监测海岸线变化的陆地卫星档案
根据一些预测，到2100年，海平面可能上升1.5米。这种上涨可能会对世界上一些沿海地区产生严重影响，包括许多大城市。定期监测沿海地区有助于了解目前的季节性和长期变化的影响。John Trinder教授分享了如何使用GNSS设备、机载激光雷达和无人机获取的图像来演示澳大利亚悉尼北部海岸线的周期性变化的见解。
对我来说，与澳大利亚新南威尔士大学(University of NSW)的土木工程师一起工作的一个优势是，能够利用悉尼北部海滩海平面持续研究的成果。那里的工作人员已经用世界上最好的数据集之一监测了大约40年的海岸线变化。他们已经能够使用最新的技术演示海岸线的周期性变化，目前包括GNSS设备、机载激光雷达和无人机派生的图像。
(作者:澳大利亚新南威尔士大学埃默尔·约翰·特林德教授)
30m空间分辨率的陆地卫星专题绘图仪(TM)卫星图像的数据档案，如美国地质勘探局的陆地卫星TM全球档案，可以为监测过去四十年来海岸线的演变以及因此而引起的海平面上升的变化提供重要数据。点和10米空间分辨率卫星数据可能也适合这一目的,但除了现货数据获得和在法国举行,大多数现货数据获得在澳大利亚当地地面站过去不再可用由于生产系统不再操作。尽管第一颗SPOT卫星是在30年前发射的，但可获得的最好的SPOT档案数据可能只有10年左右的历史。这似乎是SPOT卫星档案数据的悲剧性损失，这些数据本可以用来回顾过去和现在的环境状况，包括海岸线的变化。因此，可以用来回顾海岸线位置和海平面上升影响的主要档案是陆地卫星。
亚像素映射
考虑到最好的可用数据的长期监测海岸线可能是30 m-resolution陆地卫星TM,需要创新的图像处理基于亚像素映射等方法提高分辨率和测试在澳大利亚海岸线提取的可靠性对过去的监控记录。一般来说，基于原始像素级图像实现亚像素级分类主要有两个步骤:软分类和亚像素映射。软分类预测每个类在像素内所占的百分比，亚像素映射决定亚像素标签的分布。软分类，也称为亚像素分类，允许对每个像素进行多类隶属，以克服混合像素问题。对每个像素内的类比例的估计导致生成多个分数/丰度图像，这是亚像素映射步骤所需的。到目前为止，大量的研究工作已经指向亚像素映射技术的发展。
我们的亚像素映射方法实验是基于一个在高斯类条件密度假设下发展起来的马尔可夫随机场，该随机场利用空间和光谱信息的局部属性来管理空间和光谱能量的贡献。为了优化MRF能量最小化，模拟退火方法已经被许多研究人员普遍使用，而与模拟退火具有相当精度的图切优化方法被发现是一种更快的替代方法。此外，还可以提取图像边缘信息，提高亚像素映射精度。亚像素制图提高了像素级分类的准确性，并将对其进行测试，以确定其更精确的海岸线监测的潜力。
