Коротко — какие источники ошибок проверить и пошагово как восстановить правдоподобную динамику береговой линии.
Какие источники ошибок проверить (и как понять, что именно влияет)
- Геометрическая калибровка / орторектификация:
- проверить наличие/качество DEM, GCP, и метаданных орторектификации; сравнить координаты стабильных объектов (дороги, здания) между снимками.
- признак ошибки: систематический сдвиг/искривление береговой линии относительно неподвижных объектов.
- Геопривязка и система координат / датумы:
- убедиться, что все снимки приведены к одному CRS и одинаковому вертикальному/горизонтальному датуму.
- признак: постоянный векторный сдвиг между сериями снимков.
- Орбита, время/дата съёмки, солнечный угол:
- проверить метаданные (UTC, азимут/тангаж) и сезонность; разное солярное освещение даёт тени и меняет видимость берега.
- Приливы / уровень моря / штормовые нагонные волны:
- сверить время съёмки с приливной таблицей или моделью приливов; вода видна иначе при приливе/онике.
- признак: резкие смещения береговой линии, согласующиеся с уровнем воды в момент съёмки.
- Атмосферные эффекты и видимость:
- аэрозоли, дым, облака, волновой шум и отражения усложняют выделение контакта вода/земля.
- Разрешение и масштаб снимков, геометрические искажения сенсора:
- сравнить разрешение (пиксель), точность детектирования береговой линии; мелкие черты могут отсутствовать на старых снимках.
- Изменения ландшафта (растительность, береговые сооружения, осушение/засыпка):
- учесть антропогенные изменения, сезонную растительность и песчаные завалы, которые меняют вид линии берега.
- Ошибки извлечения береговой линии (пороговые значения индексов, ручная интерпретация):
- разные алгоритмы/пороги дают смещения ~половина пикселя и больше.
Как восстановить наиболее правдоподобную динамику — пошаговый рабочий алгоритм
1) Сбор метаданных и опорных данных:
- для каждого снимка: время (UTC), высота орбиты, сенсор, угол съёмки, разрешение, орторектификация, используемый DEM.
- собрать данные уровней воды (приливные графики, наблюдения), местные штормовые записи, исторические карты, LIDAR/аэрофото (если есть).
2) Приведение к единой базе:
- привести все снимки к одному CRS и горизонтальному/вертикальному датуму; повторно орторектифицировать при необходимости с точным DEM и GCP.
- выравнивание (co-registration) изображений: использовать стабильные наземные точки для получения субпиксельной точности.
3) Коррекция уровней воды:
- для каждой съёмки вычислить поправку на уровень воды относительно выбранного эталонного горизонта (например MSL): использовать прибрежную приливную станцию или модель приливов.
- применять поправку к положениям береговой линии либо фильтровать снимки, сделанные при экстремальных уровнях.
4) Атмосферная и радиометрическая коррекция:
- применить базовую корректировку (DOS, Sen2Cor и т.п.) и маскирование облаков/теней; улучшает выделение водных пикселей.
5) Единый метод извлечения береговой линии:
- выбирать один воспроизводимый метод (например MNDWI/NDWI с унифицированным порогом, или градиентный метод + Canny + морфология).
- формула MNDWI: $\mathrm{MNDWI}=\frac{G-SWIR}{G+SWIR}$. Для NDWI: $\mathrm{NDWI}=\frac{G-NIR}{G+NIR}$.
- установить порог по обучающей выборке или автоматически (Otsu) и применять ко всем снимкам одинаково.
6) Подходы к анализу изменений:
- трансектный (post-to-post): провести перпендикулярные береговой линии трансекты через интересующий участок и измерять расстояние пересечения для каждого времени.
- площадь/полигонный: оценивать изменение площади межприпливной зоны.
- временной ряд: для серии снимков применять линейную аппроксимацию/скользящую медиану/калманов фильтр, чтобы выделить тренд.
7) Оценка неопределённостей и статистика:
- для пары снимков скорость изменения: $r=\frac{x_2-x_1}{t_2-t_1}$, где $x$ — положение (м), $t$ — время (годы).
- ошибка скорости: ${\sigma }_r=\frac{\sqrt{{\sigma }_1^2+{\sigma }_2^2}}{t_2-t_1}$, где ${\sigma }_i$ — позиционная неопределённость береговой линии в изображении $i$.
- для множества наблюдений получить тренд регрессией ОМНК: $\hat{m}=\frac{\sum (t_i-\bar{t})(x_i-\bar{x})}{\sum (t_i-\bar{t}{)}^2}$ и стандартная ошибка наклона $s_m=\frac{s}{\sqrt{\sum (t_i-\bar{t}{)}^2}}$, где $s^2=\frac{1}{n-2}\sum (x_i-\hat{m}{t}_i-\hat{b}{)}^2$.
8) Валидация:
- сопоставить восстановленный тренд с независимыми данными: топографический LIDAR, береговая съемка, исторические карты, фотографии, местные наблюдения.
9) Документация и представление результата:
- указать источники ошибок и размеры неопределённости; показать интервалы доверия для скоростей и карты направлений изменений.
Практические рекомендации и приоритеты
- В первую очередь сверить геопривязку и датумы — систематический сдвиг даст ложную «динамику».
- Обязательна коррекция на уровень воды (приливы) — часто самый крупный источник различий между аэросъёмкой и спутниками.
- Использовать одинаковый алгоритм извлечения (индекс + порог) и единое разрешение (привести к ближайшему общему) для всех изображений.
- Валидировать ключевые моменты временем/датой и локальными полевыми данными; если нет — указать повышенную неопределённость.
Если нужно, могу дать конкретный чек-лист команд/инструментов (GDAL, SNAP, QGIS, WhiteboxTools), пример порогов для NDWI/MNDWI и пример кода для трансектного анализа.