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一、引 言
海岸線是陸地與海洋的交界線，一般分為島嶼海岸線和大陸海岸線。在自然環境和人類開發的影響下，海岸線一直處于變化狀态中，準确地掌握海岸線的類型、位置及變遷過程和将來海岸線的變化趨勢對于指導海岸養殖、海岸帶開發航行運輸等活動都具有十分重要的意義。
遙感具有大面積同步觀測、時效性強、資料綜合可比性和不受地理環境影響等優點，故成為海岸線提取的絕佳選擇。利用遙感影像來進行海岸線提取的方法在總體上可以分為2類：人工目視解譯和計算機自動解譯。其中，目視解譯雖然有解譯精度高、提取海岸線的連續等優點，但其易受人主觀因素影響且效率低下、耗費人工，而計算機自動解譯以其極高的效率和可複用性等特點成為了國内外學者的主要研究方向。目前，用于提取海岸線的遙感影像是通過衛星光學遙感、微波遙感或者雷射雷達遙感的方式擷取的。
此前，有學者曾針對各個不同類型的遙感手段對海岸線提取的方法做過綜述，但對各種方法綜合、系統整理的文章很少。另外，近年來有許多新資料和新方法被利用于海岸線的自動分類和提取中，是以對海岸線自動分類與提取方法做一個新的總結與評述是十分有必要的。是以，本文圍繞海岸線的提取方法系統梳理了國内外的各種方法，并總結了各個方法的優缺點和适用條件，希望通過本文能對我國海岸線提取的工作者能有所借鑒與幫助，同時也為今後的研究打下基礎。
二、海岸線的概念與類型
中華人民共和國國家标準《海洋學術語海洋地質學》(GB/T 18190-2000)規定的海岸線定義為：“海岸線是海陸分界線，在我國系指多年大潮高潮位時的海陸界線”，這個定義與許多文獻中所提到的平均大潮高潮面痕迹線的含義是相同的。從定義中可以看出，海岸線大部分時間都是沒有水浸過的，一個月中可能隻有幾天或者幾個小時的時間海水能夠到達海岸線的位置并留下痕迹，這些痕迹成為了判讀海岸線的重要依據。海岸類型通常分為生物質海岸、基岩質海岸、人工海岸、淤泥質海岸與砂質海岸，不同岸線類型判定海岸線的依據和方法通常也不一樣。人工海岸與基岩質海岸的判定較為簡單，即為人工修築的岸堤和基岩構成的岩壁，生物質海岸的海岸線一般判讀為生物的生長界線，砂質海岸則主要根據浪潮作用而形成的灘脊作為判定依據，而淤泥質海岸可以通過耐鹽植物生長狀況的變化和潮灘上貝殼碎屑和雜物的分界線來判斷。
三、海岸線提取降噪方法
在提取海岸線之前，往往需要對遙感圖像進行一定的處理，以減少結果噪聲和提高提取出來的海岸線的精準度。常用的方法主要有圖像濾波和均值漂移處理。
⒈圖像濾波
圖像濾波是平滑圖像，減少圖像噪聲的重要方法，也是對遙感圖像分割、分類和資訊提取處理之前的重要步驟。在利用遙感影像特别是微波遙感圖像自動提取海岸線之前，先對圖像進行濾波降噪處理是十分有必要的。常用的濾波算法主要有中值濾波、均值濾波、高斯濾波以及自适應的局部統計濾波器如Frost濾波、Gamma濾波、Lee濾波。在各種濾波方法中中值濾波、均值濾波以及高斯濾波均屬于低通濾波，雖然這些方法都能有效地去除圖像中的噪聲，但也存在削弱線性特征、模糊邊緣和略微扭曲目标等顯著缺點是以不适合用于提取海岸線的圖像預進行中。而自适應性的濾波在視窗較小時能在去除噪聲的同時較好地保持邊緣特征并且不存在畸變，是進行岸線提取時的不錯選擇。在充分抑制噪聲和較好保持邊緣、細小特征方面，學者柏延臣等提出了基于小波分析的濾波方法，該方法用多級小波分解對圖像進行處理，得到了比一般的自适應濾波器更好的結果，值得在岸線提取方面嘗試運用。
