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WorldView-2遥感影像反演浅海水深过程中太阳耀斑的去除方法

基于Hedley等的方法对WorldView-2遥感影像反演岛礁水深时的太阳耀斑进行去除,在技术实现过程中根据WorldView-2波段设置的特殊性做一定的改进,将8波段分为两组,其中蓝、绿、红波段依据近红外1波段来去耀斑,海岸、黄、红边波段依据近红外2波段来去耀斑,在具体应用中完整实现该理论方法。结果表明,去耀斑后无论是对水深反演结果的精度上还是从影像直观视觉上都有提高,该方法有利于WorldView-2影像处理中耀斑去除的常规化应用。     

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。     

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     

基于地理加权回归模型的水深反演算法研究

利用卫星多光谱数据反演浅海水深是水深测量的一种重要手段。已有水深反演方法是在研究区建立统一的数学参数的反演模型,未考虑由于海底底质和水质变化导致的空间非平稳性问题。本文使用地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression, GWR)对回归参数在空间上进行估计,针对GWR模型的带宽对反演精度的影响,使用了交叉验证(Cross Validation,CV)的方法来确定最佳带宽,并以南海永兴岛和甘泉岛海域为实验区,基于WordiVew-2多光谱数据对使用GWR模型的可行性和精度进行了验证。实验结果表明:永兴岛研究区GWR模型精度较线性回归模型提高了36.05%,在0~5,5~10,10~15和15~20 m区间,精度分别提高了49.46%,39.97%,12.36%和49.68%;甘泉岛研究区GWR模型精度较线性回归模型提高了8.08%,在0~5,5~10,10~15和15~20 m区间,精度分别提高了12.05%,16.23%,4.49%和12.23%,表明GWR模型具有更好的水深反演效果。     

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。     

基于梯度提升决策树算法的水深反演研究

传统的水深测量方法多通过舰载声纳实地探测的方法,灵活性较差且水深资料更新周期长,并且在某些海域,船只往往难以靠近从而无法完成测量。本文使用七连屿海域附近的WorldView-2多光谱遥感影像构建了基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)算法的水深反演模型,并利用单波束与人工测量相结合的水深数据,与传统的单波段模型、双波段模型以及BP神经网络水深反演模型的水深数据进行了水深反演精度对比。结果表明,在0～20 m深海域,GBDT模型反演精度高于其他模型,且更符合实际水深,其检验点的R²为0.9664, RMSE为0.94 m, MAE为0.75 m, RME为19%。     

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。     

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。     

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...     

大气校正模型对多光谱水深反演影响的多维度分析

大气校正是水体定量遥感的基础与前提。本文从大气校正模型、大气校正模型参数、水体组分差异以及水深反演波段组合方式4个维度探讨大气校正模型对水深反演的影响。研究采用6S、FLAASH、ACOLITE与QUAC 4种大气校正模型,选取大陆型、海洋型与城市型气溶胶模式,以瓦胡岛西北侧与谢米亚岛周边浅水作为清洁水体研究区,以辽东浅滩与槟城海峡作为浑浊水体研究区,基于Landsat-8多光谱影像开展大气校正,并采用8种波段组合方式进行水深遥感反演。研究结果表明：（1）4种大气校正模型均可在一定程度上削弱大气对水体信号的影响;因参数选取以及研究区水体组分的不同,不同模型的校正结果存在一定差异;两类水体反射率峰值分别出现在蓝波段与绿波段;（2）6S大气校正模型鲁棒性较强,该模型因研究区水体组分发生变化导致对应的水深反演结果与其余模型相比波动较小;FLAASH模型在海洋型和城市型两种气溶胶模式水深反演结果在浑浊水体存在较为明显的差异,辽东浅滩浅水区平均相对误差相差7.9%;ACOLITE模型受水体类型影响显著且对浑浊水体具有优越性与稳定性,平均相对误差较FLAASH降低5.6%;（3）多波段水深反演精度普遍优于单波段,但反演精度与波段数目之间无显著的相关性;水深反演波段组合方式对不同研究区敏感性不同,清洁水体三波段模型的反演精度较好,浑浊水体中四波段模型的反演精度最优,平均相对误差较三波段模型降低达5.6%。     

基于GOCI数据黄海气溶胶光学厚度反演方法研究

气溶胶是研究大气辐射收支的重要参数,确定气溶胶光学特性对于研究气候变化和实现卫星定量遥感有重要意义。针对黄海上空气溶胶反演时存在下垫面背景受到内陆河流巨大影响及吸收性气溶胶干扰的问题,本文提出了一种基于GOCI数据的气溶胶光学厚度反演新算法,利用AERONET数据对比分析了黄海上空气溶胶光学厚度的反演精度,结果表明该算法能较好地反演气溶胶光学厚度,相比业务化算法具有较高的反演精度。     

结合贝叶斯特征选择的近海水深反演方法研究

针对现有近海水深数据获取周期长、危险性大,难以满足大范围近海水深数据高时间分辨率测量的问题。本文以辽东湾地区为研究区域,提出了一种结合贝叶斯特征选择的改进LightGBM近海水深反演方法。该方法对首先依据贝叶斯特征选择方法对13个波段及波段比值特征进行优选;其次基于地理空间加权模块计算输入变量的权重;最后基于LightGBM反演模块对水深数据进行反演研究。本文选用辽东湾200个不同空间位置的数据样本作为测试集,验证本文方法和LightGBM模型在近海水深反演任务中的精度。结果表明,本文方法的皮尔森相关系数（r）值为0.946,均方根误差(RMSE)为0.265?m,偏差(bias2)为0.017,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.031。反演精度及稳定性均优于经典LightGBM模型,能够适应于近海水深反演。     

顾及水深的单波束测深系统误差改正方法

为解决单波束测深系统利用单一延迟值改正往返断面位移精度低的问题,在分析单波束测深系统误差产生原理基础上,得出往返断面位移是由系统延迟引起的固定差和换能器偏角引起的与深度相关比例误差共同作用的结果,通过建立水深与往返断面位移之间的数学模型,证实水深与断面位移具有极高相关性.利用求取单波束系统延迟及换能器偏角参数,对同一测...