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基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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高频地波雷达海洋回波谱的 Bragg 峰和二次谐波峰中,均蕴含着浪高信息,因此发展出了基于 Bragg 峰功率 (Power of Bragg Peak,PB)、二次谐波峰与 Bragg 功率比 (Power Ratio of Second Harmonic Peak to Bragg Peak,RSB)、双频 Bragg 峰功率比 (Power Ratio of Dual Frequency Bragg Peak,RDB) 等浪高反演算法。然而,三种算法均无法实现不同海况、不同距离下浪高的精确反演。本文研究发现,PB 算法适用于低海况,RSB 算法在近距离高海况下表现良好,而 RDB 算法适用于远距离测量,即三种算法高性能测量区间存在强互补性。在此基础上,本文提出了一种基于多特征 (PB、RSB 和 RDB) 融合的浪高反演算法,其中采用反向传播(Back Propagation,BP) 神经网络作为特征融合器。实验表明:本文算法在测量精度、波高适应范围、距离适应范围上均优于现有波高反演算法。 相似文献
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海图数据库是海图生产自动化和GIS等应用系统的基础,其性能直接影响到这些应用系统的开发和使用的可能性及便利程度。遗憾的是目前一般是把海图数据库系统的功能局限在数据的采集、存贮、提取以及图形的原样回放上,而没有顾及不同用户对数据量和图形化简的不同要求,这无疑降低了数据库系统的潜在价值。 本文首先论述了海图数据库系统需要拥有制图综合功能的几种情况,然后结合海图制图特点,简要分析海图数据库系统中制图综合功能的实现方式及与制图综合功能模块有关的一些问题。 相似文献