⒉均值漂移處理
均值漂移算法(Mean shift)是由Fukunaga和Hosteler 1975年提出的一種核密度估計算法，其根據資料機率密度不斷疊代，搜尋模态點，直到滿足一定條件為止。此後，經過Cheng、Comaniciu 等對均值漂移算法的改進和發展，學者們逐漸認識到了該算法在圖像平滑、聚類分析和圖像分割方面的優勢。特别是在圖像平滑中，由于均值漂移算法是基于機率密度分布的，而且是一種無參取樣，是以這種算法在變化不大的噪聲區域能有效地平滑掉噪聲，而在變化較大的圖像邊界區域又能很好地保持邊界特征。基于均值漂移的這些優點，許多學者将該算法應用于海岸線的提取中，張宏偉利用均值漂移的這種特點，先用均值漂移算法對圖像進行處理，然後結合像元标記和區域生長法精準并快速的從高分辨率遙感影像中提取出了海島的水邊線。張毅飛等利用均值漂移算法将海陸區域分成若幹個同質區域，然後利用區域增長法和連通區域分析方法将海陸分離。實驗證明，這種方法能從複雜背景的光學遙感影像中快速、準确、穩定地提取出海岸線。
四、水邊線自動提取方法
由于遙感圖像瞬時成像的特點，從遙感影像中直接提取的大多是瞬時水邊線，即影像成像時海水與陸地的交界線而并非實際意義上的海岸線。
雖然水邊線不是海岸線，但在許多提取海岸線的方法中，海岸線是在提取出水邊線後對水邊線進行一系列修正後得到的。是以，精确快速地提取水邊線是提取海岸線的基礎，提取水邊線的各種方法也有其重要的現實意義。在提取水邊線時，面對的主要問題是如何從影像中準确、快速地獲得連續的水陸分界線。針對這個問題，學者在不同的方向上做了許多積極地探索。本文詳細梳理了各種方法并對其适用範圍和優缺點進行了比較(表1)。
表1 各種方法綜合比較
⒈門檻值分割法
門檻值分割法是利用目标物與背景地物的像元灰階值不同，通過設定相應的門檻值将二者分割的方法。常用的門檻值法有：人工互動門檻值分割法、密度分割法、Otsu法、最大期望算法(EM算法)等。人工互動門檻值分割法是通過觀察圖像的灰階直方圖，進而通過人為判斷設定門檻值進行分割的方法。密度分割法将具有連續色調的單色影像按一定密度範圍分割成若幹等級，然後根據等級再将地物分割。
門檻值法在單波段圖像上應用時，若圖像的灰階直方圖沒有明顯的雙峰或者海陸背景對比不強烈時分割效果将會很差，在多波段遙感影像提取岸線時可以使用歸一化內插補點水體指數(NDWI)或修正歸一化內插補點水體指數(MNDWI)來對圖像進行歸一化處理，進而提升水陸的對比度，使二者之間有明顯差別。當圖像經過歸一化處理後，水體會在影像上顯示出較高亮度，而非水體地區則會顯示較低的亮度，以此為基礎并結合門檻值分割法可以準确、快速地提取出水邊線。Lin等分别利用MNDWI和NDWI指數對圖像進行歸一化處理後，再用EM門檻值分割法對圖像進行分割，結果顯示利用MNDWI指數和NDWI指數都能很好地從圖像中提取出水邊線，MNDWI的結果在部分情況下要好于NDWI的效果。Lu等通過将NDVI和NDWI相結合的方法将水體和周圍地物的對比度增強，進而利用Otsu門檻值分割法将水陸分離，得到了很好的效果。總體來說，門檻值分割法是一種較為高效的算法，它的方法簡單、運算速度快，但其對于海陸對比度還是有一定要求，提取精度一般。
⒉邊緣檢測法
