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基于TM图像的潮滩表层沉积物含水量推算模型研究——以江苏辐射沙洲区为

一、引言

潮滩作为海洋与陆地过渡的生态敏感区域，其表层沉积物的含水量变化对潮滩生态环境、海岸线稳定以及资源开发等方面具有重要影响。近年来，随着全球气候变化和人类活动的影响，潮滩表层沉积物的含水量波动日益加剧，准确预测和评估其含水量变化成为海洋科学研究和海岸带管理的重要课题。遥感技术作为一种非接触式、大范围、快速获取地表信息的方法，在海洋和海岸带研究中的应用日益广泛。其中，热红外遥感技术因其对地表水分含量敏感的特性，在潮滩表层沉积物含水量监测中显示出巨大的潜力。

据相关研究统计，全球潮滩面积约为3.5×10^6km2，其中中国沿海潮滩面积约为1.8×10^5km2。江苏辐射沙洲区作为我国典型的辐射沙脊海岸，其潮滩面积约为1.2×10^4km2，是我国重要的潮滩生态系统之一。该区域潮滩表层沉积物含水量受季节性潮汐、降雨、风力等多种因素影响，变化范围较大。因此，开展基于遥感技术的潮滩表层沉积物含水量推算模型研究，对于揭示潮滩表层沉积物含水量变化规律、优化潮滩资源开发和管理具有重要意义。

目前，国内外学者在潮滩表层沉积物含水量遥感监测方面已开展了一系列研究。例如，利用合成孔径雷达(SAR)数据反演潮滩表层沉积物含水量，通过建立SAR后向散射系数与含水量之间的定量关系，实现了对潮滩表层沉积物含水量的估算。此外，利用热红外遥感数据反演潮滩表层沉积物含水量也取得了一定的成果，通过分析热红外遥感数据中的温度信息，建立温度与含水量之间的相关模型，实现了对潮滩表层沉积物含水量的推算。然而，由于潮滩表层沉积物含水量受多种因素影响，且不同区域的潮滩特征存在差异，因此，针对特定区域开展基于遥感技术的潮滩表层沉积物含水量推算模型研究，对于提高模型精度和适用性具有重要意义。本研究以江苏辐射沙洲区为研究对象，基于热红外遥感数据，构建潮滩表层沉积物含水量推算模型，旨在为潮滩资源管理和生态环境监测提供科学依据。

二、研究区概况与数据来源

(1)江苏辐射沙洲区位于长江入海口附近，是我国典型的辐射沙脊海岸。该区域海岸线曲折，沙洲众多，潮滩面积广阔。区域内地形以沙质平原为主，地势低平，平均海拔仅2-5米。受长江径流和潮汐作用影响，该区域沉积物丰富，生态环境独特。

(2)江苏辐射沙洲区属暖温带季风气候，四季分明，雨量充沛。夏季高温多雨，冬季寒冷干燥。该区域潮汐类型为不规则半日潮，潮差较大，平均潮差约为2-3米。受季风影响，风力季节性明显，夏季盛行东南风，冬季盛行西北风。

(3)本研究数据主要来源于多源遥感影像和地面实测数据。遥感影像包括Landsat8和Sentinel-1数据，分别用于获取热红外和雷达数据。地面实测数据包括潮滩表层沉积物含水量、温度、湿度等，通过实地采样和仪器测量获得。此外，还收集了区域气象、水文、地质等基础数据，为模型构建和验证提供数据支撑。

三、潮滩表层沉积物含水量推算模型构建

(1)潮滩表层沉积物含水量推算模型的构建首先需要对遥感数据进行预处理。针对Landsat8和Sentinel-1数据，进行辐射定标、大气校正和几何校正等处理，以确保数据的准确性和一致性。随后，利用热红外遥感数据中的温度信息，结合地面实测数据，分析潮滩表层沉积物含水量与温度之间的关系。通过建立多元线性回归模型，将温度、湿度、地表粗糙度等影响因素纳入模型，实现潮滩表层沉积物含水量的初步估算。

(2)为了提高模型精度，进一步引入雷达遥感数据中的后向散射系数。通过对后向散射系数与潮滩表层沉积物含水量之间的相关性分析，建立后向散射系数与含水量之间的定量关系。将此关系与热红外遥感数据相结合，构建基于多源遥感数据的潮滩表层沉积物含水量推算模型。在此过程中，采用交叉验证方法对模型参数进行优化，确保模型在不同条件下的稳定性和可靠性。

(3)在模型构建过程中，考虑到潮滩表层沉积物含水量受多种因素影响，如季节性变化、潮汐、降雨等，因此，模型中需引入时间序列分析，将潮汐、降雨等时间序列数据与遥感数据相结合。通过分析时间序列数据与遥感数据之间的相互关系，建立时间序列-遥感数据融合模型，进一步提高潮滩表层沉积物含水量推算的精度。此外，为了评估模型的适用性，选取多个潮滩区域进行模型验证，分析模型在不同区域、不同季节的适用性和精度，为潮滩表层沉积物含水量推算模型的广泛应用提供理论依据。

四、模型验证与精度分析

(1)模型验证与精度分析是评估潮滩表层沉积物含水量推算模型性能的关键环节。本研究选取了江苏辐射沙洲区多个典型潮滩区域作为验证样本，收集了2019年至2021年间的高分辨率遥感影像和地面实测含水量数据。通过对模型输出的含水量与地面实测数据进行对比，采用均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)等指