多光谱遥感水深反演及其水下碍航物探测技术

针对采用传统海洋测量手段难以获取危险及争议海区的水深和水下碍航物信息,提出了基于卫星遥感进行水深反演和水下碍航物探测的新思路。探讨了多光谱遥感水深反演的数据预处理方法、遥感水深反演模型的构建及水下碍航物遥感探测方法,并开展了相应的实验验证。实验表明,采用卫星遥感手段可以快速地获取测量船只不易到达海区的水深和水下碍航物信息,研究成果对海洋测绘技术的发展具有一定的指导意义和应用价值。     

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     

基于二分搜索的水深数据与遥感影像匹配算法

研究了遥感水深反演的数据匹配方法,分析了插值加密法与最短距离法的优缺点。针对高分辨率卫星影像海量数据,传统匹配方法无法有效进行数据匹配问题,提出基于二分搜索的阈值距离法。实验表明,新算法的匹配效率与匹配精度得到了显著提高,有助于获得更好的水深反演效果。     

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精度最高,相关系数分别达到了0.870和0.853。基于该模型的反演结果对GeoEye-1和WorldView-2遥感数据在不同水深范围内的反演精度进行比较,结果表明,两种数据在不同水深范围内的反演误差变化趋势一致,平均相对误差最大值均出现在0～5 m,而最小值均出现在20～25 m。总体而言,WorldView-2影像反演水深的精度高于GeoEye-1影像的反演精度。研究对于热带浅海区的水深反演工作具有一定的参考意义。     

利用多波段卫星数据进行浅海水深反演方法研究

以遥感反演水深的基本原理为基础,利用我国南海永暑礁景区的TM数据和实测水深资料,通过TM多波段数据辐射校正、图像与海图地理配推、底质类型分区、潮汐改正和实测水深数据与相应的图像辐射值回归分析,建立了浅海水深反演模型,并进行了浅海岛礁水深的实际计算,总标准误差为2．14m。对我国南海30m以浅岛礁水深地形研究有很好的应用价值。     

基于极限学习机的浅海水深遥感反演研究

以Sentinel-2A遥感影像为数据源,在数据预处理基础上,使用极限学习机建立水深反演非线性回归模型,并与双波段回归模型、神经网络BP模型进行了比较。结果表明,总体上,支持极限学习机反演精度比较高,在水深5～20m处,极限学习机模型具有较高的反演精度和良好的效果,适用于研究区的水深反演。     

空间分辨率对水深遥感反演的影响分析

遥感水深反演中空间分辨率的影响是一个重要的科学问题。本文使用东岛的QuickBird和WorldView-2多光谱影像及实测水深点进行实验研究,实验使用了原始空间分辨率（2.4/2m）以及4种降空间分辨率（4m,8m,16m和32m）的影像,使用相同的水深控制点开展水深遥感反演,并对水深反演结果使用相同的检查点进行精度验证。实验结果表明,随着空间分辨率由2.4/2m降低至4m,8m和16m,水深遥感反演的精度呈现出逐渐提高的趋势,进一步降低空间分辨率则会导致水深反演精度下降。当影像空间分辨率为16m时,水深反演结果误差最小且与实测水深值相关性最高,此时两景影像的水深反演平均相对误差分别21.2%和13.1%,相对于最大值分别降低了14.7%和2.9%;平均绝对误差分别为2.0m和1.4m,相对于最大值分别降低了1.0m和0.5m。本文研究结果为水深遥感反演研究与应用中遥感数据的选择提供了参考。     

Coastal Bathymetry from Hyperspectral Remote Sensing Data: Comparisons with High Resolution Multibeam Bathymetry

We present a large-scale quantitative test of a hyperspectral remote-sensing reflectance algorithm. We show that coastal bathymetry can be adequately derived through model inversions using data from the Airborne Visible-Infrared Imaging Spectrometer instrument. Data are analyzed from a shore-perpendicular transect 5 km offshore Sarasota, Florida at water depths ranging from 10 m to 15.5 m. Derived bottom depths are compared to a high-resolution multibeam bathymetry survey. Model-derived depths are biased 4.9% shallower than the mean of the multibeam depths with an RMS error of 7.83%. These results suggest that the model performs well for retrieving bottom depths from hyperspectral data in subtropical coastal areas in water depths ranging from 10 m to 15.5 m.     