邊緣檢測是進行圖像分割、提取邊界線的經典方法。傳統的各種邊緣檢測算子有Sobel算子、Canny算子、Roberts算子等。除此之外，學者們也不斷綜合其他技術提出新的方法。張朝陽等在Canny算法的基礎上結合色差理論，針對彩色遙感影像提出了基于色差Canny算子的形态學自适應性算法提取水邊線，這種算法具有較高信噪比,能達到比較理想的海岸線檢測效果。馬小峰等在提取人工和基岩岸線時為了使圖像的邊緣特征更突出，先采用銳化濾波器對圖像進行增強處理，然後使用Canny算子進行提取。另外，其在提取砂質海岸時為了去除不同像元灰階不同的幹擾，先采用中值濾波和灰階拉伸對圖像處理後用Canny算子進行提取，這2種嘗試都得到了很好的結果。莊翠蓉對不同類型的海岸采用了不同的提取算子。在處理基岩和人工海岸時，先用門檻值分割的方法将水體和非水體分離，然後利用Roberts算子進行提取。處理砂質海岸時，先對圖像進行監督和非監督分類以将圖像中的砂質海岸圖斑提取出來，然後用Sobel算子進行提取。莊翠蓉的方法提取結果不太理想，利用Roberts算子提取基岩和人工海岸時由于該算法的抗噪性差導緻提取的邊緣不連續，用sobel算子時由于算法的平滑作用導緻提取砂質海岸時對邊緣的定位不是很準确。
⒊面向對象的提取方法
每種海岸類型都有其獨特的特征，每種方法海岸線自動提取方法也有較為實用的海岸類型，很難用一種方法将所有類型的海岸線精确無誤地提取出來，這給海岸線的自動提取增加了難度。基于這種情況，有學者提出了面向對象的提取方法。
面向對象的提取方法是一種分類提取的方法，這種方法先用遙感圖像中的光譜資訊、空間資訊和紋理資訊對海岸進行分割，然後再根據分割結果針對每種類型的特點建立解譯辨別，再對海岸線進行自動提取。王常穎等利用資料挖掘算法中的C4.5決策樹算法得出了海岸所包含地物諸如海水、沙灘、陸地和淤泥等的識别規則，然後利用不同海岸類型所包含的地物差異建立了4種海岸類型的自動解譯辨別，有效地對海岸類型進行了分類。然後，在對海岸類型分類的基礎上，針對各海岸類型的特征對初步提取出來的水邊線進行修正，如将砂質海岸的水邊線修正到沙子與其他地物的分界線，将淤泥質海岸的水邊線修正到淤泥與耐鹽植物的分界線，使修正後的結果能更接近真實海岸線。Ge等基于面向對象的思想對珠江海岸線進行了提取，利用多尺度分割的方法先将海岸分割為4種類型即人工海岸、基岩海岸、砂質海岸和淤泥質海岸，然後結合歸一化水體指數(NDWI)和近紅外波段、綠光波段資訊對這4種海岸類型建立不同的海岸線提取标準，進而提取出海岸線。實驗結果顯示，面向對象的方法能得到很好的效果，人工海岸和基岩海岸的提取精度分别達98%和94%，較難精确提取的砂質海岸和淤泥質海岸的提取精度也都在90%以上。面向對象的方法雖然較為繁瑣耗時，但這種方法的精度能都得到很好的保障。
⒋基于活動輪廓模型的方法
Kass等提出了活動輪廓模型，将圖像分割問題轉換為求解能量泛函最小值問題，為圖像分割提供一種全新的思路，成為研究的重點和熱點。活動輪廓模型的主要原理通過構造能量泛函，在能量函數最小值驅動下，輪廓曲線逐漸向待檢測物體的邊緣逼近，最終分割出目标。由于活動輪廓模型利用曲線演化定位目标的邊緣，是以也稱為Snake模型。活動輪廓模型是目前應用最多的利用變分思想求解的圖像分割方法。其最大優點是在高噪聲的情況下，也能得到連續、光滑的閉合分割邊界。
