中国网/中国发展门户网讯  海岛海岸带是我国生态与战略资源的核心区域，其浅水地形是保障海岛海岸带可持续发展和国家国土安全的一项基础信息。卫星遥感作为海洋测绘与海岛海岸带研究领域的核心技术，为大范围、高效化获取浅水地形信息提供了关键手段。海岛海岸带浅水地形遥感反演技术的发展围绕“数据获取能力提升—反演机理深化—模型方法优化—应用场景拓展”的核心逻辑，经历了遥感测深理论研究到卫星遥感测深业务化应用的发展。本文通过系统梳理卫星遥感探测浅水地形的原理、研究进展和应用趋势，对攻克技术瓶颈与助力我国海岛海岸带浅水地形精细化与业务化发展具有重要的意义。

海岛海岸带浅水地形的探测意义

海岛海岸带浅水地形的重要性

海岛海岸带作为海陆交互作用的核心区域，兼具重要的生态、资源与战略价值，是我国生态资源与战略屏障的关键组成部分。该区域人类活动密集，其浅水地形的高精度探测对于科学研究、工程实践与国家权益维护具有不可替代的支撑作用。

海岸带及岛礁的邻近浅水区是海陆相互作用的活跃过渡带，动力-沉积-地貌过程复杂多变。波浪、潮汐等多种动力过程耦合控制着沉积物输运与地貌演化，也为海平面上升等全球变化响应研究提供了重要证据。同时，该区域作为港口航道、近岸工程、海底管线、海洋能源开发及生态保护等重点活动区，其浅水地形的稳定性与演化趋势直接关乎海岸侵蚀、岛礁安全及工程设施风险；尤其在岛礁和红树林区域，浅水地形控制水动力和物质交换，对珊瑚礁与红树林生态系统的分布、演替及其海岸防护功能产生重要影响。

高精度、高分辨率的浅水地形是认识海岛海岸带地貌类型、揭示动力过程、评估工程与环境风险的基础。浅水地形能直观反映海底起伏特征，支持沙脊、沙波、浅水浊流地貌等多种地貌单元的识别和定量描述。结合水动力分析可进一步揭示波浪、潮流、风暴等过程的作用机制。系统获取浅水地形信息，有助于深化对海岛海岸带沉积-水动力体系演化规律的认识，并为数值模拟与物理实验研究提供关键约束条件。

此外，浅水区地形易变、地貌稳定性较差，局部冲刷、地形迁移等突发变化对海底工程和海岸防护构成潜在威胁。通过对浅水地形的持续探测与动态监测，可有效识别高风险地貌单元和敏感区域，从而为工程选址、施工设计、运维与海岸防护、岛礁稳定性评估、生态修复等提供科学依据。

综上，从河口三角洲演变研究到风暴潮灾害评估，从珊瑚礁栖息地格局维持到航道安全运维，从海岸带防护到国土权益维护，高精细化浅水地形数据是贯穿上述多领域研究与应用的关键基础，是支撑海岛海岸带实现其生态、资源与战略价值的核心载体。因此，开展海岛海岸带浅水地形探测，不仅对深化科学认知具有重要价值，更是保障区域可持续发展和维护国家国土安全的一项基础性与紧迫性任务。

卫星遥感探测海岛海岸带浅水地形的意义

由于浅水区水深变化快、地形起伏复杂，传统船载声纳等现场测量手段虽然精度较高，但存在成本高、覆盖有限等瓶颈，难以满足大范围、高频次的动态监测需求。因此，发展多源、多尺度的浅水地形探测技术，对系统揭示浅水地形演化、提升海洋环境认知能力及保障海洋工程与管理决策具有重要的科学意义和实践价值。卫星遥感凭借其大范围、高时效、低成本的优势，正推动浅水地形监测从“点线勘察”向“面状动态监测”的范式转变。近年来，随着卫星遥感的快速发展（如多/高光谱卫星、激光卫星等发射）、反演模型创新（如物理-数据融合）及多源协同（如光学-激光联合）等技术的突破，遥感反演精度与适应性持续提升，已经成为浅水地形监测不可或缺的技术手段。根据星载传感器类型，浅水地形卫星探测方法可分为激光雷达测深、光学成像卫星测深和微波遥感测深3类。

