長江口崇明東灘數(shù)字高程模型構(gòu)建

長江口崇明東灘數(shù)字高程模型構(gòu)建

1潮灘剖面形態(tài)的遙感研究中國約1.4個海岸屬于泥濘海岸。淤泥質(zhì)潮灘的特征在很大程度上代表了所在海岸帶的性質(zhì),查清其性質(zhì)和分布對于合理開發(fā)潮灘資源和研究現(xiàn)代海岸帶動態(tài)變化具有重要意義。岸灘穩(wěn)定性問題是港口、航道和濱海電廠等重大工程建設(shè)中必須考慮的問題。潮灘剖面形態(tài)也是近岸過程的一個重要研究內(nèi)容。潮灘地形不僅是評價岸灘穩(wěn)定性的重要因子,也是分析潮灘動力演變過程的重要指標(biāo)。但是,淤泥質(zhì)潮灘作為海陸相互作用的敏感地帶,潮灘剖面形態(tài)受波浪、泥沙、沿岸流、地質(zhì)等諸多因素的影響,使得海灘剖面時空變化極為復(fù)雜,同時潮灘面積寬廣、水淺灘平、變化頻繁,給常規(guī)專業(yè)調(diào)查和觀測帶來很大的困難,因此研究深度相對較低。目前大量的工作主要是針對沙質(zhì)潮灘展開,而對淤泥質(zhì)潮灘系統(tǒng)性的研究相對較少。遙感技術(shù)(RemoteSensing)是獲取海岸帶資源、環(huán)境和災(zāi)害等信息的高新技術(shù)手段,它具有大尺度、快速、同步、高頻度動態(tài)觀測和節(jié)省資金等突出優(yōu)勢。開展淤泥質(zhì)潮灘地形的遙感研究,不僅可以為淤泥質(zhì)潮灘剖面研究提供背景資料,而且可以指導(dǎo)海岸帶土地利用、海岸工程建設(shè)等。這不僅具有理論意義而且具有實際意義。2潮灘的自然淤漲和濕地崇明東灘處在北港與北支之間落潮合流和漲潮分流的緩流區(qū)。中、低潮灘流速最大值僅有0.5m/s左右,含沙量在1.0kg/m3以上。灘地上的漲潮流帶來的泥沙在島影緩流區(qū)淤積,促使潮灘迅速淤漲。由于崇明東灘水流泥沙條件具有相對穩(wěn)定性,因此,潮灘具有比較穩(wěn)定的自然淤漲趨勢,每年以100~350m的淤漲速度向海延伸。崇明東灘的沖淤狀況受長江口復(fù)雜水動力作用的影響。自然濕地主要分布在1998年建筑的大堤外側(cè),屬典型發(fā)育過程中的潮灘濕地,灘高在3.6~4.2m,東灘濕地已于1992年被列入《中國保護濕地名錄》,2001年正式列入“拉姆薩國際濕地保護公約”的國際重要濕地名錄。因此加強崇明東灘地形地貌過程的研究可為自然保護區(qū)的建設(shè)、旅游發(fā)展規(guī)劃、濕地保護提供科學(xué)依據(jù)。3數(shù)據(jù)與方法的研究3.1資料與測量剖面為了減少潮灘的沖淤變化對反演高程精度的影響,采用了美國陸地衛(wèi)星TM及ETM兩類數(shù)據(jù)源,選擇5個時相較為接近的影像,時間跨度為1999~2004年,空間分辨率分別為30m、15m。實測高程剖面采用2005年9月2日~9月14日RTK測量的4條高程剖面,其中崇明東灘南北兩側(cè)各一條,中部兩條。剖面每隔50m一個樣點,高程起算基準(zhǔn)為吳淞高程基準(zhǔn)。3.2潮灘高高程的修正潮灘數(shù)字高程模型(DEM)建立的基本方法是假定在一定的區(qū)域范圍內(nèi),水邊線不受潮位的影響,為一條水平線,水邊線的位置可以認為是潮灘上高程一致點的連接而成的等高線。在上述假設(shè)條件下,利用多時相的遙感影像提取的水邊線信息,并借助實測的高程斷面可以獲得不同年份水邊線的高程,然后根據(jù)已知高程信息的水邊線空間插值進而得到潮灘的數(shù)字高程模型。水邊線高程的推算可以利用潮位信息,但是在崇明東灘區(qū)缺乏衛(wèi)星過境時刻的實測潮位信息,且遙感影像上提取的水邊線與真實水邊相比存在一定的偏差,這些使得用潮位方法推算水邊線高程存在較大的誤差。本文利用實測斷面信息推算水邊線高程不僅避免了實測潮位資料的缺乏,而且消除了遙感影像在提取水邊線時的偏移造成的誤差,有效提高了潮灘高程反演的精度。潮灘數(shù)學(xué)高程模型提取流程見圖1。3.2.1潮情對水體空間的敏感性從崇明東灘的灘地到水體選擇140個樣點分別統(tǒng)計它們的光譜值,發(fā)現(xiàn)不同波段對水體的敏感性存在差異,不同的波段提取的水邊位置有不同程度的偏移。統(tǒng)計結(jié)果見圖。TM1-TM3波段在所有的樣點中基本不存在水體與灘地的光譜突變峰,DN值呈一條水平線,TM4-TM7波段的樣點統(tǒng)計表現(xiàn)出了水體與灘地的突變,且突變峰值從大到小分別為TM4>TM5>TM7>TM6,但是由于TM4波段對懸浮泥沙敏感,TM4波段在近海的一側(cè)較早出現(xiàn)反射峰值。