Mason和Davenport在利用SAR圖像提取水邊線的方法中引入多分辨率技術和活動輪廓法來提高海岸線定位精度和處理速度，其先在低分辨率圖像上采用計算量較大的紋理分割得到初步輪廓線，再在高分辨率圖像上采用活動輪廓模型對水邊線位置進行修正，以提高算法的處理速度和提取精度。沈琦等将幾何活動輪廓法和數學形态學的方法相結合，提出了一種改進的方法，其用二維最大方差将圖像進行門檻值分割然後用形态學濾波大緻确定水邊線位置，然後用幾何輪廓模型法對水邊線進行精确提取。
⒌區域生長法
區域生長的基本思想是将具有相似性的像元集合起來構成區域。算法先對每個需要分割的區域找出一個種子像素作為生長點，然後将種子像元周圍鄰域中與種子有相同或相似性質的像元合并到種子像元所在的區域中。在使用區域生長法時，首先要在感興趣區域中選擇種子點并設定合适的門檻值進行生長，門檻值的選擇不當會影響結果的準确度。然後，需要根據分割要求和資料類型等因素建立合适的生長規則，這也是區域生長法的關鍵。區域生長法作為一種經典的分割算法，在提取遙感影像提取水邊線方面也有不少應用。Chen等利用區域生長法在光學遙感影像中提取出了水邊線。
謝明鴻等針對SAR圖像提取海岸線時提出了一種改進的自動選擇生長點的方法，該方法利用圖像灰階值的統計特征自動搜尋出一個适合進行生長的種子點區域，并且引入動态門檻值法使得其可以有效檢測到圖像局部灰階資訊的變化。區域生長法是一種較為成熟的圖像分割方法，這種方法在提取水邊線方面有着提取算法簡單、速度快、結果穩定連續等優點，但區域生長法易受噪聲影響，且在岸線周圍地物背景複雜的情況下易造成水邊線的變形。
⒍其他新方法
除了上文介紹的幾種經典方法外，國内外學者也在不斷嘗試引入新的方法來進行水邊線的提取。馮永玖等将元胞自動機的方法引入到水邊線提取中來，提出了基于元胞自動機和方向資訊權重的岸線提取方法。這種方法先計算出一個鄰域内各個方向的突變值，然後以此作為方向資訊權重将海陸分離，進而利用海陸分離的二值化圖像進行岸線目标跟蹤并提取出海岸線。基于元胞自動機的提取方法在提取淤泥質海岸是精度上要明顯優于傳統的邊緣檢測方法，但同時其在淤泥質海岸的提取中需要進行多次疊代，算法耗時也相對較長。
Wang等、朱長明等和Kalkan等将支援向量機(SVM)應用到水邊線的提取方法中，分别從SAR影像和光學遙感影像中提取出了水邊線，該方法針對歸一化水體指數和門檻值分割提取岸線時易将部分近岸水體錯分為陸地的問題作出了一系列改進。首先，利用NDWI和門檻值分割初步提取出水陸資訊，再用已有資訊對初始樣本進行自動選擇，然後通過訓練出的樣本利用SVM對水體進行二次分割，将海陸分離并提取出邊界線。這種方法結合了門檻值分割和監督分類的優點，能明顯提高岸線識别精度，但這種方法隻考慮了光譜資訊卻沒有關注空間資訊和其他特征，還有進一步改進的空間。王鵬等提出了一種面向對象的半自動提取方法，該方法通過人工區分出海陸後，通過地物光譜資訊衡量對象間的相似性，然後将相似對象進行多階段融合實作水邊線的提取。這種方法能夠提取出平滑連續的水邊線，且在速度上明顯優于面向對象法，但其需要使用者界定水陸邊界使得使用者需要具備一定的專業知識。
五、海岸線提取方法
上文談到的是從光學遙感影像或者微波遙感影像中提取的水邊線，雖然有一部分學者更進一步，從遙感影像中以海岸含水量的不同将幹/濕線提取出來作為大潮痕迹線，如Wang等利用資料挖掘的方法，将6個可見光波段結合，進而區分出砂質海岸與淤泥質海岸的幹濕分界線。但無論是瞬時水邊線還是大潮痕迹線都并非真正意義上的海岸線，而若要提取出海岸線則必須将海岸的地形資訊與潮位資訊相結合。顯然，潮位資訊無法從遙感影像中擷取，那麼提取海岸線的問題轉化為如何從遙感影像上擷取海岸的地形資訊。為了解決這個問題，學者們也利用不同的方法和手段進行了嘗試和探索。