海岛海岸带浅水地形卫星遥感反演原理

海岛海岸带浅水地形卫星遥感探测的原理一般有以下5种（图1）。

激光雷达测深原理

激光雷达测深作为一种主动遥感技术，凭借高精度、高效率等优势，已成为浅水区（通常0—50米）水下地形精细化测绘的创新性工具。激光雷达测深系统通常集成了激光器、光学接收、探测器及高速数据处理等单元。通过发射蓝绿激光并精确测量其在水面与水底间的往返时间差来计算水深，进而生成连续的三维地形数据。

单频激光雷达测深原理主要是激光器发射532纳米单频绿激光，探测器接收一部分从水表面反射的回波信号；另一部分激光经过水体衰减到达水底形成一个大光斑再经反射，最后被探测器接收，经过光电转换、滤波等处理得到水深信号。激光雷达测深系统测得的是海水瞬时水深，参考面通常是瞬时水面。因此，需对该系统测定的水深结果进行潮汐、波浪和折射校正，提高水深测量精度。

双频激光雷达测深原理主要是激光发射器产生并向外部空间发射一系列短促且能量集中的激光脉冲，脉冲频率分为2个频段，利用532纳米频段进行水底探测，1 064纳米频段用于水面探测。光学接收器捕获这些从目标反射回来的激光脉冲，并通过内部集成的高精度计时装置记录下激光脉冲发射时刻与接收时刻之间的时间差，通过时间差和光速计算海底与传感器之间的距离，进而得到水深数据。

基于水色信息的测深原理

基于水色信息的测深方法是通过水体颜色信息提取水深，其原理是浅水水体颜色与水深相关，其中水体颜色通常用遥感反射率或离水辐射进行定量描述。基于水色信息的测深方式适用于太阳辐射能够到达浅水底部并反射到传感器的浅水区域，这种浅水区域被称为光学浅水。可见光-近红外波段的辐射通常随水深增加呈指数规律衰减，其衰减速率与水体成分（如叶绿素、悬浮物浓度）及海底底质类型等因素密切相关。因此，基于数学统计方法将离水辐射或遥感反射率与水体光学性质（吸收和后向散射系数等）、海底反照率和水深等参数相关联，进而可以通过反演算法获得水深数据。

基于海浪-海流的测深原理（流场调制机理）

基于海浪-海流的水深反演是通过直接利用后向散射系数的空间分布来反推水下地形。其物理基础由AH理论描述，其原理是当海水经过海底地形起伏区域时，凸起区域水流加速，凹陷区域水流减速，形成局部流速差异。这种变化会通过海面风应力调制海面微尺度波纹的分布与波陡，从而改变海面粗糙度，最终在影像上形成与地形相关的后向散射强度调制信号。因此，该方法是利用海面后向散射强度和海水运动的物理关联映射，间接推断海底地形信息。

首先从影像和后向散射系数模型建立后向散射强度与海面粗糙度/风场的定量关系，然后基于湍流边界层理论求解海底地形起伏导致的海流流速差异，进而通过流体力学连续性方程建立海流流速与海底水深的关系，最终实现地形反演。该方法主要适用于大尺度地形起伏、方向性好且海流作用较强的浅海海域水下地形探测。

基于波浪参数的测深原理（波浪调制机理）

基于波浪信息测深主要是通过提取波浪参数来反演水深。其核心原理是海浪传播至浅水区时，波浪的传播速度、波长和传播方向会受到水下地形的调制，这种调制现象是由于水深变化引起了波浪传播特性发生变化，能够为水深反演提供信息。基于该原理，目前经典的线性波浪理论假设波浪进入浅水区时，波速和波长会随着水深的减小而减小，并且遵循波浪弥散关系。利用波浪的弥散关系，可以建立波浪的波长、频率特征与水深之间的关系，从而实现水深的反演。

