基于多源数据融合的典型海岛三维形貌表征方法研究

随着海岛开发利用和基础设施建设的频繁,高效、精准地获取海岛形态基础数据就显得尤为迫切。三维地形地貌探测和构建技术的日臻完善,及时解决了海岛基础勘测时间长、效率低、精度小的问题。文章通过三维激光扫描和无人机航测手段,全覆盖扫描广西小庙墩(炮台口)海岛表面形态,结合RTK-DGPS实测验证和近景摄影测量,获取海岛实景,运用Geomagic Studio和Smart3D等软件,构建典型海岛三维数字高程模型(DEM),融合多源数据和海岛实景,还原海岛高精度仿真三维形态。为高精度勘测海岛提供有效手段,为海岛基础地理信息获取、地质灾害识别和生态环境修复提供基础数据支撑。     

基于高分遥感影像的海岛建筑物高度测算研究

准确、快速建立海岛建筑物的三维立体模型对于海岛生态保护与开发利用、海岛建设项目监督和管理、海岛权益维护等具有重要意义。其中建筑物高度数据是三维模型建立的重要基础数据。如何快速、准确获取成为研究的重点和难点。本文通过对比、分析现行的高度数据提取方法,选择利用高分遥感影像进行建筑物阴影测高法,以河北省月岛为实验区,进行了建筑物高度提取,并和实际高度进行对比,对阴影测高法测量高度进行精度评价。     

基于遥感海浪信息的近岸水深反演模型

基于遥感影像的测深技术具有易获取、成本低和覆盖率大等优势,是目前的研究热点问题之一。为在波浪折射的基础上,进一步综合考虑绕射及非线性的影响,本文提出了一种基于海浪波数和波高信息的近岸水深反演模型。将模型与Berkhoff 椭圆形浅滩理想试验对比,平均误差为0.13%,显著小于现有基于频散关系反演水深的方法。进一步应用模型反演三亚湾近岸地形,通过与海图对比,平均误差为11.58%,且大部分区域的误差小于10%。部分区域误差较大,主要是由于遥感影像获取的波数空间分辨率和精度较低。以上结果表明该模型可以利用遥感海浪信息较准确推算近岸水深。本文对于近岸浅海区的水深反演工作具有一定的参考价值。     

基于遥感数据和表层声速的全海深声速剖面反演

海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归（single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r）方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）生成海平面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）、海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。     

水深源数据质量对海岛礁DEM精度影响的定量分析

面向海岛礁DEM构建的精度需求,定量分析了水深源数据质量对海岛礁DEM精度的影响规律。梳理了海岛礁DEM构建的基本过程,分析了海岛礁DEM精度的影响因素。在此基础上,以目前普遍执行的有关水深测量的国内外行业规范为依据,统计分析水深源数据的精度、密度等因素对海岛礁DEM精度的影响规律。实验结果表明:采用自适应三角网建模方法所建海岛礁DEM的精度要优于规则三角网DEM的精度;执行我国海道测量规范所获取的水深源数据所建DEM精度,要优于国际海道测量标准一等要求的源数据所建模型精度,略低于特等要求下的源数据所建模型精度。     

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。     

基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演研究

海上溢油事故危害海洋生态安全、人类健康与经济发展。开展基于遥感技术的海面溢油量的估算研究,对于保护海洋生态环境具有重要意义,而油膜厚度反演是溢油量估算的核心环节。本文通过搭建室外实验场景,模拟真实海面溢油环境,基于现场实测高光谱遥感数据,开展海面溢油厚度反演研究。本文将深度学习与遥感技术融合,提出了基于自扩展深度置信网络的油膜厚度反演模型(oil thickness inversion generative adversarial and deep belief network,OG-DBN)。该模型由油膜光谱特征数据自扩展模块与油膜绝对厚度反演模块两部分组成。光谱特征数据自扩展模块能够基于实测高光谱遥感数据,自动筛选出光谱可分性较好的光谱特征区间,进而基于对抗生成网络(generativeadversarial network,GAN)进行样本扩展,增强模型的泛化性;油膜绝对厚度反演模块则是基于深度置信网络(deep belief network,DBN),深度挖掘不同厚度油膜光谱特征数据的光谱特性信息,精确反演油膜的绝对厚度。实验结果表明,本文提出的OG-DBN模型在可控实验条件下,原油油膜绝对厚度反演精度达到97.69%,决定系数R2为0.980,平均差控制在±0.06%;模型鲁棒性测试表明,该模型仍能保持较为稳定的反演精度,均高于93.33%,R2大于0.957以上,平均差在±0.6%以内。     

快速GNSS精密布网在偏远海岛无人机遥感监测中的应用

文章提出快速GNSS精密布网技术在无通信信号、无控制点的偏远海岛无人机遥感监测中的应用,并在浙闽交界的七星列岛进行实践,结果表明:采用GNSS精密布网技术融合无人机遥感方法,能够快速获取高精度的海岛3D(DLG、DEM、DOM)和实景三维数据,可为偏远海岛监测评价提供重要的基础地理信息,实现对偏远海岛资源环境和开发利用状况的动态监控。     

