水深可见光遥感方法研究进展

水深测量对于水利、航运、近海工程等具有重要作用。在总结国内外水体遥感测深主要方法和研究进展的基础上,对水深遥感反演中各类模型存在的问题进行了讨论。结果表明:理论解译模型模拟了光在水体内的辐射传输过程,水深反演精度较高,但模型计算需要大量的水体光学参数且计算过程烦琐;半理论半经验模型对理论解译模型进行了简化,所需水体光学参数少且具有较好的精度而被广为应用;统计相关模型通过直接建立遥感图像光谱值和实测水深之间的相关关系而获得水深数据,且计算相对简单,但由于实测水深值与遥感图像光谱值的事实相关性无法保证,使采用该类模型反演的水深结果有时并不理想。提高水深遥感反演精度,必须进一步加强遥感器研究,充分考虑水体中的溶解、悬浮物质等信息干扰,科学构建水深模型和大气校正模型。     

含沙水体水深遥感方法的研究

遥感测深技术是海岸、河口及其他水体水深测量的一种新方法,应用前景广阔。在海洋的近岸、河口处水体相对浑浊,利用可见光技术测深的精度依赖于建立合适的水深反演模型和考虑水体悬浮物质的影响。选择合适的水深反演因子和比较多种线性、非线性水深反演模型,通过对水体悬浮泥沙光谱特性的研究,建立了适于河口、近岸浅水浑浊水体并考虑悬沙浓度影响的水深反演模型。通过检验,由该模型反演的平均相对误差小于15%,在7~14 m的水深段反演效果更好,其平均相对误差小于8.5%。     

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...     

基于高空间分辨率遥感影像的水深反演有效性评估

卫星遥感反演水深（Satellite Derived Bathymetry, SDB）是获取浅海水深信息的有效手段。然而,其有效范围只限于光学浅水区域,在深水区域呈现“伪浅海”的失真现象。因此,如何准确识别SDB数据的有效范围对其广泛应用至关重要。本文基于高空间分辨率多光谱卫星影像,在深入分析深/浅水辐射亮度统计分布特征差异的基础上,提出一种数据驱动的水深反演有效性评价方法。该方法以卫星影像辐亮度信息的局域标准差作为特征,基于K-S检验方法对光学深水区域统计特征进行模型优选,并使用假设检验方法对深水无效区域对应的SDB进行识别。甘泉岛水域实验结果表明,该方法通过统计分布划分光学浅水与深水区域边界,可以有效识别光学深水区域产生的无效水深反演数据。在剔除无效区域数据后,光学浅水有效区域内水深反演平均绝对误差（MAE）为1.01,均方根误差（RMSE）为1.52。实验结果表明,本文提出的方法可准确识别SDB结果的有效区域,进而为浅海地形解译提供方法支撑。     

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。     

基于GF5-AHSI遥感数据的横沙浅海水深反演

高光谱遥感水深反演是一种对传统水深测量方法的补充,具有方便、快捷、经济等突出优势。本文研究区位于上海横沙,属于典型滩涂浅水区,研究数据包括GF5-AHSI高光谱遥感数据和同时期的水深数据。通过数据变换和相关分析等方法提取建模参数,利用单波段比值模型、多元线性回归模型、最优标度回归模型和BP神经网络模型实现该区域水深反演,并对4种模型反演结果的准确性进行了验证和比较。研究发现：最优标度回归模型优于其他3种模型,R2达到了0.972,RMSE为0.47 m,适用于横沙浅海水深反演。     