⒈目視解譯法
目視解譯法是最直接的提取海岸線的方法。在大浪高潮不斷拍打海岸的過程中，會在海岸上留下相應的痕迹，如砂質海岸上形成的沙脊、生物質海岸線上一些耐鹽堿植物的生長邊界、人工海岸上的海水痕迹線，這些都是判斷海岸線位置的重要依據。通過實地考察和不同地物在遙感影像上反映出的不同特點，建立相應的解譯标志，進而通過這些标志來對海岸線進行判讀，即可得到嚴格意義上的海岸線。
一般來說，目視解譯法得到的海岸線精度較高，具有說服力，是以一些在研究海岸線變化時都會采用目視解譯法進行提取。但目視解譯法要将遙感影像與實地考察相結合，同時需要通過人工判讀解譯出岸線，工作量巨大。
⒉水邊線修正法
利用水邊線修正來得到海岸線的思路一般有3種：①結合海灘坡度資訊和潮位站資訊，利用幾何關系計算得出水邊線與高潮線的位置關系；②基于驗潮資料得出水邊線高程值，然後插值得到DEM并以此獲得海岸線；③根據水邊線和海灘上的地物之間的距離簡潔地判斷海岸線的位置。
馬小峰等利用邊緣檢測法提取出水邊線後，根據從潮位站擷取的潮位資訊得到影像成像時的瞬時潮位高度，然後再利用平均大潮高潮位的潮水高度以及海岸坡度等資訊計算出水邊線偏移距離，進而得到海岸線的位置。該方法需要提取至少2幅遙感影像的水邊線，測量兩水邊線的距離DL，并根據驗潮資料得到2幅影像成像時刻的潮位高度差Dh，則可以根據三角函數關系确定海岸坡度，最後根據多年潮位觀測資料确定的平均高潮的潮位高度，即可将水邊線修正至真實海岸線的位置(圖1)。
圖1 海岸線位置計算原理
圖1中，C1、C2分别為2景影像中水邊線的位置，可以量出兩線距離設為DL。根據潮位資訊和影像的成像時間确定成像時的潮位高度，分别為h1與h2。得到海岸的坡度q=arctan[(h2-h1)/DL]，然後利用确定的平均大潮高潮的潮位高度得到海岸線與水邊線的距離L=(H-h2)/tanq。
楊旭凱等也利用這種方法并結合不同的海岸類型，提取了岸線從結果看擁有不錯的精度。通過這種思路擷取海岸線時對海岸的地形有一定要求，隻能在地形起伏較小的海域适用，而且需要詳細的潮位資料作為支撐。申家雙等[40]根據多時相遙感影像中水邊線位置存在差異的特點，提出了一種将多幅影像中提取的水邊線與驗潮資料相結合計算得出海岸線的方法。這種方法将影像中提取的水邊線假設為等高線(等水位線)。在這一假設的前提下，提取多幅不同時相影像的水邊線即可得到多條海岸帶上的等高線，将這些等高線與海圖上海平面的位置結合插值得到潮間帶的DEM，最後再根據潮汐模型計算平均大潮高潮面的高程，并以此為參考面與DEM橫切可得到海岸線。
⒊LiDAR技術提取海岸線
雷射雷達(LiDAR)一般是基于航空平台對地物進行觀測的主動遙感手段。目前，LiDAR技術在大氣研究、海平面測量和冰川研究方面有廣泛應用，而它所具有的速度快、抗幹擾能力強、精度高等特點也使其迅速成為海岸線提取的研究熱點。
在LiDAR 技術提取海岸線方面美國處于世界領先位置，從2002年開始美國的許多學者就開展了許多利用LiDAR 技術對海岸帶的研究。這些研究的大緻思路相同，基本都是利用高精度的LiDAR資料生成DEM，然後與某個定義潮位面的海岸線高程值結合，采用等值線追蹤法(Contouring Mrthod)或者交叉海岸剖面法CSP(Cross-ShoreProfile Method)即可确定海岸線的具體位置。後續針對提取出的海岸線位置不連續，有零碎線段的情況，Liu 等利用目标跟蹤、線平滑等手段去除錯誤的海岸線，進而得到一條平滑準确的海岸線。這種方法在Texas灣實驗時取得了很好的效果。
