技术摘要：
本发明公开了一种基于遥感云平台的海岸线提取方法，包括如下步骤：(1)选定研究区域与研究时段，基于遥感云平台；(2)对该影像集合进行去云操作、融合操作，形成一张影像；(3)对所得影像进行水体指数计算，结果合并至原始波段，即现有影像包含其中每单个像素的水体指数信  全部
背景技术：
海岸线是海洋与陆地分界线，是海洋经济发展的生命线、黄金线，具有重要的生态 功能和资源价值。监测和量化海岸线位置变化是当今海岸管理修复研究和未来海岸规划的 基础和关键，卫星遥感技术以其不受时空限制，能够客观、准确且经济便捷地监测海岸线与 海岸开发利用和动态变化，为开展海岸监测提供了有利条件，可以开展传统方法无法进行 的评估。 现有基于卫星遥感影像提取海岸线的方法，均为从单张遥感影像图中，采用各类 算法，提取得到瞬时岸线，且多结合人工目视解译，具有主观性较强，所提取数据离散性较 高，准确率较差，后处理较为繁琐等不足。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于遥感云平台的海岸线提取方法， 能够较为精确，快速，自动化地对海岸线进行识别与提取。 为解决上述技术问题，本发明提供一种基于遥感云平台的海岸线提取方法，包括 如下步骤： (1)选定研究区域与研究时段，基于遥感云平台，筛选该条件下所有可用的、经图 像配准、辐射校正与大气校正后的卫星影像，形成特定的影像集合； (2)对该影像集合进行去云操作、融合操作，形成一张影像； (3)对所得影像进行水体指数计算，结果合并至原始波段，即现有影像包含其中每 单个像素的水体指数信息； (4)使用Otsu算法，通过统计整个影像中水体指数的直方图特性来实现全局阈值 的自动选取，结合mask函数进行水陆分割； (5)使用Canny边缘检测算法对水陆分界进行识别，得到水陆分界线； (6)对水陆分界线进行去噪处理、平滑处理，得到所研究区域海岸线。 优选的，步骤(1)中，遥感云平台为Google  Earth  Engine(谷歌地球引擎，GEE)平 台。 优选的，步骤(1)中，卫星影像为Landsat  1～8系列卫星或Sentinel  2系列卫星。 优选的，Landsat  1～8系列卫星中数据采用的传感器为OLI(Operational  Land  Imager ,陆地成像仪)、ETM (Enhanced  Thematic  Mapper，增强型专题绘图仪)、TM (Thematic  Mapper，专题绘图仪)，Sentinel  2系列卫星中数据采用的传感器为MSI (Multispectral  Instrument，多光谱传感器)。 优选的，步骤(2)中，去云操作是指利用平台中cloudMaskL457/maskL8/ 4 CN 111597930 A 说　明　书 2/4 页 maskS2clouds函数进行去云操作。 优选的，步骤(2)中，融合操作是指基于研究区域内所有单个像素，对所有波段不 同时间的数据集合取中值，即中位数。 优选的，步骤(3)中，水体指数采用NDWI(Normalized  Difference  Water  Index， 归一化差异水体指数)或MNDWI(Modified  Normalized  Difference  Water  Index，改进的 归一化差异水体指数)，计算公式如下： 式中，ρGreen、ρNir和ρMir分别代表绿波段、近红外波段和中红外波段的反射率。 优选的，步骤(4)中，Otsu算法计算出的阈值，使类间方差达到最大。该算法将一个 灰度图像退化为二值图像，算法假定该图像根据双模直方图(前景像素和背景像素)包含两 类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小，由于两两平方 距离恒定，所以即它们的类间方差最大。 优选的，步骤(5)中，Canny边缘检测算法首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行 平滑滤波；然后利用一阶差分卷积模板，计算得到图像梯度的幅值和方向；对梯度幅值进行 非极大值抑制，将梯度幅值近似划分成4个方向范围，在每一点上，领域中心点与沿着其对 应的梯度方向的两个像素相比，如果中心像素为最大值，则保留，否则中心置零，这样可以 抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘；最后对梯度选取两个阈值，取 出非极大值抑制后的图像中的最大梯度幅值，将小于低阈值的点置0，将大于高阈值的点 (即边缘点)标记，置1，即可提取出完整的边缘。 优选的，步骤(6)中，去噪处理是使用Kernel函数对每个像素进行卷积运算。 本发明的有益效果为：本发明基于研究区域与研究时段，筛选所有可用的Landsat 或Sentinel-2卫星影像，形成一个影像集合，基于像素中值融合各影像波段数据，得到融合 影像，对该影像进行水体指数计算，采用Otsu算法对水体指数进行计算，得出水陆阈值，从 而区分水陆边界，采用Canny边缘检测算法对该边界进行识别，得到水陆分界线；对该分界 线进行去噪处理与平滑处理，得到所期提取海岸线，能准确快速地大范围提取海岸线；本发 明实现了遥感技术大范围准确快速地提取海岸线的问题，基于遥感云平台与遥感大数据， 克服了潮汐、波浪破碎等对海岸线提取带来的困难，解决了传统方法作业效率低下、成本高 昂、精度较差等问题，采用本发明的方法能够快速、准确地大范围对海岸线进行识别、提取 及动态监测，具有可重复性和鲁棒性，所提取海岸线经过验证。 附图说明 图1为本发明影像筛选结果截图。 图2为本发明年度融合真彩色卫星影像示意图。 图3为本发明水体指数MNDWI值的灰度图。 图4为本发明MNDWI值分布直方图。 图5为本发明使用Otsu算法得出的阈值示意图。 5 CN 111597930 A 说　明　书 3/4 页 图6为本发明的水陆二值图。 图7为本发明使用Canny算法得出的水陆分界线。 图8为本发明最终所得海岸线示意图。