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为解决全球高分辨率海岸线、潮间带及水体概率数据缺失问题，研究人员基于 2009-2023 年 Maxar 卫星多光谱影像，利用 NDWI 结合自适应阈值法提取 2 m 分辨率全球海岸线，生成潮间带图。结果揭示阿拉斯加中部南缘存在最大潮间带（124.7 km2），为海岸带管理与海平面上升研究提供关键基准数据。
海岸带作为地球系统中最活跃的生态过渡带，对全球气候变化、生物多样性维持及人类社会发展至关重要。然而，长期以来全球范围内缺乏兼具米级分辨率与完整覆盖范围的海岸线、潮间带及水体概率分布数据集，制约了海岸带动态监测、海平面上升影响评估等关键科学问题的研究。传统遥感手段虽已广泛应用于海岸带制图，但多数产品分辨率较低（如 NOAA 海岸线产品）或仅覆盖局部区域，难以满足高精度全球建模需求。在此背景下，美国佛罗里达大学（University of Florida）的 Sanduni D. Mudiyanselage 及其团队开展了一项具有突破性的研究，相关成果发表于《Scientific Data》，为海岸带科学研究提供了全新的数据范式。
研究团队整合了 2009 至 2023 年间由 WorldView-2/3 卫星获取的约 130 万景多光谱影像（覆盖 464 TB 数据），采用基于归一化差异水体指数（NDWI1）的自适应阈值算法，结合地球重力场模型（EGM20085）与航天飞机雷达地形任务（SRTM6）数字高程模型（DEM）进行正交校正，构建了全球首个 2 米分辨率海岸线数据库。同时，通过叠加多期影像计算水体概率（某像元被分类为水体的观测次数占比），进一步提取了反映潮汐涨落动态的潮间带范围，即高低潮间水体覆盖的水平区域7。
研究采用的关键技术方法包括：①多光谱影像预处理，涵盖辐射定标、大气校正与几何校正，以消除传感器噪声与地形畸变；②基于 NDWI 的水体分类，通过公式T=(meanW+meanL)/2动态计算水体阈值（meanW和meanL分别为已知水体与陆地的 NDWI 均值），并引入水体概率图降低云层与阴影干扰；③正交校正对比实验，证实 EGM2008 地球重力场模型在陡峭海岸区域的校正精度显著优于 SRTM DEM，有效减少了海岸线偏移误差；④潮间带提取算法，通过设定 20%-80% 水体概率阈值，结合影像覆盖次数过滤（至少 5 景影像）与形态学滤波，生成全球潮间带分布图37-49。
研究结果
海岸线产品精度验证
将研究提取的海岸线与 NOAA 最新版 CUSP（Continually Updated Shoreline Product）及 GSHHS（Global Self-consistent, Hierarchical, High-resolution Shoreline）产品对比发现，在美国本土沿海区域，相对于 CUSP 的均方根误差（RMSE）为 14-27 米，显著低于 GSHHS 的 53-171 米，表明该数据集在精度上具有明显优势。差异统计显示，佛罗里达（FL）、德克萨斯（TX）等州的海岸线偏差中位数小于 20 米，验证了方法的可靠性53-62。
全球潮间带分布特征
研究揭示全球潮间带主要分布于高纬度及地形平缓区域，其中阿拉斯加中南部发现面积达 124.7 km2、宽度 3.8 公里的全球最大潮间带，这与该区域超 10 米的强潮环境（ hypertidal）吻合70。此外，加拿大北部、斯瓦尔巴群岛及孟加拉国等低纬度三角洲地区亦存在大面积潮间带。例如，孟加拉国西部沿海潮间带与人口密集区距离不足 100 米，凸显了该区域对风暴潮与海平面上升的高脆弱性76-81。
数据产品与应用潜力
数据集以 Shapefile 与 GeoTIFF 格式提供，包含带潮位信息（基于 TPXO-9.1 全球逆潮模型8）的海岸线、水体概率图及潮间带分布图，覆盖南北极在内的全球 64 个区域。每个图幅标注 UTM 投影带与影像获取时间（精确至秒），便于后续潮汐模型校准与时间序列分析51-52,83。
研究结论与意义
该研究填补了全球高分辨率海岸带数据集的空白，其 2 米级分辨率与多参数集成（海岸线、水体概率、潮间带）为海岸侵蚀监测、滨海城市规划、生态保护区划设等提供了关键基准。例如，潮间带作为海岸带生态系统的核心组成部分，其动态变化直接影响碳汇能力与生物栖息地质量
20-21，而高精度数据集可助力量化评估气候变化对这类敏感区域的影响。此外，数据中包含的影像时间戳与潮位信息，为构建跨年代际海岸带变化模型奠定了基础，有望推动全球海岸带科学向精细化、动态化方向发展。研究成果不仅为遥感技术在地球科学中的应用树立了新标杆，更通过开源代码（
https://github.com/Chunli-Dai/CoastlineMapping）促进了跨学科研究的协同创新，标志着人类对海岸带这一 “蓝色边疆” 的认知迈入全新阶段。