基于最优尺度和随机森林算法的海岛土地利用遥感分类研究 ——以觉华岛及周边海岛为例

为了研究海岛土地利用分类,文章以辽宁省葫芦岛市觉华岛及周边海岛为例,利用北京二号卫星融合后的0.8 m高分辨率遥感数据,通过局部方差变化率曲线峰值确定了岛屿上各地类的最优分割尺度,顾及形状和紧致度参数。探讨了随机森林算法在提高海岛土地利用类型分类精度的可靠性。结果表明,当形状因子、紧致度因子和分割尺度3个参数组合为（0.5,0.6,180）时,在最优特征数为13,随机森林决策树为200时,整幅图分类精度表现最佳,总分类精度达到81.73%,总Kappa系数为0.798 0。各类别中：海岛植被常绿针叶林地最佳分割参数为（0.5,0.4,415）,Kappa系数为0.923 2。落叶阔叶林地最佳分割参数为（0.4,0.6,465）,Kappa系数为0.895 0。灌草地最佳分割参数为（0.5,0.4,230）,Kappa系数为0.889 0。海岛植被提取的生产者精度优于90.40%;海岸带中基岩海岸最佳分割参数为（0.5,0.6,520）,Kappa系数为0.909 2。粉砂淤泥质海岸最佳分割参数为（0.4,0.6,465）,Kappa系数为0.979 9。海岸带提取的生产者精度优于92.07%;耕地中有茬耕地和无茬耕地最佳分割参数为（0.5,0.6,180）,Kappa系数分别为0.858 7和0.915 3。耕地提取的生产者精度优于87.70%。由此可见,针对海岛每一种的土地利用类型,都会存在一个最优尺度与之相吻合,尚不存在单一的普适尺度满足所有地类。     

胶州湾水体悬浮物浓度遥感反演模式优化研究

为了及时、准确的了解胶州湾水域总悬浮物情况,采用2001—2015年水面实测数据,选取HJ-1、MERIS、LandsatTM/ETM+三个不同卫星数据,通过ENVI软件分析计算TM/ETM数据的多波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建多元函数回归模型,对胶州湾总悬浮物浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,估算因子三波段模型432算法与悬浮物浓度的相关性最好(R20.8),反演精度较高,以此建立了悬浮物浓度三波段半分析+生物光学遥感反演模型,检验值R~2均高于0.85,并通过F检验法和均方根误差(RMSE)分析,证明误差的敏感性差,该模型相关系数及稳定性好。因此,三波段模型在这三种反演模型中精度最好。     

无人机遥感在海岛海岸带监测中的应用研究

目前的卫星遥感和航空遥感已不能满足海岛海岸带监测中不断提高的现势性和分辨率的要求,而具有高灵活性、高时效性、高分辨率、低成本的低空无人机遥感则能很好地满足其要求.基于此,利用无人机遥感系统的优点,本文归纳总结出了无人机遥感影像获取和处理的一般流程,并通过海岛（田横岛）及其海岸带监测的应用实例,展示了无人机遥感在海岛海岸带监测应用的可行性,进而能够实现海岛海岸带地区大比例尺的地形测绘.     

基于遥感的旅游型海岛监控要素的研究

基于高分辨率遥感技术,以海南蜈支洲岛为例,对其进行光谱分析与信息提取,获得旅游型海岛遥感监控要素,它包括7个方面,11个要素,分别是海岸类型、海水环境、区位条件、植被资源、淡水资源、交通条件、人工建筑物设施等7个方面,海岸类型、水体类型、离岸距离、空间容量、海岛聚集度、归一化植被指数、植被覆盖率、淡水资源面积、空运资源、港口资源、旅游设施等11个要素,为海岛旅游的定量研究提供一些借鉴方法。     

基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥

主被动遥感结合反演远海岛礁周边水深信息,不仅可以有效弥补传统测深方法覆盖范围小且费时费力的不足,也可为航运安全、海洋减灾、生态环境保护等领域提供基础资料。以夏威夷瓦胡岛周边水深反演为例,应用Landsat-8多光谱遥感数据和机载Li DAR测深数据,开展了不同密度Li DAR测深数据对水深多光谱遥感反演精度的影响分析、不同水深网格化处理方法对水深遥感反演结果的影响分析和基于少量Li DAR控制区块的大区域水深反演能力分析三方面的研究工作。结果表明:(1)Li DAR测深数据密度的改变对水深反演结果的影响不大,变化后的水深反演结果与原始的水深反演结果相比,平均相对误差变化在0.3%以内,平均绝对误差变化在0.03m以内;(2)采用均值格网处理方法的多光谱遥感水深反演精度要略高于采用中值格网处理方法的水深反演精度,具体体现在均值的平均绝对误差要比中值的低0.04~0.05 m,平均相对误差低1%~10%,反演结果的残差分布显示在0~2 m和20~25 m的水深段内均值统计法的残差分布更集中且其平均值接近于0 m,而在其它水深段二者的残差分布基本相同;(3)基于少量Li DAR控制区块的大区域遥感水深反演结果较为理想,两个检查区块的水深反演结果 R2、平均绝对误差和平均相对误差分别为:0.877,1.66 m,3.5%和0.941,1.62 m,28.4%。反演结果分段分析表明各水深段内反演的精度都比较理想,平均绝对误差除20~25 m水深段外,均低于2.5 m,平均相对误差除0~2 m,2~5 m外,均低于25%。     

