞬时水边线需结合潮汐特征进行潮位校正,才能获得真正意义上的海岸线[1]。本研究采用Canny算子对研究区水边线进行提取,并依据不同岸线类型结合潮位数据进行潮位校正,获取准确海岸线,具体技术流程如图2所示。

图2 海岸线提取流程 Fig.2 The flow chart of coastline extraction
3.1 Canny算子提取水边线

Canny边缘检测算子是John F. Canny于1986 年推导出的一个多级边缘检测算法,其实现过程主要包括高斯滤波平滑图像、 计算梯度的幅值和方向、 对梯度幅值进行非极大值抑制、 双阈值方法检测和连接边缘4个部分[21]。与Sobel、 Roberts等边缘检测算子相比[1],Canny算子具有定位准确、 单边缘响应和信噪比高等优点,是目前应用最广、 提取效果最好的一种边缘检测算子。但实际应用中Canny算子存在一些缺陷,如双阈值参数难设定,无法消除局部噪声干扰; 部分变化缓慢的边缘丢失,易检测出虚假边缘。

针对Canny算子的不足,许多学者在传统Canny算子基础上进行改进,李俊山等[22]采用小波变换和改进的自适应中值滤波器增强图像边缘,并采用3×3邻域对传统Canny算法进行改进。李华强等[23]针对传统Canny算法阈值难以设定的弱点,利用Otsu分割法确定最佳阈值,将其作为Canny算子中的高阈值。基于上述改进思想,本研究通过增强图像处理、 提高图像质量来提高传统Canny算子的提取效果,弥补其不足。设计如下遥感影像瞬时水边线提取过程。

(1)中值滤波

遥感影像获取过程中,由于传感器周期性偏移或电磁干扰等所产生的噪声,会降低图像质量,中值滤波在去除噪声的同时还可保持不同亮度图像的梯度状态。本研究在ENVI5.1软件中,使用卷积核为3×3中值滤波器对遥感图像进行平滑处理[24]。经过中值滤波处理后的图像,噪声被减弱,整体影像变得模糊,分辨率稍有下降,但尖锐的边缘信息得以保留。

(2)图像分割

研究区灰度图像前景和背景对比明显,灰度直方图具有明显双峰,本研究根据灰度直方图变化情况,设定全局阈值,利用ENVI5.1软件中波段计算功能,将背景地物赋值为1、 水体赋值为0,实现图像二值化[24]

(3)改进的Canny算子提取水边线

在中值滤波、 图像分割等图像处理基础上,使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线的提取。图3是2013年10月26日的Landsat OLI遥感影像,经图像处理后,Canny算子提取的水边线边缘清晰、 连续,虚假边缘被很好地抑制,受噪声干扰小,提取效果较好。

图3 Canny算子提取效果
(a)图像处理前(image before processing); (b)图像处理后(image after processing)
Fig.3 The effect of the algorithm using the Canny operator
3.2 潮位校正

采用Canny算子已成功提取出研究区水边线,为获得准确的海岸线,需结合岸线类型对水边线进行潮位校正。人工海岸和基岩海岸在遥感影像上具有明显的海陆分界线,可直接将提取的水边线视为海岸线[9, 25]。其提取效果分别如图4图5所示。粉砂质海岸的岸滩面积较大,地形起伏较小,坡度较缓,水边线的位置会随潮汐的变化而改变,需对水边线进行潮位校正,以获得海岸线的准确位置[26]

图4 人工岸线提取结果
(a)原图像(original image);(b)海岸线(coastline obtained);(c)图像叠加(image overlay)
Fig.4 The extracting result for artificial coastlines

图5 基岩岸线提取结果
(a)原图像(original image);(b)海岸线(coastline obtained);(c)图像叠加(image overlay)
Fig.5 The extracting result for bedrock coastlines

潮位校正一般根据遥感影像成像时刻的潮位高度、 平均大潮高潮位的潮水高度以及海岸坡度等信息,计算出水边线至平均大潮高潮线的水平距离,从而确定海岸线的位置[1]。其原理如图6所示。首先提取两幅遥感影像的水边线C1C2,并量出图像上两水边线的距离ΔL,根据两幅图像在摄影时刻的潮位高度h1h2(假设h2>h1),可求得岸滩的坡度θ

