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遥感影像的海岸带信息提取——以赣榆县海头镇为例

一、引言

随着全球气候变化和人类活动的加剧，海岸带地区面临着日益严峻的环境和资源挑战。海岸带地区不仅是陆地与海洋的过渡地带，也是生物多样性丰富的生态系统，对维持地球生态平衡和保障人类福祉具有重要意义。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，在海岸带环境监测、资源调查和灾害预警等方面发挥着重要作用。海岸带信息提取作为遥感应用的重要领域，旨在通过遥感影像分析，获取海岸带地形、地貌、植被、土地利用等关键信息。

海岸带信息提取的研究对于海岸带规划、管理和保护具有重要的指导意义。通过对海岸带信息的提取和分析，可以更好地了解海岸带地区的资源分布、生态环境状况和人类活动影响，为海岸带可持续发展提供科学依据。近年来，随着遥感技术和地理信息系统（GIS）的快速发展，海岸带信息提取技术取得了显著进步，为海岸带研究提供了强有力的技术支持。

以赣榆县海头镇为例，该地区位于江苏省东北部，地处黄海之滨，具有典型的海岸带特征。海头镇海岸线长，滩涂资源丰富，生态环境复杂，是人类活动与自然环境相互作用的重要区域。因此，对海头镇海岸带进行遥感影像信息提取，不仅有助于揭示该地区海岸带资源的空间分布特征，而且可以为海岸带生态保护、资源管理和灾害预警提供科学依据。本研究将利用遥感影像技术，对海头镇海岸带信息进行提取和分析，以期为海岸带可持续发展提供参考。

二、研究区域与方法

(1)本研究选取的赣榆县海头镇位于江苏省东北部，地理坐标为34°18′～34°27′N，119°23′～119°35′E。该镇总面积约150平方公里，海岸线长达30公里，拥有丰富的滩涂资源和多样的海洋生态系统。根据2019年统计数据显示，海头镇常住人口约为5万人，是我国典型的沿海农业小镇。

(2)研究数据主要来源于多源遥感影像，包括Landsat8、Sentinel-2等卫星影像，以及航空遥感影像。这些影像具有高空间分辨率、大范围覆盖等特点，能够满足海岸带信息提取的需求。数据预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以确保影像质量。此外，本研究还收集了海头镇的地理信息系统（GIS）数据，包括土地利用、地形、植被等数据，用于辅助海岸带信息提取和分析。

(3)海岸带信息提取方法主要包括遥感影像分类、海岸线提取、植被覆盖度计算等。遥感影像分类采用支持向量机（SVM）算法，将遥感影像划分为水体、陆地、植被、建筑等类别。海岸线提取基于最大似然法，结合GIS数据，实现海岸线的精确提取。植被覆盖度计算采用归一化植被指数（NDVI）方法，通过分析不同时相的NDVI变化，评估植被覆盖度的时空变化特征。此外，本研究还利用地理信息系统（GIS）空间分析功能，对海岸带信息进行可视化展示和分析，以揭示海岸带资源的空间分布特征和变化趋势。以2019年为例，海头镇土地利用类型中，耕地面积占总面积的40%，水域面积占20%，林地面积占15%，建设用地面积占15%，其他用地面积占10%。

三、海岸带信息提取结果分析

(1)通过遥感影像分类结果，海头镇海岸带土地利用类型主要为耕地、水域和建设用地。其中，耕地面积约为60平方公里，占海岸带总面积的40%，主要分布在沿海平原地区；水域面积约为30平方公里，占20%，包括滩涂、海域等；建设用地面积约为22平方公里，占15%，主要集中在海头镇中心区域。与2019年相比，耕地面积略有减少，建设用地面积有所增加，反映了近年来海头镇城市化进程的加快。

(2)海岸线提取结果显示，海头镇海岸线长度为30公里，海岸线稳定性较好，但局部区域存在侵蚀现象。通过对海岸线变化趋势分析，发现近10年来，海头镇海岸线总体上呈现稳定态势，但局部区域由于人类活动影响，如围垦、填海等，导致海岸线发生了一定的变化。以2010年和2019年为例，海岸线变化幅度在0.5公里以内，表明海岸线稳定性较好。

(3)植被覆盖度计算结果表明，海头镇海岸带植被覆盖度整体较高，平均值为0.6。其中，植被覆盖度大于0.8的区域占海岸带总面积的25%，主要分布在沿海滩涂地区；植被覆盖度在0.4至0.6的区域占45%，主要分布在沿海平原地区；植被覆盖度小于0.4的区域占30%，主要分布在建设用地和部分耕地区域。与2019年相比，植被覆盖度略有下降，这与近年来海头镇城市化进程加快、土地利用变化有关。

四、讨论与结论

(1)本研究结果表明，赣榆县海头镇海岸带土地利用类型以耕地和建设用地为主，水域面积占比较大。与2019年相比，耕地面积有所减少，建设用地面积有所增加，反映出城市化进程对土地利用的影响。这一趋势与我国沿海地区普遍存在的城市化发展模式相一致。

(2)海岸线稳定性方面，海头镇海岸线总体稳定，但局部存在侵蚀现象。这一现象可能与全球气候变化、海平面上升