海岸线对海岸带地形的侵蚀演变、滩涂面积的变迁以及沿海湿地生态系统的衰退有重要指示作用^[1]。目前海岸线的确定及动态监测多采用卫星影像、航空摄影测量或激光雷达测量(light detection and ranging, LiDAR)等遥感技术，均存在一定的局限性。卫星手段提取成果多为传感器成像时刻的瞬时水边线，且易受影像分辨率、气象条件、卫星重访周期等因素限制，时效性与精度无法保证；LiDAR手段可获取精密地形信息，联合潮汐信息确定海岸线位置，但成本高、效率低、缺少光谱信息，且精度不易评定；常规摄影测量手段可获取较高精度的DOM(digital orthophoto map)、DEM(digital elevation model)成果，但海岸带区域纹理特征贫瘠，使得DEM成果精度较差，因此生产中多采用DOM成果依据图像特征提取短期内大潮冲刷形成的痕迹线，多期确定成果位置差异大，且精度易受岸线区域底质属性影响，方法可重复性、适用性较差^[2-6]。

无人机倾斜摄影测量技术具有低成本、高效率、高精度获取空间三维信息的特点，适用于传统摄影测量手段受限的海岸带区域高精度测图与地形地貌变化监测^[7-9]。文献[10-12]分别在不同地形地貌环境下利用无人机倾斜摄影技术获取了海岸带DSM(digital surface model)、DEM数据，高程精度接近或优于10 cm，验证了该技术在海岸带空间信息获取及资源监视监测方面的优势。为了快速、高效、准确地提取海岸线以及进行变化监测，本文提出了联合无人机倾斜摄影与潮位信息的海岸线确定方法，提取了严格意义上的潮汐特征海岸线(即基于平均大潮高潮面的海岸线)，并以三维模型中提取的痕迹岸线为参考，评估方法的正确性与可靠性。

1 基于无人机倾斜摄影的海岸线

基于无人机倾斜摄影提取海岸线方法的基本思想是联合无人机倾斜摄影技术获取的高精度海岸带DEM与潮位数据计算局部MHWS(mean high water springs)，使用等值线追踪方法确定潮汐特征海岸线的位置，并依靠倾斜摄影技术获取的高分辨率三维实景模型提取痕迹岸线，以此作为参考对确定的海岸线的空间高度、平面位置进行精度评定。整体流程如图 1所示。

1) 无人机倾斜摄影测量技术

无人机倾斜摄影通过固定翼或多旋翼无人机平台，从一个正射和数个(多为4个)倾斜角度采集高分辨率低空影像。利用运动恢复结构、多视图立体视觉算法，联合GNSS(global navigation satellite system)定位数据恢复曝光瞬间像片的空间位置与姿态，密集匹配生成高密度三维点云，通过坐标转换获取2000国家大地坐标系和1985高程基准框架下的DEM、DOM和三维实景模型成果^[13]。

为了确保海岸带区域影像纹理特征贫瘠情况下的成果精度，根据海岸带走势布设一定的地面像控点参与解算。由于测量区域位于海岸，大地水准面与似大地水准面差距较小，成果的大地高可以通过式(1)转换为正常高^[14]：

$ H=h-N $

(1)

式中，h为大地高；N为大地水准面差距，在海岸区域可视为高程异常。

2) 局部MHWS的高程计算

利用长期潮位资料或根据当地潮汐模型进行潮汐预报，精确定位大潮发生时间，提取多年大潮高度H_S，确定自当地平均海平面起算的平均大潮高A_MHWS^[15]:

$ {A_{{\rm{MHWs}}}} = \frac{{\sum {{H_{{S_{\rm{i}}}}}} }}{n} $

(2)

利用海面地形模型将A_MHWS转换为国家高程基准下H_MHWS，即海岸线高程:

$ H_{\mathrm{MHWS}}=\zeta+A_{\mathrm{MHWS}} $

(3)

式中，ζ为国家高程基准中表达的海面地形高度。

3) 海岸线位置确定

联合获取同一垂直基准下的海岸带DEM数据和海岸线高度，使用等值线追踪方法确定海岸线的平面位置，与数字正射影像叠加，对确定的海岸线进行平滑、编辑、修饰等处理。

4) 可靠性分析

平均大潮高潮线是一条虚拟理论岸线，不能直接测绘，而痕迹线是指滩涂处沙砾等堆积形成的痕迹、岩石等因海水浸泡形成的痕迹，是实地测量的唯一可视依据。无人机倾斜摄影能够制作高分辨率三维实景模型，可在模型中依据显著的色差特征提取痕迹线作为海岸线位置精度的评定依据。具体方法是在提取的海岸线上每隔一段距离采样，并在岸线梯度方向上确定痕迹线的对应点^[16]，分别计算对应点对的高差ΔH和平面位置偏差ΔV，统计差异的均值、均方根偏差和标准差指标。高程偏差的统计公式为：

$ \begin{array}{c} \operatorname{Mean}_{\Delta H}=\frac{\sum \Delta H_{i}}{n} \\ \mathrm{RMS}_{\Delta H}=\sqrt{\frac{\sum \Delta^{2} H_{i}}{n}} \end{array} $

$ {\rm{ST}}{{\rm{D}}_{\Delta H}} = \sqrt {\frac{{\sum {\left( {\Delta {H_i} - {\rm{Mea}}{{\rm{n}}_{\Delta H}}} \right)} }}{{n - 1}}} $

