ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量

目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量，然而常用的经验模型较简单，无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性，本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区，利用ICESat-2提取先验水深点，再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图；同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现，本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法，因此该方法提高了水深反演精度。