摄影测深原理

基于摄影测量原理探测浅水地形是数字摄影测量技术在涉水领域的拓展应用。其核心原理是利用光线在空气和水界面处的双折射效应，通常称为“双介质摄影测量”。通过使用2幅以上重叠的高空间分辨率卫星图像作为数据源，识别重叠图像中的同名特征点，构建立体像对，利用立体像对重合区域内的所有水域像元，联立同名像点坐标与卫星定姿定位参数，结合折射效应校正，确定水下目标点的位置和深度信息，经逐像元系统检索后，最终生成完整的三维水下地形数据。

海岛海岸带浅水地形遥感探测进展

星载激光雷达测深反演进展

根据搭载平台，激光雷达测深技术主要分为机载与星载两类。机载激光雷达测深技术及产品已较为成熟，典型全波形系统如中国科学院上海光学精密机械研究所的Mapper 5000和美国的Shoals-3000。相比之下，星载激光雷达测深发展较晚，其代表性平台是美国国家航空航天局（NASA）于2018年9月发射的ICESat-2卫星，这也是目前全球唯一的星载单光子激光雷达测高系统。ICESat-2卫星在继承其前身全波形ICESat-1星（2003年发射）任务经验的基础上，进行了显著的技术升级与性能改进，搭载了先进的多波束光子计数激光测高系统（ATLAS），该系统采用6束532纳米绿激光，光斑直径约17米、同轨光斑间隔仅0.7米。基于光子计数原理，单光子激光雷达系统通常使用低能量激光脉冲，这使其在浅水地形探测场景中比全波形系统更具优势。

从原始单光子点云（ICESat-2 ATL03级产品）中提取水深，通常需要经过海面与海底光子点信号提取及光子点水深误差校正（如折射和潮汐校正）等步骤，从而获取高精度的水深信息。Babbel和Parrish的团队回顾和综合当前ICESat-2水深提取算法，于2025年发布了全球首款星载激光雷达测深产品ATL24，并针对8个特定海区进行了精度验证。

在大范围水深反演方面，由于ICESat-2配备6束激光，且相邻地面轨迹间隔达3.3千米，离散的采样模式使其难以实现连续空间覆盖。因此，当前研究集中于将ICESat-2离散高精度测深点与被动遥感数据（如多/高光谱影像）相结合，开展大范围、连续的浅水水深反演研究。此外，尽管ICESat-2具备显著的浅水水深测量精度优势，但其重访周期较长，且易受水体浑浊影响，使其在环境复杂、变化快速的海岛海岸带浅水区域的应用仍面临一定挑战。

光学成像卫星遥感反演浅水地形的进展

光学成像卫星为浅水地形探测提供了丰富的信息，根据信息差异，主要分为“基于水色信息的浅水地形反演进展”、“基于波浪参数的浅水地形反演进展”和“基于摄影测量原理的浅水地形探测进展”3类。

基于水色信息的浅水地形反演进展

利用光学成像卫星获取的水色信息反演浅水地形是目前海岛海岸带浅水地形反演中最成熟、应用最广泛的技术路径之一。

基于水色信息的浅水地形探测研究可追溯至半个多世纪前。据公开的历史文献记载，1969年，美国学者Polcyn和Rollin通过实验首次论证了利用水色信息反演浅水水深的可行性，奠定了理论基础。随着光学遥感传感器性能的不断提升及光学浅水反演模型的完善，20世纪末至21世纪初涌现出一系列标志性的水深反演算法，形成了该领域的方法论框架，如波段比值经验模型和半分析模型。此后的大部分研究，均围绕这些经典框架，在模型参数优化、适用性拓展及稳定性提升等方面进行深入与改进。

基于水色信息的浅水地形探测技术发展始终与遥感数据源的迭代紧密同步。2009年前，由于高分辨率卫星数据的可获得率低，研究及应用主要依赖美国Landsat系列卫星的中分辨率数据。2009年后，遥感卫星技术快速发展，数据选择呈现“分层化”趋势：在中高分辨率（10—30米）层面，Landsat-8/9卫星的陆地成像仪（OLI）与欧洲航天局的Sentinel-2卫星的多光谱传感器（MSI）成为主流，后者10米分辨率多光谱数据（如蓝、绿、红波段）在兼顾广覆盖范围的同时，显著提升了地形细节刻画能力；在超高分辨率（亚米至5米级）层面，WorldView-2/3等商业卫星数据凭借亚米级空间分辨率与多个可见光波段的优势，被广泛用于探测珊瑚礁精细地形。近年来，国产高空间分辨率影像数据也被逐渐用于探测浅水地形，支撑海岸带精细化管理和航道规划等工程应用。