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%。     

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。     

面向分类的高光谱遥感影像数据特性的研究

分析了高光谱遥感的特点、影像数据的应用现状,针对高光谱遥感影像处理、分类的现状及遇到的困难,对高光谱遥感影像数据的分类特性进行了深入的分析总结,对高光谱遥感影像分类的支持向量机方法进行了系统研究,并分析指出了支持向量机分类法的优越性,最后提出了需要进一步研究的问题.     

Comparison of Methods for Determining the Water Leaving Remote Sensing Reflectance from Hyper-TSRB Data

比较了3种由Hyper-TSRB数据估算海面遥感反射比(Rn)的方法,这3种方法分别为:prosoft、优化方法和经验方法.用于比较的现场测量数据为SeaBASS数据中193个站位的水中向上辐亮度(Lu(z))及向下辐照度(Ed(z))的剖面数.比较结果显示,3种方法对于较清的水体都有很高的精度,对于混浊的水体,优化方法和经验方法都有较高的精度,其中经验方法的性能稍优于优化方法,而prosoft方法精度较差,可达50％.     

众包水深测量的关键技术研究与分析

基于对众包测深技术的试验分析,探讨提高众包测深数据精度的技术与方法的可行性,以期理清众包测深数据处理流程。其中涉及时间同步、数据自动处理、潮位改正、声速改正等多个技术与方法,并结合实际众包测深试验数据进行了验证与分析。结果表明,本文所述方法提高了船用测深仪数据精度,即采用船载测深仪获得的水深数据结果可满足IHO-S 44标准1等要求,基本满足了航道水深监测的要求。其结果有利于及时掌握航道水深变化,保障航行安全;同时为增强全球海洋测深覆盖范围、更新航海海图、提高水深监测能力提供帮助。     

海洋遥感信息时空数据模型的建立

研究了遥感专题信息数据、常规观测信息数据以及地理信息数据.三类数据其来源不同,组织方式不同,存储格式也不同,如何在遥感信息提取平台上综合运用它们进行多维、动态显示与处理,是系统研发的一个瓶颈问题.根据海洋数据特征,建立能够对矢量、栅格以及时间数据综合处理的一体化时空模型,实现其数据结构,并使用"海洋一号"卫星数据进行模型验证.实验结果表明,该数据结构可以满足多源遥感数据的多维动态显示与处理的要求.     

卫星遥感融合中通量守恒重采样方法与其它常用方法的比较

对多卫星传感器数据进行融合,首先要将多个传感器数据通过重采样算法重新投影到标准网格上。本文运用一种基于多边形切割算法的通量守恒重采样算法对图像数据进行重采样,并将该算法与3种常用的重采样算法(最邻近插值法、双线性插值法、三次卷积插值法)在信息保真方面的性能进行了比较。将所比较的重采样方法应用于两幅具有代表性的图像,其中一幅为人造图像,用于定性比较各种采样方法在图像缩放中的采样精度;另一幅为某机场卫星遥感图像,用于评价各种重采样方法在旋转图像方面采样的性能,并以定量参数(相关系数及光谱真实性)比较各种采样方法。结果表明,通量守恒重采样法对原始图像的信息保真效果最好,更适用于卫星遥感图像数据融合中的重采样。     

基于天绘一号的匹配生长水体提取方法

以国产天绘一号01星多光谱4波段影像为数据源,针对大范围水体提取难度大的问题,提出基于归一化水体指数(NDWI)和单波段阈值法的匹配生长算法。采用NDWI水体指数法提取完整的海洋水体和内陆部分水体,将内陆部分水体与单波段阈值对应位置完整的水体做匹配,再通过连通区提取、掩膜运算获得完整的水体分割二值图。采用两景遥感影像(大连和芝罘)进行实验,并与经典水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该法总体精度在90%左右,Kappa系数在0.8左右,对经典提取算法有了显著改善。在大范围提取水体信息时效果较好,提取水体的同时能有效减少陆地阴影造成的干扰,在海陆边界处,陆地轮廓清晰,较好的将陆地和海洋分割开来。