内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

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Demak Regency位于印度尼西亚中Java省，与Java海接壤。 代马克（Demak）沿海地区的激烈活动引起了海岸线的变化。 本文旨在确定25年的海岸线变化，并确定影响Demak沿海地区这些变化的主要因素。 基于多时态Landsat卫星图像，使用主题映射器（TM），增强型主题映射器plus（ETM +）和可操作土地成像器（OLI）的传感器，进行了海岸线变化分析。 本研究使用了1990、1994、1999、2002、2008、2011和2015年的多时相Landsat影像数据。通过谱带比，直方图阈值和复合谱带457方法对海岸线进行了识别。 使用风数据通过风玫瑰图（WRPLOT）处理，使用Sverdrup Munk Bretschneider（SMB）方法进行波浪预测，进行潮汐数据处理以了解平均高水位（MHWL）的值来进行侵蚀和吸积分析，平均海平面（MSL），平均最低水平面（MLWL）和最低最低水平面（LLWL），以及为实现该目标而实施的海流数据处理。 研究结果表明，与前几年相比，由于侵蚀和吸积过程，Demak摄政区的海岸线变化非常明显。 最大的海岸线变化发生在Sayung区和We

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10m分辨率 全球海岸线shp(线要素)。包括有投影的全球海岸线，无投影全球海岸线，清晰可见海岸线。

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《A Survey of Underwater Acoustic Data Classification Methods Using Deep Learning for Shoreline Surveillance》的中文翻译版，有导航栏便于观看。原文：Domingos, Lucas CF, et al. "A survey of underwater acoustic data classification methods using deep learning for shoreline surveillance." Sensors 22.6 (2022): 2181.原文下载链接：https://www.mdpi.com/1424-8220/22/6/2181

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海岸线演化模型（CEM），最初由Ashton等人开发。 （2001），Ashton和Murray（2006）和Valvo等人。 （2006年）是一种降低复杂性的单线泥沙运移模型，该模型通过波浪驱动的近岸泥沙运移来模拟海岸线的演变。 原始CEM没有图形用户界面（GUI），并且在模型运行期间不提供图形可视化效果。 此处给出的修改后的版本包括这些功能。 该项目是更广泛的研究项目的一部分，并且有望对该模型进行进一步的开发。

海岸线的检测是实现海洋遥感中海岸区域检测的前提和基础。利用遥感卫星IKONOS所提供的高分辨率全色影像,综合考虑光谱信息和空间信息,提出了一种基于邻域相关信息并基于二维类间方差原理的快速自动提取海岸线方法,经实验数据检验,取得了良好的分割效果。