浒苔水体光谱特征参量时间序列数据拟合研究

开展时间序列浒苔水体光谱特征参量的拟合研究可为寻求最佳拟合方法,从而对进一步开展大尺度的高光谱高空间高时间分辨率遥感动态实时监测具有重要的参考价值。在实验室培养3种不同浓度的浒苔水体,用ASD光谱仪测定并获取浒苔水体的时间序列反射光谱,基于反射光谱定量提取光谱特征参量,构建时间序列数据;应用曲线拟合和时间序列ARMA模型开展浒苔水体光谱特征参量的时间序列拟合研究。结果表明:应用二阶或三阶多项式和ARMA模型可较高精度地拟合浒苔水体的光谱特征参量;但时间序列ARMA模型比多项式拟合模型更能反映浒苔水体光谱特征参量的时间序列数据的分布和变动特性。该研究可为浒苔灾害动态监测业务化运行部门提供浒苔光谱数据,同时也为光谱数据的处理和分析提供一种新的方法。     

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。     

基于水体回波信号仿真的激光雷达水深探测模型研究

Wa-LiD模型是近年来国外学者发展的激光雷达水体回波信号模型,该模型用物理参数仿真了LiDAR激光从水表面穿透水体到水底再返回传感器所形成的波形,水体光学量的表达是该模型重要组成部分,包括水体三要素的吸收和散射,然而涉及到这部分的表达式和参数并未公开。文中借鉴前人在水体吸收、散射光学性质方面的研究成果,构建了物理意义明确的激光雷达水体回波信号仿真模型,提出了基于仿真模型的激光雷达水深探测模型,并分析了模型的水深反演能力。研究结果表明该水深激光雷达探测模型在1~15 m水深段内平均绝对误差15.6 cm、平均相对误差4.58%,在HawkEye系统标称的测深精度范围内;并表现出在大于8 m深水段平均绝对误差普遍大于浅水区域;随水深增大,平均相对误差有递减的趋势。     

基于水深分段选择因子的多光谱影像反演水深

岛礁周边海底地形精密测量是海洋测绘的难点问题之一,利用多光谱卫星能精确测定岛礁周边水深地形,是传统岛礁水深测量有效的补充方式之一。本文以蜈支洲岛周围水域为研究区域,提出了基于BP神经网络水深分段选取反演因子的方法,利用WorldView-2数据和多波束实测数据建立多模型,整合预测的各段水深获得海底地形。实验表明,本文方法能充分利用水体的光谱特性,与单一BP神经网络模型结果相比,MRE降低了6.4%,RMSE降低了1.2 m,是一种可行的多光谱水深反演的方法     

多光谱遥感水深反演的数据匹配方法研究

在多光谱遥感水深反演中,数据匹配是建立统计相关模型的基础。采用两种多光谱遥感影像数据,研究了像元找水深点的顺序匹配法和水深点找像元的顺序匹配、二分匹配和像元坐标法等数据匹配方法,并开展相应的实验验证。结果表明,4种匹配方法一定程度上能满足当前多光谱遥感水深反演的数据匹配需要,其中,水深点找像元的像元坐标法耗时最短,匹配效率最高。     

基于GF-WFV的厦门海域水体悬浮物浓度反演

为利用遥感技术快速、及时的掌握厦门近岸海域水体中悬浮颗粒物的总体分布情况,现场测量了厦门海域水体的下行入射辐射、天空光以及经过水气界面后反射回的辐射,计算了该海域水体表面的离水辐射获得了水体表面以上遥感反射率;同时采集了与光谱信息同步的水体样品,并分析了水体中的悬浮颗粒物质量浓度,获取了对应站位的水体反射波谱曲线和采集样品的浓度数据.通过研究不同站位水体的反射光谱数据,依据GF-WFV波段设置,对现场实测的光谱数据进行了拟合,并创建了基于GF-WFV拟合波段的悬浮颗粒物浓度经验反演算法.通过研究发现拟合(Rrs3+Rrs4)/Rrs2(其中Rrs1、Rrs2、Rrs3、Rrs4分别是GF-WFV第1、2、3、4波段的遥感反射率)同实测水体悬浮颗粒物质量浓度之间的决定系数为0.655,依据研究得出的反演算法反演该海域水体悬浮颗粒物质量浓度,其均方根误差为11.03 mg/dm3,相对误差为8.40 mg/dm3.利用同步的GF-WFV遥感数据对厦门近岸水体中总悬浮颗粒物质量浓度进行了研究,获取了研究区水体悬浮颗粒物的空间分布情况,结果表明GF-WFV遥感数据能很好的反映厦门近岸水体悬浮颗粒物浓度分布状况.     

