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申请/专利权人：中国自然资源航空物探遥感中心

摘要：基于水边线高频次观测的多时相遥感海岸线与潮滩检测方法，它有七个步骤：步骤一、多源与多时相数据的读取与预处理；步骤二、多时相水体光谱指数计算；步骤三、水体分布提取；步骤四、地形阴影干扰的去除；步骤五：水体出现概率计算；步骤六：高潮位低潮位水边线的检测；步骤七：海岸线位置的确定与潮滩范围的圈定。可解决因潮汐导致的水边线变化、云与地形阴影对海岸线、潮滩遥感检测造成的大量干扰，从而显著提高海岸线与潮滩遥感检测的准确度、自动化程度，属于环境遥感领域，适用海岸线、潮滩变化监测。

主权项：1.一种基于水边线高频次观测的多时相遥感海岸线与潮滩检测方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：多源与多时相数据的读取与预处理选择并读取满足要求的遥感数据源；根据读入数据的空间分辨率、坐标系、投影情况，运用遥感数据处理中常规的投影转换、空间重采样方法，将所有数据处理成为统一地理坐标系、投影、空间分辨率的遥感数据；步骤二：多时相水体光谱指数计算运用归一化水体光谱指数对步骤一输出的数据进行处理；归一化水体光谱指数的公式为，NDWI＝[RGreen-RSWIR][RGreen+RGreen]其中，NDWI为归一化水体光谱指数，RGreen为绿光波段遥感反射率影像，RSWIR为短波红外波段遥感反射率影像；步骤三：水体分布提取以0为阈值，将NDWI图像上大于阈值的区域分割出来，即为水体分布；步骤四：地形阴影干扰的去除基于DEM数据，计算地形坡度；以-20～20米为高程阈值、-10～10度坡度阈值，将小于阈值的区域分割出来即无地形阴影区，去除大于阈值的区域即含地形阴影区；利用分割出的区域，对步骤三的水体分布数据进行掩模，保留无地形阴影区内的水体分布数据，去除含地形阴影区的水体分布；步骤五：水体出现概率计算逐像素计算每个像素在多时相观测中被分割为水体的次数占总观测次数之比，即为水体出现概率；步骤六：高潮位低潮位水边线的检测在水体出现概率图像上，低潮位水位线与大海间水体出现概率最高，潮滩内水体出现概率较低，位置越接近高潮位水位线水体出现概率越低；分析水体出现概率图像特征，设定合适的高潮位低潮位水边线水体出现概率阈值，进行图像二值化分割，并将栅格图像转化为矢量图像，得到高潮位低潮位水边线的矢量分布数据；步骤七：海岸线位置的确定与潮滩范围的圈定对高潮位水位线进行编辑修改，去除养殖塘人工水体水边线，即为海岸线位置；根据高潮位水位线与海岸线位置，圈定二者直接的区域，即为潮滩范围。

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