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World File Search System海岸线
加州海岸线近海声学蝙蝠研究 (PC-19-03)
背景：已知多种蝙蝠物种季节性地出现在近海，并且已记录到距离海岸线 805 公里（500 英里）的地方（Pelletier 等人，2013 年；Griffin，1940 年）。然而，对近海蝙蝠活动的直接研究仅发生在新英格兰、中大西洋海岸和五大湖地区的零散地点。这些工作部分由能源部支持，涉及在各种偏远的沿海和近海环境中持续三年部署声学蝙蝠探测器，包括近海岛屿、航行结构、IOOS 浮标和 NOAA 研究船（Peterson 等人，2016 年）。这项研究产生了大量有关迁徙和非迁徙蝙蝠物种的时间和空间活动的新信息，并为联邦/州资源机构和开发商提供了评估与海上风能开发相关的死亡风险的关键指标。长距离迁徙物种，如霜毛蝠（Lasiurus cinereus）、东部红蝙蝠（L. borealis）和银毛蝙蝠（Lasionycteris）
新斯科舍省海岸线的未来
我们正在采取行动保护我们的20％的土地和水，包括沿海地区。现在，新斯科舍省海岸线的约13.1％受到保护，免受省级公园，荒野地区，自然保护区，国家公园，国家野生动植物地区以及由保护土地信托（包括Mi'kmaq组织）拥有和管理的土地上的发展，并继续我们的工作，我们将继续我们的目标，以保护我们的土地和越高的20％。实际上，公园和保护区计划包含用于保护的其他沿海地区，我们最近发布的合作保护区战略致力于扩大受保护和保守区域的网络，其中一些将在沿海地进行确定。
新斯科舍省海岸线的未来
•沿海地区的沿海洪水信息超过100m内陆•2050年的沿海洪水水平预测•预计的海平面上升和风暴潮的急剧较小，在高潮期间，在2100年•通过沿海危害评估报告侵蚀的信息（动作2）
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。
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
数字海岸线分析系统 (DSAS) 5.0 版用户指南
附录 2 目录................................................................................................................................70 13.1 使用参考不同代理的海岸线数据...............................................................................70 13.2 将激光雷达海岸线表示为校准路线................................................................................70 13.3 将偏差和不确定性数据存储在表格中（要求）.......................................................................71 13.4 代理基准偏差校正....................................................................................................................71 13.5 引用的参考文献....................................................................................................................72
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。
邓尼奇海岸线监测 2011 年至 2016 年
图 2 显示了描绘 Dunwich 地区 6 年地貌变化的整体差异图像。除了海岸防御设施区域（插图），图 2 还显示了沿 Dunwich 更广阔的正面观察到的变化。图像清楚地描绘了沿着海滩长度延伸的两条长线性增生带，中间夹着一条平行的侵蚀带。图 2 的视角表明，在分析区域内观察到的变化与在更广阔的海滩区域观察到的沉积物模式一致——类似的侵蚀和增生带延伸到 Dunwich 村的北部和南部。总体而言，更广阔的当地海滩区域似乎正在经历一段相对稳定的时期，局部沉积物运动主要在 0.25 - 0.75 米（增生）的量级。
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。