然后根据多年潮位观测资料得到平均大潮高潮时的潮位高度H,由此可以计算出对水边线(以C2为例)至海岸线的校正距离L:
最后将需要校正的水边线向陆地一侧移动距离L,即可得到真正意义上的海岸线。

图6 海岸线位置计算原理 注解 Fig.6 The theory of counting coastline position

遥感影像成像时刻的潮位信息可直接从双湖全年潮汐特征中读取(表1)。 本研究收集了研究区内2013年8月1日至2013年9月1日的实测潮位数据,各验潮站潮位记录情况如图7所示,通过对1个月的潮位数据进行调和分析,获得2013年双湖全年潮汐特征,并计算出平均高潮位的潮水高度。 根据潮位校正原理,结合卫星过境时的潮位信息可计算出水边线至海岸线的校正距离,实现水边线的校正。

表1 遥感影像成像时刻双湖潮位信息 Table 1 Tidal water levels of the two lagoons at remote sensing imaging times

图7 验潮站潮位曲线图
(a)新村口门(Xincun entrance);(b)新村湾中(Xincun bay);(c)黎安口门(Li-An entrance);(d)黎安湾中(Li-An bay)
Fig.7 Tidal curves for the different tide gauge stations
4 分析结果与精度验证 4.1 分析结果

基于以上分析所提取的海岸线图像如图8所示。黎安潟湖2013年10月10日、 2013年10月26日和2013年12月29日3幅海岸线叠加效果较好,与融合图像中的边界吻合良好,提取结果满意; 新村潟湖整体叠加效果较好,但2013年10月10日的部分岸线与其余两期存在较大偏差,有偏差的区域主要分布在潟湖南部和东南部,该区域的岸线类型主要为粉砂质岸线。根据实地考察,该区域设有海草保护区,潮间带向陆一侧有盐蒿、 芦苇等大量植物存在,这说明仅通过水边线间距离计算坡度进行潮位校正存在一定误差,需结合实地踏勘进行水边线校正。

图8 海岸线提取结果 Fig.8 The result of coastline extraction
4.2 精度验证

根据潮位校正原理,理论上3幅海岸线在ArcGIS软件图形环境内应完全重合,基于此本研究利用多幅岸线的距离偏差进行岸线提取精度验证。研究以15m分辨率融合图像为对象,通过分析距离偏差的最小值、 最大值、 平均值以及超过15m的点数统计展开验证。

在ArcGIS中分别沿2013年10月10日、 10月26日和12月29日3期海岸线以100m为间隔构造样本点,计算各海岸线垂直距离,通过两两对比分析,进行精度验证,验证结果如表2-4所示。

表2 2013年10月26日与12月29日海岸线提取精度验证结果 Table 2 Accuracy verifying results of coastline extraction between Oct 26th and Dec 29th,2013

表3 2013年10月26日与10月10日海岸线提取精度验证结果 Table 3 Accuracy verifying results of coastline extraction between Oct 26th and Oct 10th,2013

表4 2013年10月10日与12月29日海岸线提取精度验证结果 Table 4 Accuracy verifying results of coastline extraction between Oct 10th and Dec 29th,2013

表2-4分别计算得到双湖人工岸线、 基岩岸线及粉砂质岸线的平均提取精度,新村潟湖分别为87.11%、 100%和51.55%,黎安潟湖分别为86.74%、 98.04%和87.67%。除新村潟湖粉砂质岸线提取误差较大之外,其他岸线类型提取结果均较好,精度验证与上述分析结果相符。

