潮滩处于陆地与海洋的交接处，受底质和潮汐涨落影响，难以通行。常规的地形测量受到人力、物力、财力的限制而无法进行大范围动态监测。随着遥感数据的日益丰富，基于遥感水边线的潮滩DEM反演日渐现实。如何利用多时相遥感影像快速、自动、准确提取水边线，评价水边线上各点高程的水文异常，以及开发适合中国近海大区域高精度的潮汐模型是影响后续DEM构建和评价的重要因素。本研究针对以上问题，采用多源多时相遥感影像，研究多算法水边线提取适配模型，实现滩面弱边界水边线的快速高效提取;构建水边线高程空间结构与数学模型，根据沿岸近海高精度潮位网格与序列水边线，推算水边点高程，并且对水边点高程的水文异常情况进行基于地学理解的定性定量评价，进而构建可信度高的数字潮滩地形模型，并建立误差综合评价模型，为不易达潮滩地形测绘提供定量化解决方案。本文的研究内容和主要结论有:　　1.提出了水边线影像多源时空选取概念模型。系统分析遥感水边线的时空特征和影像特征，综合评价目前可用的多时相数据源，考虑空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和成像幅宽等影像特征以及研究区域的地理地貌、水文气象等环境参数，并根据定期监测要求和影像获取时刻的水边线高程水文异常情况，构建适合的水边线影像库。首次提出多源多时相遥感水边线影像的时空选取概念模型，作为后续水边线反演DEM模型的理论依据。　　2.提出了潮滩区域水边线精确提取算法适配模型。针对涨落潮情形下水边线难以准确追踪及滩面复杂度导致的水边线误判等水边线自动提取的难点，提出了基于潮汐变化（涨落潮潮情）、滩面复杂度以及不同影像数据源的多种算法的关联适配模型。针对分类后的提取算法，提出适合于不同水边线类型的精度评估模型。这种适配模型有助于提高运算效率，降低运算的复杂度，对各种潮情和滩面都有良好的适应性，并且精度评价的可信度高，实现潮滩水边线提取的智能化与自动化。　　3.建立了水边点高程空间解算模型。遥感水边线法通常将遥感影像成像时刻海平面视为一个平面，由于潮汐、近岸地形、风浪等因素影响，对于大范围的潮滩，成像时刻瞬时海面不是一个平面，而是一个曲面。水边线上各点（简称水边点）的高程推算，实际上是卫星过境时刻各点的水位（潮位）推算。结合海洋测深空间结构，尝试将海洋测深中的水位改正思想引入到水边线高程的推算中，建立水边线（点）高程空间结构并阐述其本质，即高程深度基准转换的空间结构。建立水边点高程推算的三种模型，即基于分带内插的水边点高程解算模型、基于调和预报的水边点高程解算模型和基于高分辨率(1.2×1.2)近海潮汐网格的水边点高程解算模型。本研究应用了预报理论精度最好的近海高分辨率的潮汐网格模式进行水边点高程赋值。并阐述了不同模型的适用条件。　　4.在水边线影像时空选取理论模型中水边线水文异常定性描述基础上，提出水边点高程水文异常定量评价模型。这种水边线高程权值解算模型不仅充分考虑了水边线的地学特征，也考虑了其时间上的变化特征，因此有效增加了水边线年内随时间变化的关联性，从而有效提高高程赋值的精度。并且由实测的水边点高程数据与本文提出的加权值计算的加上高程异常的实际值进行对比分析，拟合精度较高，说明利用水边线位置进行实际潮位改正是可行的。对于没有实测高程点的区域，用本方法可以快速检测高程的异常值并进行控制，具有实际应用价值。　　5.由水边点高程水文异常定量评价模型得到的最优水边点集合，进行潮滩DEM的构建。首先构建三角网TIN。对不同分辨率和形态的离散点数据采用反距离内插、克立金插值和TIN内插等三种不同DEM生成算法所构建的DEM进行评价。对反演的DEM，采用LiDAR数据和潮滩地形剖面RTK测量数据进行验证和评价。　　本研究基于以上模型，选择典型的渤海湾淤泥质266km2潮滩区作为实验区，进行2009年潮滩的DEM制图输出，其格网的空间分辨率在30m。根据本文建立的误差传递模型分析得出，DEM的水平精度为45m，高程均方差为0.35m，由RTK剖面控制及验证的重点区域的高程精度达0.19m。结果表明，应用中分辨率遥感影像进行淤泥质潮滩地形反演可以达到一定比例尺的制图精度。这对于淤泥质潮滩长期为测绘空白区带来有效的数据补充。　　综上，本研究通过多算法水边线提取适配模型，快速高效提取了潮滩序列水边线，应用近海高精度潮位网格推算水边点高程，并解算到水边点高程空间结构模型中。深入分析了水边点高程的水文异常情况，并基于地学理解对水边点高程值进行了定性定量评价，进而构建可信度高的数字潮滩地形模型。应用此模型可有效进行大范围潮滩的动态监测及历史重建，为困难的潮滩地形测绘提供定量化解决方案。这对于潮滩资源开发、环境保护等具有重要的实际意义。