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开发古海岸线数据库以重建...
为研究和解释古海岸线和海岸线位移信息，开发了一个名为古海岸线数据库 (ASD) 的 ArcGIS 地理数据库。根据可用信息的特点，它进一步分为隔离数据库 (ISD) 和海岸线地貌数据库 (SLD)。在当前的研究中，与利托里纳海最大延伸和芬兰最高海岸线相关的观测结果在 ASD 中被仔细记录和分类。ASD 中存储了总共 1625 个海岸线观测数据，其中 106 个是来自年代隔离层 (ISD) 的地层数据点，其余 1519 个是代表形态海岸线观测 (SLD) 的数据点。本文从整理数据点的可变性和可靠性的角度描述了 ASD 的内容，还介绍了如何利用现代基于 LiDAR 的数字高程模型来验证已发表的观测结果以及如何解释与缺乏信息的地区古代海岸线相关的新数据点。编译后的 ASD 用于重建利托里纳海的历时最大延伸和芬兰波罗的海盆地的最高海岸线。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
海岸线管理计划 - 桌岩湖
目的 2 桌岩湖海岸线管理计划制定政策并提供指导方针 3 以保护和保存海岸线的理想环境特征 4 ，同时保持公共和私人海岸线用途之间的平衡。该计划还考虑了 5 恢复因私人 6 独家使用而发生退化的海岸线的方法。该计划旨在制定管理策略，以审查、批准 7 和管理桌岩湖的私人海岸线用途。它不打算评估 8 或制定管理措施，以适用于审查、批准和管理 9 公共海岸线用途，例如商业特许租赁、有限的汽车旅馆/度假村租赁和 10 公用事业，除非本文另有明确规定。 11
利用机载激光雷达进行海岸线测绘概述
摘要：海岸线是重要的地理边界，监测海岸线变化在海岸综合管理中起着重要作用。随着遥感技术的发展，许多研究已经利用光学图像来测量和提取海岸线。然而，一些因素限制了光学成像在海岸线测绘中的应用。考虑到机载激光雷达数据可以提供更精确的地形信息，已经有一些研究使用机载激光雷达来绘制海岸线。然而，尚未进行将机载激光雷达与海岸线测量和提取方法相结合的文献综述。本文的目的是对使用机载激光雷达进行海岸线测绘进行叙述性回顾，包括激光扫描系统、数据可用性以及过去二十年来当前的提取技术。因此，我们进行了广泛的搜索，最终总结了 130 多篇关于机载激光雷达技术用于海岸线测量和海岸线提取的文章。我们发现利用机载 LiDAR 进行海岸线测绘仍面临诸多挑战，例如客观条件限制、数据可用性限制和自身特性限制。目前的海岸线提取方法有很大的改进潜力；特别是当与新兴的当前最先进的 LiDAR 点云处理技术（例如深度学习算法）相结合时，它们将具有巨大的潜力
WRDA 2022 海岸线和河流第 8103 节...
WRDA 1999 第 212 节（洪水缓解和河流恢复）包括海岸线恢复和飓风风暴危害减少。根据这一权力，陆军部长可以开展减少洪水、飓风和风暴破坏危害的研究和项目，包括减轻侵蚀和稳定河岸的措施；或保护和恢复河流和海岸线的自然功能和价值。2.研究费用分摊要求：高达 200,000 美元的初始研究费用为 100%
气候变化，海平面上升和Gippsland Shoreline
由于大气中的热吸收温室气体的积累而导致的全球变暖正在推动气候系统的变化，这将对全球海岸线产生严重影响。海平面上升是低洼沿海社区的主要关注点。海洋和冰盖对全球变暖的响应时间很长，沿海环境越来越有可能在未来几十年中遇到危险，例如沿海淹没和侵蚀。海平面由于一系列物理过程而不会均匀增加。在Gippsland海岸线附近，由于东澳大利亚州当前对地区海平面的影响，海平面的上升将略高于全球平均海平面上升。全球变暖也在推动热带扩张，并在地球的主要气候和天气系统中向南变化。是西风腰带中风速的提高，这导致南大洋的波浪气候变化。这反过来可能会影响澳大利亚南部的海岸线。海洋和大气的变暖正在通过更大的风速和降雨量加剧恶劣的天气系统。这些各种因素将导致全球范围内的变化，并且由于当地海平面，风和波浪气候，严重的天气系统和吉普斯兰湖地区极端海平面的变化而对沿海危害产生了复杂的影响。
MDSPGP-6 活动 f (1) 新的潮汐护岸和潮汐海岸线侵蚀控制结构 除护岸活动之外，经授权的新潮汐护岸和潮汐海岸线侵蚀控制结构必须符合以下适用的活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。此活动授权排放与建造潮汐海岸线侵蚀控制结构和建造新的潮汐护岸有关的疏浚或填充材料。海岸线侵蚀控制结构的例子包括但不限于低轮廓门槛、防波堤和丁坝。除本许可证的一般条件外，此活动授权的所有工作（包括排放）必须符合以下列出的所有活动特定影响限制和要求。（第 10 和/或 404 节；仅限于所有潮汐）。A 类影响限制和要求：
MDSPGP-6 活动 f (1) 新的潮汐护岸和潮汐海岸线侵蚀控制结构 除护岸活动之外，经授权的新潮汐护岸和潮汐海岸线侵蚀控制结构必须符合以下适用的活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。此活动授权排放与建造潮汐海岸线侵蚀控制结构和建造新的潮汐护岸有关的疏浚或填充材料。海岸线侵蚀控制结构的例子包括但不限于低轮廓门槛、防波堤和丁坝。除本许可证的一般条件外，此活动授权的所有工作（包括排放）必须符合以下列出的所有活动特定影响限制和要求。（第 10 和/或 404 节；仅限于所有潮汐）。A 类影响限制和要求：
莱姆湾和南德文郡海岸线管理计划
很多地貌信息都可以通过古环境重建、历史分析和地貌解释来获得。对于较大的海滩（Chesil & Slapton）和沙嘴（Dawlish Warren），晚全新世继承（距今 7,000 年以前）非常重要。沉积物预算（100 年时间尺度）对所有海滩都很重要。对于沿海滑坡，古代滑坡和过去 100-200 年内滑坡的发生或复发都很重要。我们认为，这种知识不是奢侈品，而是复杂而动态环境中的必需品，因为当今的过程可能无法可靠地指导可能发生的所有变化和响应。事实上，进一步研究的许多要求源于需要更好地定义当代过程和响应（SMP 和各种工程研究相当充分地涵盖了这一点）与地貌演变的长期（50-100 年）趋势（迄今为止尚未充分涵盖）之间的关系。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。