就当前技术水平而言，基于水色信息的浅水地形反演已达到较高精度。在空间分辨率方面，地形产品的空间分辨率可达亚米级；在测深能力与精度方面，在平均绝对误差约2米的约束条件下，其最大有效探测深度可以达到1倍塞氏深度（即水体透明度对应的深度）。此外，得益于全球范围内该领域的研究机构与企业，该技术从科研走向业务化已取得进展。例如，由美国亚利桑那州立大学等机构主导的“Allen Coral Atlas”项目，向全球免费提供10米空间分辨率的浅水地形产品；德国的EOMAP、英国的ARGANS等公司则已实现业务化浅水地形产品开发和运营，利用Sentinel-2等多源卫星数据为全球客户提供近岸水深测绘、航道安全评估等商业化服务。

值得注意的是，2018年ICESat-2卫星的成功发射，为基于水色信息的浅水地形探测技术带来了革命性突破。传统光学遥感水深反演研究需依赖大量实测水深数据（如船载声纳、无人机测深）进行模型校准，限制了其在偏远、无人海域的应用。ICESat-2搭载的ATLAS系统能够直接获取全球范围内浅水区域离散的高精度海面与海底高程数据，为光学遥感水深反演模型提供了无需现场测量的、可靠的几何控制点与验证基准。这极大降低了算法对地面实测数据的依赖，解决了传统水深反演技术的应用瓶颈。借助ICESat-2数据的全球覆盖能力与厘米级测高精度，使构建全球尺度的高精度浅水地形产品成为可能，推动了该技术从区域应用向全球业务化监测的跨越。

基于水色信息的浅水地形探测技术，在填补传统声纳测量难以覆盖的浅水区空白及成本效率等方面优势突出，且国内在算法研发方面成果丰硕。然而，该技术在国内目前仍面临从科研示范向产品化、业务化转化的核心瓶颈，缺乏成熟的标准化产品与业务化服务体系，这与我国庞大的海洋管理、生态保护和经济发展需求尚不匹配，也凸显了未来巨大的技术产业化空间。

 基于波浪参数的浅水地形反演进展

光学遥感影像中的海面纹理信息，通常蕴含与水下地形具有明确物理耦合关系的海面波浪特征。通过影像纹理信息提取波浪参数，利用波浪与地形的物理关系，构建了“纹理信息-波浪-地形”的完整反演链条。这一独特的技术路径，为缺乏实测数据的大范围浅水区域地形探测，提供了一种创新且高效的低成本解决方案。

当前，基于光学图像纹理信息提取波浪信息进行浅水地形遥感探测的技术研究与应用以法国航天局为核心引领，开展了一系列的实践探索，并取得了突破性成果。法国航天局研究团队研发了S2Shores地形反演软件，以欧洲航天局Sentinel-2卫星开源数据为核心输入，完成西非4 000千米海岸带0—35米水深的地形反演。在此基础上将S2Shores软件生成的高分辨率地形数据与通用大洋水深图（GEBCO）的宏观地形数据融合，构建了全球海岸带地形产品，既保留GEBCO的全球覆盖优势，又兼具S2Shores的高分辨率特性，为全球气候变化背景下的海岸带侵蚀、海平面上升等研究提供了关键数据支撑。此外，该团队进一步拓展数据来源边界，探索中国“吉林一号”商业卫星在该技术中的应用，利用视频卫星高频成像特性精准提取波浪相位变化与传播速度，成功实现浅水地形反演。这一实践不仅打破了对特定卫星数据的依赖，更验证了商业卫星在动态波浪信息提取中的独特优势，为技术跨卫星平台适配提供了新范式。