空间变异对海洋叶绿素a质量浓度遥感产品精度验证的影响

海洋叶绿素a质量浓度遥感产品是海洋初级生产力与海洋生态系统固碳能力研究的重要数据源,为了保证数据的可靠性,对遥感产品进行精度验证以及验证误差的成因分析尤为重要。遥感产品的验证过程中,由于空间变异的存在,使得遥感像元尺度内的实测数据具有不同的离散程度和统计分布特征,并由此产生了不同的误差统计结果。本文选择MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWiFS等卫星传感器叶绿素a质量浓度遥感产品为研究对象,统计分析了数据产品的空间变异与验证精度的关系。结果表明:空间变异是造成验证误差的直接原因之一,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error:MAPE)与空间变异系数(Coefficient of Variation: CV)呈幂指数模型关系;当CV＜0.05时,MAPE随CV的增加明显;当CV＞0.15时,MAPE的变化趋于平缓。不同卫星传感器叶绿素a质量浓度产品验证结果表明,SeaWiFS精度最高,MERIS次之,MODIS-Terra精度最低。     

基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法

漫衰减系数是一个重要的海洋光学参数,能够为水体环境变化、水质分析以及水产养殖等方面提供基础性数据。针对目前船载实地测量效率与分辨率低、卫星遥感反演精度与分辨率较低的局限性,本文提出一种基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法。该方法首先通过分层异构模型的机载LiDAR波形分解算法得到水体散射回波,利用激光在水体中的衰减特性,构建漫衰减系数提取模型,最终获取大面积水域漫衰减系数的空间分布。采用西沙甘泉岛与江苏连云港两个航次的实测数据对所提算法进行了验证,本算法无需每个测深点的水底底部回波强度和深度即可反演得到漫衰减系数,并且在浑浊水域也可取得较好的效果,表明在中国近海利用机载LiDAR测深系统能够有效获取高精度的漫衰减系数。     

Quantitative application study on remote sensing of suspended sediment

Quantitative application on remote sensing of suspended sediment is an important aspect of the engineering application of remote sensing study.In this paper,the Xiamen Bay is chosen as the study area.Eleven different phases of the remote sensing data are selected to establish a quantitative remote sensing model to map suspended sediment by using remote sensing images and the quasi-synchronous measured sediment data.Based on empirical statistics developed are the conversion models between instantaneous suspended sediment concentration and tidally-averaged suspended sediment concentration as well as the conversion models between surface layer suspended sediment concentration and the depth-averaged suspended sediment concentration.On this basis,the quantitative application integrated model on remote sensing of suspended sediment is developed.By using this model as well as multi-temporal remote sensing images,multi-year averaged suspended sediment concentration of the Xiamen Bay are predicted.The comparison between model prediction and observed data shows that the multi-year averaged suspended sediment concentration of studied sites as well as the concentration difference of neighboring sites can be well predicted by the remote sensing model with an error rate of 21.61% or less,which can satisfy the engineering requirements of channel deposition calculation.     

基于半分析模型和非线性优化的高光谱遥感水深探测

海岸带浅水和底质的成分复杂且分布不均,使遥感水深探测面临很大挑战。 尝试通过利用 Hydrolight 仿真建立的遥感反射率半分析模型来解决这个问题。 采用英属维尔京群岛彼得岛的高光谱影像,应用非线性优化的方法提取了水下地形。 从反演水深和海图标注水深拟合的趋势线斜率为 0. 9392,决定系数为 0. 8258。 试验结果证明,使用定标好的高光谱影像进行海岸带地区快速水深探测是可行的。     

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.     

利用遥感技术估算南海北部表层异养细菌丰度*

常规异养细菌监测方法精度高但费时费力且不能连续观测, 而卫星遥感成本低、可以大面积同步、长时间周期观测, 可与常规方法互补。文章利用南海北部10个航次采集的表层异养细菌丰度和卫星遥感反射率, 采用统计回归的方法建立了异养细菌丰度的遥感模型, 其模型决定系数为0.81, 均方根误差为2.44×10⁸个·L^-1, 平均相对误差为21%, 具有较好表现。利用该模型估算南海北部表层异养细菌丰度, 结果显示: 从珠江河口到南海北部开阔海域, 异养细菌丰度逐渐减小。夏季河口地区平均异养细菌丰度最高, 春季最低; 近岸海域靠近珠江河口西侧的平均异养细菌丰度高于东侧; 冬季陆架地区平均异养细菌丰度最高, 夏季最低; 开阔海域的异养细菌丰度变化幅度较小。