根据表2-4所列结果,使用相同方法对双湖内基岩岸线和人工岸线进行提取,却存在差别,基岩岸线提取效果最好,精度接近100%,人工岸线提取效果次之,精度在78.72%以上,主要是因为本研究采用Canny算子进行全局岸线提取,提取过程中设定的全局阈值并不能准确的满足岸线局部信息,导致其提取精度相对较低。双湖内粉砂质岸线提取精度相差较大,黎安潟湖提取精度较好,平均精度为81.18%,新村潟湖提取精度较差,表4中提取精度仅为36.73%——这是由于研究中所用10月10日影像质量较差,新村潟湖粉砂质海岸上方有部分云层覆盖,致使粉砂质岸线提取精度降低; 此外,新村潟湖与黎安潟湖相比,其粉砂质岸线较长且岸滩坡度变化不均匀,在一定程度上影响验证精度。

4.3 进一步的技术改进

(1)本研究对Canny算子加以改进,通过设定全局阈值,实现对研究区水边线的提取,效果良好,但该方法对于不同类型岸线的提取精度不一。未来需要针对不同岸线类型,研究其最适用的影像岸线提取技术,提高提取精度与自动化程度。

(2)本次研究在水边线潮位校正时,选取地形平均坡度作为参数,对像素点的校正距离及校正方向未做详细分析。未来将针对不同的岸线类型,野外补测高精度地形数据对研究结果加以验证,以提高算法精度。

(3)本研究是为分析研究区岸线长周期变迁所做,因此选用观测周期最长,资料易获取的Landsat遥感影像作为源数据,未来可在更高分辨率遥感影像上应用本方法继续展开研究,并将研究结果相互验证,完善算法。

5 结论

(1)本研究分别以2013年10月10日、 2013年10月26日和2013年12月29日获取的3幅Landsat OLI遥感影像为研究对象,在中值滤波、 图像分割等图像增强处理操作基础上,对Canny算子加以改进,用于研究区内瞬时水边线提取,获得水边线清晰连续,效果良好。

(2)通过对岸线类型的分类界定,对提取的水边线进行潮位校正,得到真实的海岸线数据,结果与高分辨率融合影像叠加验证,吻合度良好。

(3)对获得的2013年3幅海岸线数据,采用距离偏差精度验证,发现基岩岸线提取效果最好,精度达98.04%以上; 人工岸线精度次之,约为87.11%; 粉砂质岸线精度差异较大,黎安潟湖为87.67%,新村潟湖为51.55%。研究表明,Canny算子结合潮位校正数据提取海岸线是可行的。该方法对于长周期岸线变迁量化研究,在缺乏历史实测资料情况下,可提供有效的技术支持。

致谢 本文所用潮位数据来自“海南国际旅游岛先行试验区潮汐汊道海湾动力地貌及双湖连通工程选址研究”项目组潮位观测人员的贡献,谨致谢忱!

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Hainan International Tourism Island Pilot Zone, Lingshui 572400;
College of Architecture and Urban Planning, Tongji University, Shanghai 200092)

Abstract

Extracting the shoreline information using remote sensing image is an effective technique for the study on long-term geomorphological evolution.In the present study, the studying area is located in Xincun and Li-An coastal lagoons in Lingshui, Hainan Province, ranging from latitude 18°22'N to 18°47'N and longitude 109°45'E to 110°08'E.Three-times Landsat OLI images, acquired on October 10, 2013, October 26, 2013 and December 29, 2013, respectively, were collected with a multispectral resolution 30m and panchromatic resolution 15m.Four tide gauge records, acquired in the Xincun entrance and bay, Li-An entrance and bay separately.Firstly, the Canny edge detection operator was applied to derive instantaneous shoreline positions, for two coastal lagoons areas, using the Landsat OLI remote sensing images.Subsequently, tidal correction was carried out, on the basis of the shoreline types and tide gauge records from 4 sites over the study area, to obtain the true shoreline positions.Finally, in order to evaluate the uncertainty of the analytical results, the shorelines for three satellite images were compared and the accuracy was calculated.The average accuracy of artificial shoreline, bedrock shoreline and sandy shoreline was calculated.Xincun lagoon were 87.11 %, 100 % and 51.55 % and Li-An lagoon were 86.74 %, 98.04 % and 87.67 % respectively.The results show that the technique using the Canny operator in combination with tidal correction is generally feasible, especially for the areas where there is thick vegetation cover.

Key words     shoreline extracting    coastal lagoons    Canny operator    tidal correction    Lingshui coast    Hainan Province