基于光学图像纹理信息提取波浪信息的浅水地形反演方法的核心局限性在于对卫星载荷成像方式的特殊要求，在一定程度上限制了其适用场景。① 卫星须具备较高的辐射分辨率，以清晰捕捉波浪纹理的细微变化，规避信号噪声导致波浪参数提取误差；② 商业卫星应用场景中，需满足高频次连续成像要求，且帧间时间间隔需与波浪传播速度匹配，以实现波浪相位变化的精准追踪。尽管如此，随着卫星遥感技术的持续迭代（如高辐射分辨率传感器、多模式成像载荷的研发与应用），上述技术约束正逐步缓解，该技术有望成为浅水地形探测领域的重要补充手段，进一步拓展大范围、低成本浅水地形探测的应用边界。

基于摄影测量原理的浅水地形探测历程

国内外学术界围绕摄影测量原理的浅水地形探测技术已开展了一系列探索，研究核心聚焦于算法层面误差分析与校正优化。在技术成果转化与工具开发方面，美国地质调查局基于该技术核心原理，开发了开源软件SaTSeaD，并将其集成至ASP平台，实现了从立体影像到三维地形生成的全流程自动化处理，显著降低了技术应用门槛。

摄影测量测深的精度易受多重因素干扰，包括影像匹配过程中同名像点的误匹配率、卫星定姿定位参数的微小偏差、折射模型简化假设的局限，以及水体浑浊度引发的影像对比度下降等，这些因素均可能导致测量误差的引入。对此，学界形成了针对性的技术优化路径：部分研究通过改进影像匹配算法提升匹配精度，降低误匹配率；另有研究通过融合多源定姿数据优化定位参数，强化空间基准的可靠性；还有研究通过现场实测水体折射率、构建动态折射模型，优化不同水域环境下的折射校正效果。上述算法优化措施有效提升了摄影测量技术在浅水地形探测中的精度与稳定性，为技术从理论研究向实际应用转化奠定了基础。

该技术虽已取得阶段性进展，但当前仍面临核心瓶颈：对昂贵商业卫星数据高度依赖，限制了其业务化应用及地形产品普及。浅水地形探测对卫星数据提出了高空间分辨率、高辐射精度、小视角差异等要求，以确保同名像点匹配的准确性与水深计算的可靠性。目前相关研究与应用多依赖WorldView-2/3等高分辨率商业卫星数据，但此类数据的高获取成本导致大面积水域地形测量的项目成本显著增加。同时，商业卫星的拍摄受时间窗口、天气条件、轨道覆盖范围等因素的限制，难以快速响应突发水下地形灾害监测、应急救援中的水深探测等紧急需求。上述问题共同导致摄影测量测深技术目前仍在科研实验与小范围示范应用阶段，尚未形成可大规模推广的标准化地形产品。

未来，突破技术瓶颈需从数据供给与算法优化双维度发力：① 推动高分辨率遥感卫星数据的开源化与低成本化发展，若能进一步提升卫星的立体成像性能，有望成为商业卫星数据的高效替代方案，降低数据获取成本；② 持续深化摄影测量算法创新，通过技术迭代降低对影像分辨率的依赖，探索利用中低分辨率卫星的多时序影像构建立体像对的技术路径，从而在保障探测精度的前提下，大幅减少数据采购成本，推动该技术向规模化、标准化、低成本的应用方向演进。

合成孔径雷达探测浅水地形的进展

合成孔径雷达（SAR）发射的微波无法直接穿透海水，通常是通过捕捉浅水区受地形调制的海面微波散射信号（海表波流信号），实现水下地形间接反演。在技术实践层面，学界发展了许多波浪理论来描述海洋表面波在沿海水域的传播和变化，并将其用于浅水地形探测；另一方面，基于AH理论的方法同样取得了显著进展，荷兰ARGOSS公司开发的BAS系统是典型代表。

与依赖水体光信号的光学遥感方法相比，SAR水深反演技术的最大优势是不受光照、云层及水体浊度影响，能够在光学方法失效的浑浊水域、多云及夜间环境下实现浅水地形的探测。但“基于波浪参数”和“基于海浪-海流特征”两类反演方法依赖特定海洋动力条件，波浪理论法需图像中存在可识别、未破碎的规则涌浪，在波浪微弱或无涌浪区域难以应用，而AH理论法则要求存在稳定、适中的背景海流，动力条件不满足时反演精度大幅下降。