從圖1中可以看出TM5、TM6及TM7波段的突變峰更接近于水邊線的真實位置(圖2)。同時對不同潮情的遙感影像分別選擇水體與灘地作為樣區(qū),分別統(tǒng)計其光譜特征。對所有地物類型分別計算它們在不同波段的最大值、最小值、均值和方差。統(tǒng)計結(jié)果見圖3。從不同潮情遙感影像統(tǒng)計的水體與潮灘結(jié)果可以看出:影像的不同波段在不同潮情條件下對水體和潮灘的敏感性存在差異。在落潮時刻由于表層殘留水體的存在使影像的TM5波段不能很好的區(qū)分水體和灘地,因此很難利用TM5波段得到水邊線信息。但是,TM6波段對水體和潮灘卻表現(xiàn)出了較高的敏感性。相反,在漲潮時刻潮灘由于較長的暴露時間,表層殘留水體減少TM5波段可以較好的提取水邊線信息?；谝陨显?本文在提取水邊線時重點考慮不同潮情對水邊線的影響,采用不同的波段影像提取水邊線信息。3.2.2水邊線高程剖面的確定把2005年9月2日~9月13日實測的4條高程控制剖面,作為水邊線高程推算的依據(jù)。其中Ⅱ、Ⅲ兩條作為高程控制剖面,另兩條Ⅰ、Ⅳ作為檢驗剖面。為了消除高程測量中地形隨機波動對高程的影響,對兩條剖面利用趨勢線進行擬合,擬合結(jié)果見圖4。從兩圖可以看出實測剖面與趨勢線擬合的相關(guān)系數(shù)達到0.9882。根據(jù)擬合的趨勢線可以得到剖面上任意位置水邊線高程。由于兩條剖面Ⅱ、Ⅲ中任何一個都沒有涵蓋所有的水邊線信息,如剖面Ⅲ只包含L1~L3這3條水邊線,剖面Ⅲ只包含L2~L5這4條水邊線,所以對未被高程剖面通過的水邊線直接采用另一剖面的高程數(shù)據(jù)。對于都有高程剖面通過的水邊線,采用其均值作為最終的水邊線高程?？偟慕Y(jié)果見表2:3.2.3雙線回歸網(wǎng)模型中tin方法的計算效率表達數(shù)字高程模型有多種方法如規(guī)則格網(wǎng)模型、等高線模型、及不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN,Triangula-tedIrregularNetwork)法,其中TIN方法既減少了規(guī)則格網(wǎng)方法帶來的數(shù)據(jù)冗余,同時在計算效率方面優(yōu)于純粹基于等高線的方法。不規(guī)則三角網(wǎng)可隨地形起伏變化的復(fù)雜性而改變采樣點的密度和決定采樣點的位置,因而它能夠避免地形平坦時的數(shù)據(jù)冗余,又能按地形特征點表示數(shù)字高程特征。在Arc/Info軟件中直接提供了由要素自動生成TIN的功能,其主要的功能主要集成在空間分析模塊(SpatialAnalysis)及3D分析模塊(3DAnalysis)中,因此本文利用上述兩個模塊完成插值過程。4模型結(jié)果分析利用實測的另兩條剖面Ⅰ、Ⅳ分別對DEM精度進行分析,發(fā)現(xiàn)剖面Ⅰ的模型結(jié)果的均方根誤差為0.7m,剖面Ⅳ的誤差為0.4m(圖6)。從圖6可以看出剖面I中在高潮灘模型結(jié)果與實測結(jié)果較為接近,在中低潮灘則表現(xiàn)出較大的偏差,模型結(jié)果比實測數(shù)據(jù)明顯偏高。其主要原因可能是模型假定水邊線為同一高程值所致,特別是在漲潮時刻潮流從東南方向入射,東灘的北側(cè)處于波影區(qū)其潮位要比南側(cè)要低。同一條水邊線的北側(cè)高程值要比南側(cè)的低,因此造成北側(cè)的模型結(jié)果比實測數(shù)據(jù)要高。另一方面,圖6a中在Ⅰ-41高程點位附近地形出現(xiàn)了突變,很可能是潮灘在近期受到侵蝕,使中低潮溝地區(qū)高程反演誤差相對較大。而剖面Ⅳ由于地處崇明東灘中部潮位影響相對較小,其預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果較為接近。從模型誤差可以看出,較大的誤差主要出現(xiàn)在中低潮灘,這些部位的潮灘由于受到潮流的作用是整個潮灘中最不穩(wěn)定的部位,不斷的經(jīng)歷著侵蝕和淤積。高潮灘由于植被及地形的影響侵蝕和淤積作用相對較弱,這也使這一地區(qū)的地形反演精度較高。5模型結(jié)果分析利用水邊線方法建立潮灘的數(shù)字高程模型,很好的解決了潮灘地區(qū)實地測量的困難。利用實測高程剖面信息推算水邊線高程值有效的克服了潮汐資料缺乏的缺點,同時也避免了遙感影像提取水邊線時的偏移對高程反演精度的影響。最后的模型結(jié)果也證明該方法在高潮灘精度較高