近日，华东师范大学河口海岸全国重点实验室海岸带遥感团队联合国内外多家科研机构，提出基于 Sentinel-2 卫星影像与 Google Earth Engine（GEE）云计算平台的全球岸线标准化提取流程，据此生成了全球首个10米分辨率海岸线数据集——S2Coast-2023。该数据大幅提升了以Landsat为基础的开放岸线数据精度，为更加细致的全球海岸带研究与管理提供参考。相关成果以S2Coast-2023: The first global 10-meter resolution coastline dataset derived from enhanced Sentinel-2 composite imagery using Google Earth Engine为题发表在遥感领域国际顶级刊物Remote Sensing of Environment，目前数据集已经公开发布（https://doi.org/10.5281/zenodo.17092775）。

　　该研究成果第一作者为华东师范大学河口海岸全国重点实验室应届毕业博士生段元强，通讯作者为田波副研究员和陈春鹏副研究员。其他研究成员包括阿尔伯塔大学Arturo Sanchez-Azofeifa教授、江苏师范大学李行教授、普利茅斯海洋实验室Dhritiraj Sengupta研究员以及华东师范大学周云轩教授。

 

1.研究背景与问题概述

　　海岸线作为陆地与海洋的基础分界线，是开展海岸带地貌变化分析、海平面上升评估、生态系统监测和海岸管理规划的重要地理空间信息。长期以来，由于测图手段、数据质量、潮汐变化、算法和算力性能等因素影响，缺少一套观测标准一致、分辨率统一、处理流程一致以及便于快速更新的全球尺度公开海岸线数据集。

 

2.研究方法

　　研究基于Sentinel-2卫星影像，提出S2Coast算法流程（Figure1），包括以下关键步骤：1 数据准备，2 影像波段运算，3 年度影像合成，4 特征增强和图像融合，5 图像组合阈值分割，6 栅格矢量化和7 矢量数据处理。算法核心是构建灵活有效的年度影像合成和图谱特征融合策略，据此生成决策图层能够稳定凸显年度合成Sentinel-2影像中的高潮水边线（HWLSentinel-2）。通过全球广泛采样，分析决策图层值域范围，设置组合阈值分割所得“陆地–水域”二值栅格图像，其矢量化边界即为HWLSentinel-2。顾及全球海岸类型多样，决策过程设置三个特色组件集成到统一工作流程中形成通用算法。其中S2Coast-Beach针对各类海岸光滩，S2Coast-Veg用于突出盐沼海岸植被附着的淹没边界，以及S2Coast-redundancy用做冗余设置。需要指明的是，本文所提HWLSentinel-2一般指示年度Sentinel-2卫星有效观测中稳定的高潮海水淹没边界。

3.研究结果与数据产品概述

　　研究所获S2Coast-2023数据集是基于2023年全球 Sentinel-2 Level-1C 影像数据，通过标准化的影像筛选、预处理、“时-空-谱”特征增强与融合和分类流程，生成的全球海岸线矢量数据。数据覆盖除南极洲和极地少量岛屿外的全球全部大陆与面积大于 100 平方米的岛屿，岸线总长度超过 217 万公里，见Figure2。数据开放获取（https://doi.org/10.5281/zenodo.15541278；数据格式：ESRI Shapefile（Polyline, Polygon）；坐标系统：EPSG:4326）

　　精度验证涉及全面评估S2Coast方法稳定性以及所生成S2Coast-2023数据集的准确性。如Figure3所示，分别使用缓冲区检测方法评估S2Coast方法重复生成岸线的稳定性；和以目视筛选的高精度OSM海岸线作为参考基准，使用岸线分析工具（DSAS）量化S2Coast-2023海岸线的偏离情况量化数据集位置精度。根据全球范围开展的算法稳定性和位置精度检验结果表明S2Coast算法和S2Coast-2023数据集总体保持在10 m精度级别。其中，分别使用10 m和20 m缓冲区检测检验S2Coast算法稳定性，精度表现分别为88 %和93 %。对比目视筛选的高精度OSM海岸线数据，S2Coast-2023平均偏差为- 1.10 m（95 % CI: - 2.06 m至- 0.15 m），平均RMSE为17.40 m（95 % CI: 16.23 m至18.65 m）。

4.结论与展望

　　研究生成首套源自Sentinel-2影像的10 m精度全球海岸线数据，弥补了当下全球通用标准的高精度海岸线数据集的关键缺口。尽管所用中等分辨率图像仍然在细节刻画方面有提升空间，并且年度合成遥感图像所获海岸线无法完美对齐潮位基准，但广泛验证表明S2Coast算法生成的海岸线具备时间、空间上的稳定性和像素级位置精度，证明了它们在海岸监测应用中的可靠性。其高效特征和增强的空间分辨率与覆盖范围，配以标准化的海岸线指标，为全球海岸监测创建了一个有效的工具。

　　后续研究，将进一步评估卫星遥感观测应用于参考潮汐基准的大尺度岸线测图工作的误差机制，挖掘多源数据融合潜力，深入开展对海岸动态目标监测的方法探索。

 

5.文献信息

　　Yuanqiang Duan, Arturo Sanchez-Azofeifa, Chunpeng Chen, Bo Tian, Xing Li, Dhritiraj Sengupta, Yunxuan Zhou. S2Coast-2023: The first global 10-meter resolution coastline dataset derived from enhanced Sentinel-2 composite imagery using Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment. 2026. 115186. https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115186.