尽管SAR水深反演技术已取得阶段性成果，但要实现业务化、高精度的成熟应用，仍需在以下两大方向实现突破：① 推动多频段/多极化SAR卫星的研发与应用，发展兼具L、C、X等多波段的SAR卫星载荷，L波段对较长海浪更敏感，有助于提升波浪参数提取精度；C/X波段分辨率高，对微小海面调制信号的捕捉能力更强，而多极化信息可有效区分水动力调制与风、雨等其他干扰因素的影响，从而提升反演稳定性；② 深化物理信息与人工智能的深度融合，发展物理引导的深度学习模型，将波浪传播模型、流体动力学方程、雷达成像模型等核心物理规律深度嵌入神经网络架构或损失函数，构建兼具可解释性与外推能力的智能反演模型，突破传统方法对动力条件的强依赖，提升复杂环境下的反演精度与适用性。

当前挑战与未来方向

卫星海岛海岸带浅水地形探测理论体系自20世纪末奠定以来，已由基础研究阶段发展至面向应用的技术集成阶段。随着传感器性能、数据质量与算法模型的持续进步，该技术在近海、岛礁区域的高效测绘中展现出不可替代的优势。当前，其发展呈现数据多源化、方法多元化与产品高效化并存的格局：融合星载激光雷达数据与光学遥感影像的浅水水深反演在适宜条件下精度已趋近传统声纳，支撑了业务化产品的产出；而基于波浪、抛物线指标等原理的方法，则在特定场景中发挥着重要作用。

然而，面向海岛海岸带复杂环境的精细化、业务化应用需求，卫星浅水地形反演仍面临系列核心挑战：① 在数据层面，现有卫星观测能力存在固有局限。例如，星载激光雷达（如ICESat-2）虽能提供沿轨高精度水深点，但条带间隔大、重访周期长，难以连续覆盖岛礁精细地貌；光学遥感影像则易受云层、大气与水质（如高浊度）干扰，影响数据可用性与反演稳定性；SAR虽在浑浊海域具有突出优势，但其利用波流间接反演浅水水深，精度仍有待提高。② 在算法层面，主流反演模型的普适性不足。目前已有一系列地形提取软件和开源算法，但普遍只有区域示范应用效果，受浅水环境复杂等因素影响，在迁移应用方面依旧存在显著的局限性。③ 在自主性层面，我国研究与应用对国外卫星数据的依赖度依然较高。国产卫星数据在浅水地形反演中的深度挖掘与业务化验证尚不充分，制约了技术体系的自主可控与业务化发展进程。

面对上述挑战，未来推动我国卫星海岛海岸带浅水地形探测技术的发展，需紧扣“数据－算法－应用”协同创新的主线：① 在数据端，应加强对国产高分辨率光学、立体成像、SAR及即将发射的海洋卫星等数据的应用研究，构建适应其传感器特性的标准化预处理与验证数据集。② 在算法端，发展智能化、自适应反演模型，如构建多源数据（光学、SAR、激光雷达）融合的协同反演技术框架，及嵌入先验知识与物理约束的机器学习算法，以提升复杂环境下水深估计的鲁棒性与泛化能力。③ 在应用端，则应推动建立面向典型海岛海岸带场景的“算力—产品—服务”业务化链条，通过技术闭环迭代，形成具有自主知识产权、满足工程与科研多级需求的产品体系，为我国海岸带资源管理、生态环境保护与海洋防灾减灾提供稳定、精准、自主的技术支撑。

（作者：唐世林，中国科学院南海海洋研究所  热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室、中国科学院大学  海洋学院、中国科学院南海海洋研究所  广东省海洋遥感与大数据重点实验室；黄宇业、刘永明，中国科学院南海海洋研究所  热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室、中国科学院南海海洋研究所  广东省海洋遥感与大数据重点实验室；殷建平、陈得科，中国科学院南海海洋研究所  热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室、中国科学院大学  海洋学院；黄荣刚，中国科学院精密测量科学与技术创新研究院  精密大地测量与定位全国重点实验室；李爽，中国科学院南海海洋研究所  热带海洋环境与岛礁生态全国重点实验室。《中国科学院院刊》供稿）