应用Hydrolight模式研究含油水体辐射传输特性的关键技术

辐射传输模式Hydrolight在国际水色遥感研究领域已被广泛用于解决水体光学的各种问题,也是进行石油类污染水体辐射传输特性研究的有效模型。结合Hydrolight模式的机理、应用现状及含油水体的特点,提出了将该模式应用于光学特性复杂的石油污染水体辐射传输特性研究时需要解决的关键技术,包括测定石油污染水体吸收系数和散射系数、建立石油污染吸收和散射特性随波长和深度变化的参数化模型、确定油物质的吸附后悬浮颗粒物体散射函数模型等方面。依据2018年8月和2016年8月分别在辽宁大连港和辽宁盘锦辽河油田等区域测定的含油水体数据,讨论了这些关键技术的解决方案。     

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%。     

可见光遥感的水面辐射传输模型研究

本文主要讨论水面反射、折射等效应对辐射传输的影响。在考虑水表内反射和水体后向散射的基础上,推导出平静水面下的漫反射率公式。也讨论了起伏水面(由风力作用引起)所产生的太阳和天空光闪烁对可见光水体遥感的影响。     

基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥感反演研究

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%。     

基于OLI多光谱遥感影像的八所港浅海水深反演

为了解决传统全局模型应用遥感影像反演水深的不足,提出地理自适应模型应用于八所港Landsat-8 OLI多光谱卫星影像。采用归一化水体指数进行水陆分离,在产生模拟数据时,为保证数据的合理性,对光谱灰度值进行自然对数求解。地理自适应模型将整个区域细分为5个小的区域单元,模型参数是自适应变化的,一般数学形式与传统全局模型一样。通过反演15m以浅的水深,发现光谱中对水体的敏感波段出现"红移";水深反演结果证明地理自适应模型有效地缓和了全局传统模型在底质类型和水体性质空间不均匀的问题,水深反演精度得到明显提高,并控制在1m以内。     

蒙特卡洛方法模拟黄东海区水体光学特性的技术研究

基于海洋光学辐射传输原理,采用蒙特卡洛方法,建立水体光学特性的正演模型,该模型可以利用水体的固有光学特性作为输入,模拟水体的表观光学特性。文中将其应用在我国近岸海域,利用本模型与2003年春季黄东海区的实测数据进行模拟,并对模拟所得遥感反射率光谱的谱型和数值与实测数据进行对比分析,结果表明:模型给出的遥感反射率的模拟结果与实测数据谱型一致,符合我国近岸二类水体的典型光谱,并且数值偏差能够控制在20%以内,为今后进一步研究我国近岸水体光学特性打下基础。     

基于子空间划分和耀斑抑制的赤潮高光谱高精度快速检测研究

高光谱数据波段多、数据量大,波段间存在信息冗余,影响了赤潮高光谱遥感检测速度。又由于海面太阳耀斑的存在,导致高光谱图像耀斑区的光谱反射远大于周边水体的离水辐亮度,严重影响了赤潮高光谱遥感检测精度。文中提出了互信息子空间划分结合最大信息熵的特征波段提取方法 ME,并与MP、CE和CP 3种方法进行对比分析,采用了3种滤波方法和6个滤波窗口进行耀斑抑制,探讨耀斑对赤潮高光谱遥感检测精度的影响。结果表明:提出的ME方法不仅具有良好的保谱性质,而且在保持原有赤潮检测精度的基础上,相较于原始全波段高光谱数据减少了近一半的检测时间;7×7滤波窗口的Median滤波方法对应的赤潮检测精度最高,达到了96.25%,相比未经滤波高光谱图像的检测精度提高了6.33%。因此,基于子空间划分的特征波段提取和耀斑抑制可实现赤潮高光谱高精度快速检测。     

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...