近日，華東師范大學(xué)河口海岸全國重點實驗室海岸帶遙感團隊聯(lián)合國內(nèi)外多家科研機構(gòu)，提出基于 Sentinel-2 衛(wèi)星影像與 Google Earth Engine（GEE）云計算平臺的全球岸線標準化提取流程，據(jù)此生成了全球首個10米分辨率海岸線數(shù)據(jù)集——S2Coast-2023。該數(shù)據(jù)大幅提升了以Landsat為基礎(chǔ)的開放岸線數(shù)據(jù)精度，為更加細致的全球海岸帶研究與管理提供參考。相關(guān)成果以S2Coast-2023: The first global 10-meter resolution coastline dataset derived from enhanced Sentinel-2 composite imagery using Google Earth Engine為題發(fā)表在遙感領(lǐng)域國際頂級刊物Remote Sensing of Environment，目前數(shù)據(jù)集已經(jīng)公開發(fā)布（https://doi.org/10.5281/zenodo.17092775）。

該研究成果第一作者為華東師范大學(xué)河口海岸全國重點實驗室應(yīng)屆畢業(yè)博士生段元強，通訊作者為田波副研究員和陳春鵬副研究員。其他研究成員包括阿爾伯塔大學(xué)Arturo Sanchez-Azofeifa教授、江蘇師范大學(xué)李行教授、普利茅斯海洋實驗室Dhritiraj Sengupta研究員以及華東師范大學(xué)周云軒教授。

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研究背景與問題概述

海岸線作為陸地與海洋的基礎(chǔ)分界線，是開展海岸帶地貌變化分析、海平面上升評估、生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測和海岸管理規(guī)劃的重要地理空間信息。長期以來，由于測圖手段、數(shù)據(jù)質(zhì)量、潮汐變化、算法和算力性能等因素影響，缺少一套觀測標準一致、分辨率統(tǒng)一、處理流程一致以及便于快速更新的全球尺度公開海岸線數(shù)據(jù)集。

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研究方法

研究基于Sentinel-2衛(wèi)星影像，提出S2Coast算法流程（Figure1），包括以下關(guān)鍵步驟：1 數(shù)據(jù)準備，2 影像波段運算，3 年度影像合成，4 特征增強和圖像融合，5 圖像組合閾值分割，6 柵格矢量化和7 矢量數(shù)據(jù)處理。算法核心是構(gòu)建靈活有效的年度影像合成和圖譜特征融合策略，據(jù)此生成決策圖層能夠穩(wěn)定凸顯年度合成Sentinel-2影像中的高潮水邊線（HWLSentinel-2）。通過全球廣泛采樣，分析決策圖層值域范圍，設(shè)置組合閾值分割所得“陸地–水域”二值柵格圖像，其矢量化邊界即為HWLSentinel-2。顧及全球海岸類型多樣，決策過程設(shè)置三個特色組件集成到統(tǒng)一工作流程中形成通用算法。其中S2Coast-Beach針對各類海岸光灘，S2Coast-Veg用于突出鹽沼海岸植被附著的淹沒邊界，以及S2Coast-redundancy用做冗余設(shè)置。需要指明的是，本文所提HWLSentinel-2一般指示年度Sentinel-2衛(wèi)星有效觀測中穩(wěn)定的高潮海水淹沒邊界。

Figure1. S2Coast framework diagram showing HWLSentinel-2 generation from 2023 Sentinel-2 annual composites, with example outputs from Shanghai salt marshes coast.

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研究結(jié)果與數(shù)據(jù)產(chǎn)品概述

研究所獲S2Coast-2023數(shù)據(jù)集是基于2023年全球 Sentinel-2 Level-1C 影像數(shù)據(jù)，通過標準化的影像篩選、預(yù)處理、“時-空-譜”特征增強與融合和分類流程，生成的全球海岸線矢量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)覆蓋除南極洲和極地少量島嶼外的全球全部大陸與面積大于 100 平方米的島嶼，岸線總長度超過 217 萬公里，見Figure2。數(shù)據(jù)開放獲?。╤ttps://doi.org/10.5281/zenodo.15541278；數(shù)據(jù)格式：ESRI Shapefile（Polyline, Polygon）；坐標系統(tǒng)：EPSG:4326）

Figure2. The overview map of S2Coast-2023. Global comparison between S2Coast-2023 (red) and OpenStreetMap (blue) coastlines.

精度驗證涉及全面評估S2Coast方法穩(wěn)定性以及所生成S2Coast-2023數(shù)據(jù)集的準確性。如Figure3所示，分別使用緩沖區(qū)檢測方法評估S2Coast方法重復(fù)生成岸線的穩(wěn)定性；和以目視篩選的高精度OSM海岸線作為參考基準，使用岸線分析工具（DSAS）量化S2Coast-2023海岸線的偏離情況量化數(shù)據(jù)集位置精度。根據(jù)全球范圍開展的算法穩(wěn)定性和位置精度檢驗結(jié)果表明S2Coast算法和S2Coast-2023數(shù)據(jù)集總體保持在10 m精度級別。其中，分別使用10 m和20 m緩沖區(qū)檢測檢驗S2Coast算法穩(wěn)定性，精度表現(xiàn)分別為88 %和93 %。對比目視篩選的高精度OSM海岸線數(shù)據(jù)，S2Coast-2023平均偏差為- 1.10 m（95 % CI: - 2.06 m至- 0.15 m），平均RMSE為17.40 m（95 % CI: 16.23 m至18.65 m）。

Figure3. Distribution of 1,146 sampled coastline fragments across various coastal types, including Beach, Wetland, Bedrock, Artificial, and Riverbank coastlines.

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結(jié)論與展望

研究生成首套源自Sentinel-2影像的10 m精度全球海岸線數(shù)據(jù)，彌補了當下全球通用標準的高精度海岸線數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵缺口。盡管所用中等分辨率圖像仍然在細節(jié)刻畫方面有提升空間，并且年度合成遙感圖像所獲海岸線無法完美對齊潮位基準，但廣泛驗證表明S2Coast算法生成的海岸線具備時間、空間上的穩(wěn)定性和像素級位置精度，證明了它們在海岸監(jiān)測應(yīng)用中的可靠性。其高效特征和增強的空間分辨率與覆蓋范圍，配以標準化的海岸線指標，為全球海岸監(jiān)測創(chuàng)建了一個有效的工具。

后續(xù)研究，將進一步評估衛(wèi)星遙感觀測應(yīng)用于參考潮汐基準的大尺度岸線測圖工作的誤差機制，挖掘多源數(shù)據(jù)融合潛力，深入開展對海岸動態(tài)目標監(jiān)測的方法探索。

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文獻信息

Yuanqiang Duan, Arturo Sanchez-Azofeifa, Chunpeng Chen, Bo Tian, Xing Li, Dhritiraj Sengupta, Yunxuan Zhou. S2Coast-2023: The first global 10-meter resolution coastline dataset derived from enhanced Sentinel-2 composite imagery using Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment. 2026. 115186. https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115186.

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