砂质海滩是滨海旅游的重要载体，对海岸线的侵蚀防护也有着不可估量的作用。但在密集的人类活动影响下，我国砂质岸线的侵蚀情况不容忽视。我国近海海洋综合调查与评价专项成果调查数据显示，全国3200km的侵蚀岸段中，砂质海岸有2400km；全国49.5％的砂质海岸处于侵蚀状态，海滩破坏和退化相当严重。

为提升沙滩稳定性和防护能力，恢复砂质海岸生境，可采取沙滩养护技术进行人工干预。通过人工补沙修复，并辅以构筑物建设，营造适合沙滩养护的人工岬角，以维持、修复或重塑海滩功能。沙滩养护技术不仅能有效保护海岸免受侵蚀，降低海岸带风暴潮灾害，还能在改善海岸环境、发展旅游业方面发挥巨大作用，在我国沿海省市，以及美国、欧洲、澳大利亚等发达国家均得到广泛应用。据统计，截至2019年8月，我国已完成或正在进行的海滩养护工程共97项，分布于全国35个城市，修复岸线总长超过120km。

海滩养护是一个系统的、动态的过程，需要有完整的监测体系作为支撑。通过长期的地形变化监测，对沙滩修复工程前后进行比较，是判断修复是否达到预期效果的直接依据。目前，沙滩监测的常规方法是使用全球卫星导航系统（GNSS）的实时动态（RTK）技术进行典型剖面测量获取三维坐标。

这一方法测量精度高、操作简单，但周期性长，难以全面覆盖测区，信号较差地方的数据采集问题较为困难，且海岸带具有潮涨潮落的特性，要求测量工作在较短时间内完成，因此传统的测量方法存在一定的局限性。

随着近年来无人机（UAV）及三维激光扫描技术的日益成熟，采用新技术开展沙滩剖面动态监测逐步得到推广。无人机摄影及三维激光扫描技术在地形监测中具有高效、直观等优势，但受外界因素影响较大，监测精度有待检验。在实践中，应用不同技术开展沙滩剖面测量，并通过测量结果的优势互补，对快速、有效、全面了解沙滩剖面变化形态，具有重要的现实意义。

本研究以厦门天泉湾沙滩养护工程为研究对象，采用GNSS RTK接收机实地测量、无人机航摄、三维激光扫描仪扫测3种手段，分别获取沙滩三维地形数据，通过测量数据的比对，分析不同手段在沙滩剖面监测中的测量精度，并提出改进的设想，为新型监测方法在沙滩监测中的应用提供实践参考。 

一、材料与方法

⒈研究区概况

研究区（厦门天泉湾岸段）位于厦门岛南侧（图1），是强侵蚀岸段。2014年6月采用差异性填砂技术，选择粒径为10cm左右的卵石进行修复，构建了我国首个卵石养滩工程。工程全长约1km，通过优化剖面设计，在西侧营造长300m的沙滩，东侧营造长700m的砾石滩，运用大粒径卵石设计稳定海滩消能剖面，有效降低海岸泥沙输运的速率，提升海滩稳定性。 

图1 研究区地理位置示意图

研究区属于正规半日潮区，年平均海平面为0.35m，历年最高潮位为4.47m，历年最低潮位为－3.58m，多年平均大潮高潮位为3.81m。多年平均潮差为4.10m，历年最大潮差达到6.92m，涨潮平均历时为6h9min，落潮平均历时为6h16min。

⒉数据获取与处理

本研究利用GNSS RTK接收机、无人机及三维激光扫描仪对研究区进行测量。其中无人机及三维激光扫描仪进行全覆盖测量，GNSS RTK人工实测5条剖面共40个测点。

⑴GNSS RTK实地测量

GNSS RTK剖面测量采用华星A12型RTK连接福建省连续运行卫星定位导航服务系统（CORS）。华星A12型RTK的定位精度为水平±（8＋1×10-6×D）mm，垂直±（15＋1×10-6×D）mm；福建省CORS的精度为水平±20mm，垂直±50mm。

在研究区的两侧及中间共布设5个控制点，测量控制点并进行点校正。控制点采用CGCS2000坐标系，高程系统采用1985国家高程基准。在采集控制点时将GNSS RTK接收机架设在三脚架对中装置上进行平滑采集，平滑次数设为10次，求取平均值得到控制点坐标。使用对中设备并进行点位平滑处理可尽量减少控制测量误差，也为无人机及扫描仪数据降低初差，控制点的平面精度误差为0.02m，高程精度误差为0.05m。

 图2 沙滩剖面人工测量点位置图

人工测量布设5条垂直岸线走向的典型剖面，剖面长约40～60m，相邻剖面距离在90～160m之间，每条剖面布置8个测量点，剖面1测量点间距为6m，其他剖面相邻测量点间距为8m。选择低潮位时段进行测量，获取平面坐标及高程数据。沙滩剖面人工测量点位置见图2。

⑵无人机航测

无人机低空遥感技术是近年来在遥感技术基础上迅速发展起来的地理信息数据快速获取技术，该技术利用无人飞机平台搭载航空数码相机进行航空摄影，采用惯性测量单元（IMU）/全球定位系统（GPS）技术自动导航，在1000m以下进行低空作业。无人机航测技术基于多视影像的地表同名点坐标实现密集匹配，进而快速获取三维数据，能有效克服地面建筑和复杂地形的限制干扰。

无人机质量通常较轻，飞行姿态一旦受气流影响，容易产生摄影倾斜，导致像点位移和地形起伏变化产生投影差，直接影响成图精度。无人机测量精度的误差主要与机载激光测距传感器姿态精度、无人机飞行高度和飞行速度等相关，通过选择最适合航飞天气、温度、云量等环境条件作业，提高采样频率、优化传感器姿态稳定精度，可以进一步提升测量平面和高程精度，以适应精细地形测量的要求。