基于Worldview-2多光谱卫星数据的浅水水深遥感反演

随着卫星遥感技术的不断发展,高分辨率卫星影像逐渐应用到水深遥感反演领域。利用Worldview-2高分辨率卫星数据和电子海图数据,基于双波段比值法,反演获得实验区域20m以浅的水深。实验表明,Worldview-2等高分辨率多光谱卫星数据,具有一定反演浅水水深的能力,但在5m以浅的水域反演误差较大;双波段比值法,这种半经验半理论的模型,在水深遥感反演中具有更好的适用性;对比了一次线性、二次多项式、指数、对数等拟合方法,发现对数拟合的方法获取绝对水深,其精度相对其他方法更高。     

基于高分一号卫星多光谱数据的岛礁周边浅海水深遥感反演

高分一号卫星作为我国首颗对地观测高分辨率卫星,充分挖掘其在海洋领域的应用潜力具有重要意义。以西沙群岛晋卿岛周边浅海水域为研究区域,应用国产高分一号卫星多光谱数据,在开展图像几何校正、大气校正和耀斑校正预处理的基础上,应用常用的双波段线性和对数比值模型开展晋卿岛周边浅海水深反演,并利用实测水深数据开展精度评价,对比分析不同模型反演结果,探讨影响岛礁浅海水深反演精度的可能因素。研究表明,双波段线性模型的反演精度要明显优于对数比值模型,更适合应用于晋卿岛周边浅海水深反演,其20m以浅水深反演均方根误差为1.8m,在5m以浅区域的均方根误差为1.14m,达到了目前浅海水深卫星遥感反演的精度水平。     

基于WorldView-2遥感影像的龙湾港浅海水深反演

根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的WorldView-2多光谱卫星数据和海图水深资料,通过对水深进行0~2,2~5,5~10,10~15和15~20 m的分区处理、潮汐改正和海图水深数据与相应图像波段反射率值的相关性分析及回归分析,建立了浅海水深线性回归反演模型,开展了浅海水深的实际计算与精度分析。结果表明:对不同水深范围分别建立线性回归模型反演的水深精度要高于未分区建立的模型;分区模型中,多波段模型在0~5 m的反演精度最高,而双波段比值模型在5~20 m的反演精度最高,但是反演水深在最浅处的精度还有待提高。本文方法提取的水深与海图水深数据变化趋势基本相似,可以满足海洋科学研究对大范围浅水水下地形探测的要求。     

基于SPOT-6遥感影像的近海水深反演

水深反演对于浅海地形调查、海岸带保护和开发具有重要的意义。本文选取南海东锣岛海域为研究区,采用SPOT-6 6 m高分辨率数据,基于SPOT-6多光谱数据和水深实测值分别建立蓝-绿、蓝-红等6个波段比值模型。结果显示,绿-红波段的比值模型精度最高,R²值达到0.706 4,这对于反演热带海洋地区水深具有一定借鉴意义。基于该模型的反演结果对不同水深范围内的平均相对误差进行比较,结果表明:0~5 m水深范围反演误差较高,主要由于该范围水体情况较复杂,5～10 m 水深范围内平均相对误差最小为13.62%,而随着水深的增加,反演的误差增大,分析误差的主要来源是海水中的悬浮颗粒物、黄色物质、叶绿素质量浓度等方面的影响。     

高分六号遥感影像水深反演能力评价

水深是重要的海洋要素,水深遥感反演是获取浅水水深的重要手段。当前水深遥感反 演应用以国外卫星数据为主,国产卫星数据的研究和应用较少。本文针对国产高分六号卫星 （GF-6） 数据,以三亚南山港为研究区域,分别建立单波段回归模型、双波段比值模型、多波段 回归模型,进行多光谱影像的水深反演能力研究,并与国外主流哨兵2 号卫星（Sentinel-2） 数 据进行实验比较。实验结果表明：GF-6 遥感影像具有较好的浅水水深反演能力和一定的反演精度,各波段水深探测能力依次为：绿波段跃蓝波段跃红波段跃近红外波段,反演方法效果依次为：多波段模型跃双波段模型跃单波段模型。相较于Sentinel-2 数据,GF-6 数据水深反演精度与其一致,这表明GF-6 影像具备替代国外遥感数据进行水深反演的能力和大规模应用的潜力。本文针对GF-6 影像水深反演能力的研究方法和分析,结果将为国产高分系列卫星数据的水深反演研究和应用提供有益的参考。     