(4)

式中，n表示采样点的数目，水平方向差异的统计公式可参考式(4)。

2 实验及分析

为了验证方法的正确性，于2017-11在辽宁省大连市金州湾大桥附近海岸开展了相关实验。实验区域面积约为1.5 km²，海岸线长度约为5 km，无人机采用哈瓦MEGA-V8Ⅱ多旋翼航测平台，搭载5台索尼RX1RM2型号数码相机，焦距35 mm，相对航高200 m，航向重叠度70%，旁向重叠度60%，共获取有效像片约2 400张。无人机导航定位与地面控制点采集使用辽宁省CORS(continuously operating reference stations)网络，坐标系统为2000国家大地坐标系，高斯3°带投影，中午子午线123°E。

2.1 倾斜影像数据处理

无人机倾斜摄影数据采用ContextCapture商业软件处理，定位数据解算采用GPS-RTK(real-time kinematic)事后差分模式，为了保证成果精度，共使用了12个地面像控点，自动化生成了实验区域密集三维点云、高精度DEM与三维实景模型，像控点均方根误差为8 mm。使用当地精密大地水准面模型进行垂直基准转换，将各项成果统一到国家高程基准下。

利用外业采集的15个高程检查点对DEM成果进行精度评估。由统计结果可知，高程偏差平均值为0.06 m，均方根为0.06 m，其中偏差最大值为0.09 m，最小值为0.01 m，从而证明了低空无人机倾斜摄影方法获取的DEM成果在海岸带纹理特征贫瘠区域的高程精度优于10 cm。

2.2 海岸线确定

采用中国近海海域精密潮汐模型和海面地形模型计算了实验区域MHWS的当地高程^[17]，联合高精度DEM使用等值线追踪法确定海岸线位置，并与数字正射影像进行叠加对岸线进行编辑处理。由图 2、图 3可知，实验区域地形以峭壁为主，含部分沙地，不包含人工渔业养殖地，提取的海岸线位置正确，在整个实验区域内连续且平滑。

2.3 可靠性分析

峭壁岸线处多为岩石底质，痕迹线不易识别，且痕迹线与海岸线平面位置几乎重合，不适合用于岸线精度评定。沙砾堆积处地势平坦，痕迹线明显，可根据三维实景模型提取痕迹线作为参考用于评估海岸线的可靠性。根据倾斜摄影生成的高精度三维实景模型，提取了沙地区域的痕迹线，并沿梯度方向对提取的岸线与痕迹线均匀选取了20对点，并对相应点对的平面距离偏差与高程偏差进行了统计。

由海岸线与痕迹线在DOM成果上的叠加目视效果(图 4)可得，两者的形态相似、位置相近，验证了方法提取海岸线的正确性。由表 1可知，平面位置偏差均方根小于1.7 m，高程偏差均方根小于0.1 m，在一定程度上可以认为提取的岸线与痕迹线基本吻合，提取的海岸线具有较高空间精度。两者平面位置偏差变化幅度达4.42 m，这与海滩处坡度差异有关，坡度大的区域平面位置差距小，平缓区域差异较大，总体上，两者的空间位置基本一致。

2.4 精度影响因素分析

本文方法确定的海岸线精度，与基于倾斜测量获取的海岸带DEM成果、基于近海潮汐模型计算的多年平均大潮高潮位A_MHWS以及基于海面地形模型获取的高程异常ζ密切相关，这3个参数共同决定了最终海岸线的确定精度。从以往研究资料可知，根据以上3个参数的自身精度，对海岸线确定的影响程度由大到小依次为海岸带DEM成果、多年平均大潮高潮位、高程异常^{[11, 17, 18]}。

基于倾斜摄影获取的DEM成果精度主要受制于外业影像数据采集的基高比、像片的曝光质量、测量区域的纹理特征、定位定向系统(position orientation system，POS)精度以及地面控制点的分布与精度。为了获取高精度的海岸带DEM成果，应在低潮前后中午时段采用较大基高比进行外业影像采集，以便减少影像阴影，增加海岸线周围区域影像的纹理特征，使用高精度的POS系统，并沿地形走势均匀布设一定数量的地面控制点。文中使用的多年平均大潮高潮位与高程异常的精度主要受制于采用的模型精度、分辨率，其在数值上通常优于海岸带DEM成果精度，对海岸线确定影响程度较DEM成果小。如若需要进一步提高两者精度，可以使用分辨率更高精度更好的优化模型，也可直接利用实验区域附近的长期实测潮位信息计算多年平均大潮高潮位，采用GNSS-水准联测确定实验区域的高程异常，从而实现多年平均大潮高潮面在国家高程基准下的高精度确定，但会在一定程度上增加外业工作量，导致海岸线确定及动态监视的效率降低。

3 结束语

本文提出的联合无人机倾斜摄影与潮位信息的海岸线确定方法具有低成本、高效率、高精度的特点，且能制作高分辨率三维实体模型提取海水长期冲刷的痕迹线。该方法可取代外业实测对海岸线成果进行精度评定的作业模式，提高了精度指标的客观性，减少了外业的工作量，可用于海岸线的快速提取及变化监测。

由于本次实验区域较小，故在数据处理中取平均大潮高潮位为固定值，下一步可对大范围海区无缝平均大潮高潮面的构建、不同海岸类型和地貌地形特征下方法的适应性进行研究。