CoastSat 开源项目教程

1. 项目介绍

CoastSat 是一个开源的 Python 工具包，旨在通过公开可用的卫星图像（如 Landsat 和 Sentinel-2）获取全球任何海岸线的岸线位置时间序列。该项目利用 Google Earth Engine 进行卫星图像的检索和预处理，并通过图像分类和子像素边界分割技术自动提取岸线。CoastSat 适用于没有现场测量数据的沿海科学家和工程师，能够提供低成本、长时间序列的岸线数据。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了 Anaconda。如果没有安装，可以从 Anaconda 官网 下载并安装。

# 创建并激活 CoastSat 环境
conda create -n coastsat
conda activate coastsat

# 安装所需的 Python 包
conda install -c conda-forge geopandas earthengine-api scikit-image matplotlib astropy notebook -y
pip install pyqt5 imageio-ffmpeg

2.2 激活 Google Earth Engine API

在 Google Earth Engine 上创建一个项目，并安装 gcloud CLI。

# 安装 gcloud CLI
gcloud auth application-default login

2.3 下载并运行示例代码

克隆 CoastSat 仓库并运行示例 Jupyter Notebook。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/kvos/CoastSat.git
cd CoastSat

# 启动 Jupyter Notebook
jupyter lab

打开 example_jupyter.ipynb 文件，按照步骤运行代码。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

CoastSat 已被广泛应用于多个研究项目中，例如：

• 澳大利亚海岸线变化监测：通过 CoastSat 获取长时间序列的岸线数据，用于分析海岸侵蚀和沉积模式。
• 太平洋地区岸线变化研究：研究 El Niño/Southern Oscillation (ENSO) 对太平洋地区岸线变化的影响。

3.2 最佳实践

• 数据质量控制：在提取岸线时，建议启用 check_detection 参数，手动检查每个岸线检测结果，以确保数据质量。
• 参考岸线：在批量检测岸线之前，手动数字化一个无云图像上的参考岸线，有助于减少误检测。

4. 典型生态项目

4.1 CoastSeg

CoastSeg 是一个与 CoastSat 相关的交互式工具箱，用于下载卫星图像、应用图像分割模型、映射岸线位置等。

4.2 SDS_Benchmark

SDS_Benchmark 是一个测试平台，用于评估卫星岸线映射算法，并与基准数据集进行验证。

4.3 CoastSat.slope

CoastSat.slope 项目用于从 CoastSat 获取的卫星岸线中估计海滩坡度。

通过这些生态项目，CoastSat 不仅提供了岸线提取功能，还扩展了其在海岸工程和科学研究中的应用范围。