國内對于LiDAR點雲處理的研究起步較晚，之前的研究大多将重點放在對陸地地物的提取與測量上，近幾年才出現了一些利用LiDAR手段進行海岸線提取的方法。董保根等為了改變地形變化大的區域誤差相對較大的情況，利用三角網替代内插規則格網，然後對點雲高程進行地形修正，在此基礎上利用加入動态門檻值的張力樣條函數内插生成海岸線。這種方法可以相對精确的在地形起伏地區擷取平滑的海岸線。于彩霞等提出了對LiDAR資料進行栅格化處理，然後提取出海岸線的方法。與等值線追蹤法不同的是，這種方法沒有建構海岸DEM而是将點雲資料栅格化，進而從栅格化後的資料中提取海岸線。這種方法相比于等值線追蹤法更為簡單，效率較高，而且提取出的海岸線比較平滑，在實驗中得到了良好的結果。
六、潮位資料不一緻的解決方法
不管是使用水邊線修正法還是LiDAR技術，在利用潮位資料提取海岸線時，往往會遇到多幅影像中潮位不一緻，或者潮位點空間變化不平滑的問題。這些問題會對後續海岸線的提取産生重大的影響。如何解決潮位資料相關的問題，是利用潮位資訊提取海岸線的關鍵。
針對海岸各處潮位資料差異的問題，崔丹丹等提出了潮汐分帶校正的方法，這種方法利用影像成像時刻的控制站點潮高資料分帶插值校正處理，完成離散點對的潮位指派，進而演算出平均大潮高潮的所在位置。這種方法在一定程度上改善了潮位不一緻所帶來的誤差，提高了海岸線遙感提取的準确度。
在利用多景影像進行海岸線提取時，常常會遇到潮位資料不一緻、潮位資料不足等問題，導緻計算出的平均大潮高潮面的空間變化不連續。目前，主要利用插值算法或者統計算法來對潮位資料進行處理，進而得到相對平滑的平均大潮高面。
七、資料源的選擇及其适用性
現階段，提取海岸線時所用的資料源主要有Landsat、SPOT、SAR影像，近年來也有一些高分辨影像，如我國高分系列衛星、IKONOS、WorldView等用于海岸線提取。面對如此多種的資料源，掌握各種不同遙感影像的特點，針對這些特點，結合自身研究目标合理得選擇資料源進行研究是十分重要的。Landsat影像是最常用于提取海岸線的資料源之一，相比于其他資料源Landsat的優勢在于其資料時間序列長并且圖幅較寬。自1972年Landsat 1發射以來，Landsat系列衛星已連續觀測地球近50年，也正因這些特點，國内外長時間、大範圍的海岸線變化的研究都采用Landsat作為資料源來對海岸線進行提取。但Landsat有十分明顯的缺點，其圖像分辨率不高，導緻提取海岸線時誤差較大，一般提取出的海岸線絕對誤差為30m，在精細的海岸線制圖和檢測方面有明顯的不足。相較于Landsat影像，SPOT影像具有更高的分辨率，提取出來的海岸線誤差一般在10m以内，也具有較長的時間序列(從1986年SPOT-1發射至今)，但SPOT影像的圖幅較小，在大範圍研究海岸線變化時需要圖像過多，處理過程繁瑣，是以SPOT影像經常用于局部地區海岸線高精度提取的研究。21 世紀以來，學者們逐漸接觸到一些超高分辨率的衛星影像，如我國高分衛星影像、IKONOS、Worldview等，這些影像使提取海岸線的精度得以進一步的提高。利用超高分辨率影像進行提取的海岸線與實測海岸線的絕對誤差一般都在5m以内，部分研究結果精度能夠達到2m，可以很好地滿足精細制圖的要求，并且能觀測到海岸線較為微小的變化。