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基于ETM+影像的海岸线提取方法研究的中期报告
基于ETM+影像的海岸线提取方法研究的中期报告
1.研究背景和意义
海岸线是海洋与陆地之间的过渡区域，是海洋生态系统和陆地生态系统相互联系的重要环节。对于海洋环境的研究、海岸带规划和管理、海岸工程建设以及应对气候变化等方面均有重要意义。因此，海岸线的提取和监测一直是海洋遥感领域的研究热点之一。
传统方法主要是采用遥感影像与地图相对比的方式提取海岸线，但受各种因素干扰较大，提取精度不高。近年来，随着高分辨率遥感影像的应用，以及各种自动化算法和机器学习方法的发展，基于遥感影像的海岸线提取方法得到了很大的发展和应用。
ETM+影像是一种光学遥感影像，具有30m的空间分辨率，是进行海岸线提取的重要数据源之一。
2.研究内容和方法
本研究旨在探索基于ETM+影像的海岸线提取方法。具体内容包括：
（1）ETM+影像的预处理；
（2）海岸线提取算法的选择和设计；
（3）提取结果的评价和验证。
预处理包括影像校正、辐射校正、大气校正、镶嵌拼接等步骤，以保证影像质量。
海岸线提取算法主要是基于数字图像处理和机器学习方法。常用的数字图像处理方法包括边缘检测、阈值分割、形态学处理等；机器学习方法主要是指基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法。本研究将探索这些方法的应用和优缺点，并结合实际情况设计最优的提取方案。
提取结果的评价和验证主要是基于实地调查和人工判读。通过对提取结果的比较，评估提取算法的准确性和稳定性。
3.研究进展和计划
目前，本研究已完成ETM+影像的预处理和常用的数字图像处理算法的应用和验证。根据提取结果，我们发现边缘检测和形态学处理对海岸线提取效果有一定的提升，但在一些场景下仍存在一定误差。
接下来，我们计划深入探索基于机器学习的深度学习方法，包括利用已有数据训练CNN模型、调整网络参数、进行模型评价和验证等步骤，以提高海岸线提取的精度和效率。同时，我们还将继续结合实际情况不断优化和完善海岸线提取方案。
4.结论和展望
本研究旨在探索基于ETM+影像的海岸线提取方法，已取得一定进展。然而，在海岸线提取任务中，仍存在一些挑战，例如受云雾遮挡和海浪干扰，提取精度较低等问题，需要在算法选择和设计上加以克服。我们相信，随着遥感技术和算法的不断发展，基于高分辨率遥感影像的海岸线提取方法将得到更广泛的应用和进一步的完善。