快速准确地测定海岸线动态变化，是海域管理的重要内容之一，海岸线的测定对于人们研究海陆相互作用、了解沿海围垦、港口和城镇建设等用海活动具有十分重要意义。与传统海岸线测定方法相比较，遥感技术的大面积、全天候、同步观测的特征能够宏观、快速、综合、动态、低成本的克服地面调查中的各种限制，为海岸线的测定工作提供了一种方便可行的方法，能够节约大量的人力物力，具有较高的经济效益和社会效益。　　面向对象规则分类方法是一种基于影像对象的智能化自动影像分析方法，许多研究表明面向对象规则分类方法具有更高的要素提取精度。在缺乏潮位和地形数据的情况下利用面向对象规则分类方法进行海岸线提取，根据提取目标特征进行影像分割，将具有相同光谱特征和共同属性的地物分割成对象块，然后依据人工海岸、基岩海岸、砂质海岸和淤泥质海岸的海岸特征建立海岸线解译标志，结合遥感影像特征，通过计算海岸带和海岸线对象的光谱特征、纹理特征、空间信息以及拓扑特征等，设计合理的要素提取规则集，实现对遥感影像的分类和瞬时水边线的提取。根据海岸线解译标志利用海岸带分类结果和瞬时水边线首先确定人工岸线和基岩岸线，如若存在其他类型海岸线，则用人工岸线和基岩岸线为掩膜条件再次对影像进行分割，结合其他类型海岸线解译标志进行其他类型海岸线的精确提取。然后运用道格拉斯-普克算法对提取海岸线进行简化使其更加符合实际要求。最后通过人工目视判读的方法对海岸线分类进度进行评价，利用随机点统计方法和基于面积的距离准则线段匹配法对海岸线提取位置精度进行评价。　　以ArcEngine+IDL语言为基础进行开发设计，开发了一套海岸线自动提取及变化监测的原型系统，设计了瞬时水边线的提取、海岸线分类提取、海岸线变化监测、海岸带分类以及海岸线提取制图等模块。