本文利用实测地形图和遥感图像提供的岸线信息、水文统计数据等资料,以闽江竹岐至侯官段岸线为例对岸线演变进行研究。主要内容是:遥感岸线信息提取。选择合适的遥感图像进行图像恢复和增强处理。运用岸线遥感原理,采用二值法对遥感岸线数据进行提取,并对遥感岸线误差原因进行分析。通过遥感岸线精度分析,发现采用遥感技术获取的岸线误差较小,可用于岸线演变分析。利用闽江竹岐至侯官河段实测岸线资料和遥感岸线资料,对岸线动态变化进行了分析研究。所得成果揭示了闽江竹歧至侯官河段岸线变化特点、岸线变化与影响因素之间的关系。利用BP人工神经网络原理,提出了基于BP神经网络的河道岸线变形预测模型。在模型的建立过程中,对模型的影响因子进行了分析和确定,并对输入、输出因子的获取途径进行了探讨。提出了深泓线位置的估算方法,并进行了可行性验证。在预测过程中,探讨了模型训练样本数与隐含层节点数之间的关系,确定了训练样本数目。通过反复试验,确定了隐含层节点数、学习速率、动量系数等模型参数。同时,对人工建筑物对岸线变形预测的影响也进行了试验分析。预测结果表明模型适用于自然岸段的岸线变形预测,模型计算值与实际值吻合良好。从新的角度出发,把RS技术和ANN理论用于岸线演变分析,不但弥补了常规大范围测量的缺陷,而且解决了河岸线变形预测难的问题。它是对传统岸线演变方法的补充,也为信息化、数字化建设增加了新的内容。