基于ICESat-2卫星测高数据的新西兰海滩坡度大尺度估算方法研究及其在海岸侵蚀评估中的应用

研究人员针对传统海滩坡度测量方法空间覆盖有限、依赖实地数据的瓶颈问题，利用ICESat-2 ATL03光子计数激光雷达数据，开发了融合海岸形态特征的OPTICS聚类与移动窗口滤波新算法，成功构建新西兰212个沙滩的坡度数据库（RMSE=0.06，R2=0.76），为全球海岸脆弱性评估提供了无需实地测量的创新解决方案。

　　

在全球气候变化背景下，海岸带作为陆海交互的前沿阵地，正面临日益严重的侵蚀威胁。据统计，到2030年全球近10%人口将聚居在低海拔海岸带区域，而海滩坡度作为评估波浪爬高、洪水风险的关键参数，其精确测量却长期受限于传统测量手段的时空分辨率不足。现有卫星测高数据如SRTM（空间分辨率90米）难以捕捉狭窄海滩的坡度变化，而无人机和机载激光雷达（LiDAR）虽精度高却成本昂贵、覆盖范围有限。这种技术鸿沟使得大尺度海岸脆弱性评估缺乏可靠的地形参数支撑，特别是在新西兰这样的岛国——其20,500公里海岸线中56%为沙滩，且正以3.8毫米/年的速率经历海平面上升。

针对这一科学难题，深圳大学自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室的研究团队创新性地利用ICESat-2（冰、云和陆地高程卫星-2）的ATL03光子级数据，开发了一套融合海岸形态特征的大尺度海滩坡度反演方法。该研究通过方向校正、自适应OPTICS聚类和二次多项式模型等关键技术，成功构建了新西兰212个沙滩共1,297条剖面的坡度数据库，验证精度达到RMSE=0.06，相关成果发表在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上。

研究方法上，团队首先对ICESat-2光子轨迹进行垂直海岸线的方向校正，结合3σ准则剔除海面噪声光子；随后采用自适应阈值OPTICS算法与移动窗口滤波实现沙滩光子的精确提取；最后通过二次多项式模型确定海滩水平范围，并利用线性回归计算坡度。所有数据均与新西兰土地信息局（LINZ）提供的1米分辨率机载DEM（垂直精度0.2米）进行交叉验证。

研究结果部分：

1. 性能评估
   高程验证显示ICESat-2与DEM数据高度吻合（R²=0.88，RMSE=0.73米），其中97.56%的高程差在2米以内。坡度反演精度更达R²=0.76，显著优于固定高程阈值法（1米阈值法的RMSE达0.16）。典型案例显示，Lawyers Head陡坡海滩（坡度0.61）的提取误差仅0.02，而传统方法低估达66%。

2. 空间分布特征
   新西兰沙滩平均坡度为0.12（约7°），按形态可分为：平缓型（<0.02，占4.25%）、中等型（0.02-0.1，占48.11%）、陡峭型（0.1-0.2，占33.96%）和悬崖型（>0.2，占13.68%）。北岛沙滩坡度整体略缓于南岛，最大坡度出现在西库奥图努海滩（0.85）。

3. 参数定量分析
   用于坡度计算的剖面平均长度57.09米，高程差3.63米。研究发现坡度误差与剖面形态强相关：陡坡（>0.2）区域的RMSE可达0.15，而水平距离>50米的剖面误差降低40%。轨道与海岸线夹角在60-90°时数据质量最优。

讨论与结论指出，该方法突破性地实现了三大创新：一是首次利用光子级ATL03数据而非聚合的ATL08产品，使坡度反演空间分辨率达0.7米；二是通过海岸形态自适应的光子筛选机制，克服了固定高程阈值法对复杂地貌（如多级滩肩、沙丘）的适应性缺陷；三是建立首个国家尺度的沙滩坡度数据库，其中12%的剖面坡度>0.2，这些高风险区域的精确识别为海岸带管理提供了关键决策依据。

未来该技术可与Sentinel-3等卫星数据融合，并引入卷积神经网络（CNN）提升光子去噪精度。研究成果不仅为全球沙滩坡度监测树立了新范式，更将为IPCC海平面上升情景下的海岸脆弱性评估提供核心参数，具有重要的科学价值与应用前景。