雖然超高分辨率影像擁有其他資料源無可比拟的精度，但在應用層面上始終受到圖幅較小和價格較貴不易擷取的限制，使其無法在較大時空尺度的研究中發揮作用。大部分利用超高分辨率影像進行海岸線提取的研究也隻是實驗性質，而沒有利用其優點進行分析應用。除了光學遙感資料源，在海岸線提取的研究中也經常用到SAR資料。相較于光學遙感資料，雷達遙感最大的優勢在于可以全天時、全天候對目标進行監測，并且可以穿透雲霧，不受天氣狀況的影響。是以，SAR影像适用于一些多雲多雨的地區(如東南亞地區、北極地區)，但同時SAR影像的噪聲較大，在去噪過程中難免會損失一些邊緣細節。
八、結論與展望
近年來，由于海平面的不斷升高，海岸帶的變化比以前更活躍，精确地提取出海岸線并實時監測其變化具有重要意義。相較于其他方法，遙感技術以其低成本、高效率、大面積等優勢成為了海岸線提取的最佳選擇。現階段利用遙感影像提取海岸線的方法在不斷發展進步，但仍然存在許多有待解決的問題。
⑴利用高分辨率資料對海岸線進行提取。高分辨率影像在提取岸線方面有諸多優勢，其在提取岸線細節、監測海岸線變化和定量計算海岸侵蝕方面都有重要意義。近年來，随着WORLDVIEW-2、高分2号等高分辨率遙感衛星的應用，國際上已經有許多學者開展了在高分辨率影像上提取海岸線的研究。國内基于高分辨率影像提取海岸線的研究并不多見，特别是精細連續海岸線提取方面還沒有見到相關研究。
⑵多種手段疊加提高準确率。在自動提取海岸線的研究中，大部分學者都将研究重點放在了利用各種算法高效地從圖像的突變資訊中提取出海岸線上，對圖像中地物的大小、紋理、形狀等資訊沒有充分考慮。海岸線歸根結底是一種地理現象，在提取海岸線時不應該一味的從圖像處理的角度去追尋，應該綜合考慮圖像光譜資訊、紋理資訊和幾何形狀資訊并與海岸帶的地物特征、大潮的性質以及其他地理因素結合，這樣才能更準确、科學地獲得得海岸線。
⑶面向對象有針對性的提取。目前許多方法在提取海岸線時都能達到很高精度，但是海岸類型複雜，很難能找到一種方法适用于所有的海岸類型，需要對海岸類型進行分類處理後再對不同的類型選擇不同的方法進行處理，以期達到最優的精度。雖然已經有一些學者利用面向對象的方法進行了提取，但一些海岸類型(如淤泥質海岸與人工養殖類海岸)的提取精度不盡如人意，需要進行進一步改進與提高。
⑷利用LiDAR技術進行岸線提取。LiDAR技術具有抗幹擾能力強、精度高、外業勞動成本低、自動化程度高等諸多優勢。現階段國内LiDAR技術在各個方面都還處于起步階段，在海岸帶方面的應用十分稀少，是以需要加強對LiDAR各方面技術的研究和應用，充分發揮LiDAR在海岸線提取方面的優勢。
【作者簡介】本文作者/梁立 劉慶生 劉高煥 李鑫楊 黃翀，分别來自中國科學院地理科學與資源研究所資源與環境資訊系統國家重點實驗室和中國科學院大學。第一作者梁立，1994年出生，男，河南漯河人，碩士生，研究方向為遙感和地理資訊系統應用；通訊作者劉慶生，1972年出生，男，博士，研究方向為遙感和地理資訊系統應用。本文為基金項目，國家重點研發計劃課題(2016YFC1402701)和國家自然科學基金項目(41801354)。文章來自《地球資訊科學學報》(2018年第12期)，參考文獻略，用于學習與交流，版權歸作者及出版社共同擁有，轉載也請備注由“溪流之海洋人生”微信公衆平台整理。
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