海岸带是临海宝贵的国土资源。淤泥质潮滩，由于受河流入海水沙及海平面变动等影响，发生着快速变化，其地形动态监测对于海岸带地形地貌演化研究，以及国土资源、滨海湿地保护等都具有重要意义。淤泥质潮滩地形高程的监测，传统人工测量受限于观测工作条件，高分辨率卫星或航空遥感观测受限于时间频率，激光雷达观测则受限于覆盖面积，本研究提出了一种基于高时频静止卫星数据-高空间分辨率卫星数据融合思路，构建潮滩地形逐日数字高程（daily DEM），以满足快速海岸带潮滩地形快速动态变化的监测需求。
通过时-空数据融合方法，融合了高分GF-1/WFV卫星数据（空间分辨率：16米，重访频率：4天）与静止卫星GOCI数据（空间分辨率：500米，重访频率：1小时），生成了16米逐小时的融合影像，进一步采用BP神经网络方法提取水边线和潮汐动力模型获得潮位相结合，构建了潮滩地形逐日的数字高程（daily DEM）。应用该方法分别构建了崇明东滩（图1）2018年12月18日和2019年12月13日的两组daily DTM（图1a、图1b），对比发现：2018年至2019年崇明东滩地形总体变化显著，平均高程变化为0.21m，最大值为0.98m；北部区域地形增高迅速（如图1c中的北部），增幅超过0.7m。由此表明，构建DEM的卫星时序系列影像的时间尺度越短越有利于监测潮滩地形的快速变化。
该研究目前以“Monitoring terrain elevation of intertidal wetlands by utilising the spatial-temporal fusion of multi-source satellite data: A case study in the Yangtze (Changjiang) Estuary”为题，发表在地学领域顶级期刊Geomorphology上，第一作者为硕士研究生高文丽，通讯作者为沈芳教授。
全文链接：https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2021.107683
图1 崇明东滩DTM。（a）为2018年12月18日的DTM；（b）为2019年12月13日的DTM，潮位数据均由TPXO8潮汐模型获取；（c）为（a）与（b）的差值；（d）为差值相对应的的像元数统计