多光谱遥感影像的两种浅海水深反演模型对比与分析

利用WorldView-2高分辨率卫星影像,以南海北岛附近海域为研究区,研究了两种水深反演模型——对数变换模型(Stumpf 2003)和双波段线性回归模型(Lyzenga 1985)。分析了不同底质情况下水深与各波段的相关性,并利用L-M(Levenberg-Marquardt)算法求解模型参数,然后对两种模型反演的水深结果的精度进行了对比分析。对于珊瑚底质,Lyzenga 1985模型水深反演的决定系数和均方根误差分别为0.902和1.651,均优于Stumpf 2003模型(0.882,6.421);对于砂质底质,Lyzenga 1985模型水深反演的决定系数和均方根误差分别为0.897和0.529,均优于Stumpf 2003模型(0.779,0.723)。可见,在水体清澈的珊瑚底质和砂质底质区域,Lyzenga 1985模型的水深反演精度均优于Stumpf 2003模型,Lyzenga 1985模型普适性更强,能够呈现出较为稳定的反演效果。     

利用TM图像数据计算海水深度模型--以双子礁和黄河口水域为例

利用Landsat TM图像的灰度和海水深度的关系来探测水深,波段算法包括单波段比值法、双波段比值法和三波线性回归算法,用此算法分别对双子礁附近水域、黄河口附近水域和不同深度水体进行水深计算,通过对比分析了各种算法用于不同深度水体时的优点和不足.     

基于光谱分层的浅海水深遥感反演方法

卫星水深反演是水深测量的一种重要手段,其中Stumpf比值算法和Lyzenga多项式算法应用广泛并诞生了大量改进算法,但这些算法没有顾及不同光谱的测深极限与适用范围,为此本文提出一种基于光谱分层的水深反演方法。首先,根据红、绿、蓝光谱对水体的穿透能力差异,提出一种基于影像本身的无参数光谱分层策略,提取红光层、绿光层、蓝光层;然后,根据不同光谱层的波段测深性能,分光谱层构建水深反演优化模型,获取浅海水深反演结果。以我国南沙海域长线礁和美属维尔京群岛巴克岛为实验区,本文方法对经典Stumpf比值算法和Lyzenga多项式算法进行改进后,水深均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差分别降低了0.41～0.89 m、0.35～0.65 m、4%～19%,尤其在红光层,即水深较浅区域,平均相对误差降低了58%～149%,精度提升明显。因此,改进算法在提高卫星水深反演效果方面具有可行性和有效性。     

基于GeoEye-1和WorldView-2遥感数据的浅海水深反演比较研究

浅海区水深的精确反演对于海洋空间管理和生态环境保护至关重要.选取南海西沙群岛的羚羊礁海域为研究区,基于GeoEye-1和WorldView-2高分辨率多光谱遥感数据和实测水深数据,分别建立了单波段模型、多波段模型和波段比值模型.结果显示,由绿波段参与建立的水深反演模型相关性普遍较高,同时利用4个波段组合建立的多波段模型...     

一种改进的地理加权回归模型水深反演方法

利用多光谱卫星遥感影像反演浅海水深是水深测量的一种重要方式。提出一种基于主成分分析的地理加权回归模型(PCA-GWR),采用WorldView-2多光谱卫星遥感影像数据,对经过数学变换后的波段反射率数据先进行主成分分析,将得到第一主成分量进行地理加权回归分析,并与双波段比值模型、多波段线性模型和地理加权回归模型(GWR)的水深反演结果进行比较。结果显示,各个反演模型反演水深值与实测水深值的相关系数r均大于0.75,其中PCA-GWR模型水深反演结果最好,r为0.96、RMSE为1.56 m、MAE为1.06 m。研究表明,PCA-GWR模型可有效去除数据变换后的冗余信息,降低数据空间非平稳性,具有较高的反演精度与可靠性,适用于浅海水深反演。     

ICESat-2激光卫星与光学遥感影像融合水深测量

针对浅海测深的数据特点和应用需求,以我国南海甘泉岛为例,研究了利用ICESat-2(Ice,Cloud,and Land Elevation Satellite-2)激光卫星数据和光学遥感影像开展主被动融合水深测量的方法。首先通过信号点提取、水面/水底识别、水下点折射改正等步骤处理ICESat-2数据,获得水深值,随后以激光点作为控制,计算光学水深反演模型参数,最后由点及面地获取大范围高精度水深。实验表明,甘泉岛区域主被动融合测深中误差优于1.30m,基于激光卫星数据的主被动融合测深方法能够为浅水水深测量提供新手段。     

Derivation of Bathymetry from High-resolution Optical Satellite Imagery and USV Sounding Data

Remote sensing bathymetry inversion can quickly obtain water depth data of large areas, but this process relies on a large number of in-situ depth data points. USV-based (Unmanned Surface Vehicle) technique can obtain the bathymetry data of shallow water where ordinary ships are inaccessible, but this technique is inefficient and generally only data along survey line can be collected. The combination of USV and high-resolution remote sensing provides a new solution for water depth surveying and mapping around an island. This paper focuses on the key techniques, using USV sounding data and GeoEye-1 multispectral remote sensing images covering the region of Wuzhizhou island in the experiment. The results show that the MAE (Mean Absolute Error) of USV sounding is 0.25 m, while the MRE (Mean Relative Error) is 1.41%, and the MRE of remote sensing bathymetry aided by USV sounding can be controlled within 20%. Errors are mainly from areas shallower than 5 m, and are also affected by the USV sounding position accuracy. It shows that it is feasible to combine the USV sounding and high-resolution remote sensing bathymetry, and this technique has broad application prospects in the field of bathymetry in large shallow areas.     

机载激光测深系统研制中的关键技术

根据机载激光测深系统的工作机理,分析梳理了研制过程中涉及的主要关键技术,包括:高重复频率激光器研制、大动态范围微弱光信号提取、海底回波识别、海面波浪改正、浅水与深水分离测量、高速多通道数字采集、海陆分界识别、定位测姿、水位改正和测深数据质量控制等技术。只有成功突破上述关键技术,才能实现《海道测量规范》要求的测深精度指标。     

基于单景高分辨率光学卫星遥感影像的浅海水下地形提取

本文基于海浪波折射现象和浅水波理论,提出了一种基于单景高分辨率光学遥感影像的浅海地形提取方法。首先,基于浅水波理论推导出适用于浅海区域的水深与海浪波长、频率的定量关系,针对近岸光学遥感图像复杂的海浪特征,讨论了两种海浪波长提取方法,即FFT方法和剖面线法。然后提出了基于长距离波长波动分析的海浪频率计算方法,解决了单景遥感影像的波浪频率计算难题。最后,利用单景QuickBird高分辨率光学遥感影像,以海南岛三亚湾为研究区域进行了应用实验,结果表明,对12m以浅的浅海区域,在不需要任何辅助参数的情况下,反演获得了浅海地形(DEM),经与1:25000比例尺海图的水深对比验证,地形趋势吻合良好,反演水深的均方根误差为1.07m,相对水深误差为16.2%,表明该方法适合于浅海水下地形的提取,且具有无需实测水深数据和环境参数的支持的优点。     

XGBoost算法在多光谱遥感浅海水深反演中的应用

在多光谱遥感浅海水深反演过程中,考虑到水体和底质影响,水深值和海水表面辐射亮度之间的线性关系不成立。本文以甘泉岛南部0～25m范围的沙质区域为研究区域,利用GeoEye-1多光谱遥感影像和多波束实测水深数据构建XGBoost非线性水深反演模型,研究了XGBoost算法用于水深反演的性能。以决定系数(R~2),均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)作为评价指标,并与3种传统线性回归模型进行了对比分析。结果表明, XGBoost非线性水深反演模型的R~2、MSE和MAE分别为0.991、0.33m和0.44m,拟合程度最好,精度优于线性回归模型。为进一步探究各模型在不同水深的反演精度,将水深范围分成3段(0～8 m, 8～15 m, 15～25 m)分别进行精度验证和误差分析。结果表明, XGBoost模型在各分段的精度均优于线性回归模型, MSE依次为0.56 m, 0.14 m和0.43 m。可见,在单一底质区域下XGBoost模型的水深反演精度更高,且反演效果更稳定。     

东印度洋海域最优深度基准面模型构建

利用东印度洋海域周边长期验潮站实测数据、TOPEX/Poseidon等系列卫星测高反演结果,评估了DTU10,EOT11a,FES2014,GOT4.8,OSU12和TPXO8六种全球潮汐模型精度,根据卫星测高结果给出了浅水分潮改正量和长周期分潮改正量的经验模型,又在此基础上分析并构建了研究区域精度最优的深度基准面模型。考虑到全球潮汐模型在近岸的影响因素及验潮站位置,将13个验潮站分成开阔海域与近海海域两类,与潮汐模型的对比,结果表明,DTU10和FES2014模型分别在开阔海域和近海海域精度最优。根据潮汐模型在不同分潮处的精度,如EOT11a模型在O1和K1分潮处精度较高,DTU10在N2,M2,S2和K2分潮处精度较高等,分别构建了开阔海域与近海海域的组合深度基准面模型,计算得知误差分别为11.33和20.95 cm,其精度显著提高。