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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。 相似文献
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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)的水深反演结果进行比较。结果显示,各个反演模型反演水深值与实测水深值的相关系数r均大于0.75,其中PCA-GWR模型水深反演结果最好,r为0.96、RMSE为1.56 m、MAE为1.06 m。研究表明,PCA-GWR模型可有效去除数据变换后的冗余信息,降低数据空间非平稳性,具有较高的反演精度与可靠性,适用于浅海水深反演。 相似文献
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在立体影像双介质测量水深和多光谱影像反演水深的研究基础上,提出将两者集成的途径。在重叠正射影像的有纹理水域采用折射法获取水深值,将折射法获取的水深值作为多光谱反演模型的参考值,获取反演模型参数,将反演模型应用到无纹理水域,集成折射法和反演法的水深值,从而获取浅水区域的水下地形。以某浅海地区航空影像生成的左右正射影像为实验数据,采用折射法与反演法集成途径获取水深值,并与真值(激光水深点)进行回归分析,回归的决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)分别为0.9 m和0.45 m,验证了该集成途径的有效性和可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测 总被引：1，自引：2，他引：1
水深是海洋环境的重要参数之一，水深遥感反演是水深测量的一种重要手段。经验模分解（EMD）具有剔除小尺度波浪信息，留下大尺度水下地形信息的特性。本文利用EMD对高分一号卫星宽幅影像进行尺度变换，使用光谱相关系数、光谱角、光谱偏差和光谱相对偏差等评价指标，对剩余层图像进行光谱保真性分析；利用改进的对数转换比值模型对原始影像和剩余层图像进行水深反演，并进行相关性分析与精度评价。研究结果表明:（1）评价指标显示EMD变换后影像具有相当的保真性；空间断面分析表明EMD去除了小尺度的噪声信息，保留了水下地形变化信息。（2）经均匀分布的检查点验证，两区域的原图像反演水深和实测水深的相关性较好，相关系数达0.75以上，且两种波段组合的MAE和MRE均不超过2.42 m和8.5%。（3）对EMD的全部10层进行水深反演，蓝绿波段的MAE和MRE均不高于1.62 m和5.8%；绿红波段的MAE和MRE均不高于1.93 m和6.9%。（4）对于不同的波段组合，蓝绿波段组合在各剩余层的水深反演效果明显优于绿红波段，经EMD后的水深反演效果明显提高。（5）20~30 m水深段的反演精度整体要高于30~40 m，该模型应用于较浅水深段更具优势。 相似文献
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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%。 相似文献
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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%。 相似文献
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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。 相似文献
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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%。 相似文献
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对于水深光学遥感反演研究，虽然已经建立了大量的模型方法，然而对于不同水深段，同一模型的反演精度各异，且采用单一模型进行水深反演得到的整体反演精度未必最佳。为了提高水深光学遥感反演的整体精度，本文提出一种分段自适应水深反演融合模型，模型在误差估计的基础上，结合了对数线性模型、对数转换比值模型、改进的对数转换比值模型与多调节因子模型的优势。利用模型在西沙群岛东岛开展了水深遥感反演实验，从整体反演精度、不同水深段反演精度及逐米水深精度等角度进行分析，结果表明，分段自适应融合模型的整体精度最高，平均绝对误差为1.09 m，平均相对误差达到16.06%；分水深段来看，分段自适应融合模型在多数不同水深段内的反演效果均最好；从逐米精度来看，分段自适应融合模型在大部分逐米水深段的反演能力均优于其他模型。 相似文献
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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。 相似文献
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《海洋技术学报》2023,(4)
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。 相似文献
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针对浅海测深的数据特点和应用需求,以我国南海甘泉岛为例,研究了利用ICESat-2(Ice,Cloud,and Land Elevation Satellite-2)激光卫星数据和光学遥感影像开展主被动融合水深测量的方法。首先通过信号点提取、水面/水底识别、水下点折射改正等步骤处理ICESat-2数据,获得水深值,随后以激光点作为控制,计算光学水深反演模型参数,最后由点及面地获取大范围高精度水深。实验表明,甘泉岛区域主被动融合测深中误差优于1.30m,基于激光卫星数据的主被动融合测深方法能够为浅水水深测量提供新手段。 相似文献
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《海洋技术学报》2023,(2)
基于遥感影像的测深技术具有易获取、成本低和覆盖率大等优势,是目前的研究热点问题之一。为在波浪折射的基础上,进一步综合考虑绕射及非线性的影响,本文提出了一种基于海浪波数和波高信息的近岸水深反演模型。将模型与Berkhoff 椭圆形浅滩理想试验对比,平均误差为0.13%,显著小于现有基于频散关系反演水深的方法。进一步应用模型反演三亚湾近岸地形,通过与海图对比,平均误差为11.58%,且大部分区域的误差小于10%。部分区域误差较大,主要是由于遥感影像获取的波数空间分辨率和精度较低。以上结果表明该模型可以利用遥感海浪信息较准确推算近岸水深。本文对于近岸浅海区的水深反演工作具有一定的参考价值。 相似文献
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塘沽海区海底地形的SAR影像仿真与反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用袁业立、金梅兵(1997)提出的海底地形SAR影像仿真与反演模型，对渤海塘沽海区的一张Radarsat SAR影像进行了仿真和水深反演研究。研究结果表明：仿真影像与真实SAR影像基本吻合，反演水深与实际水深也有较好的一致性；进一步证实了袁业立(1997)SAR成像机理的正确性和在中国近海利用SAR影像进行浅海水深探测的可行性。 相似文献
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利用WorldView-2四波段卫星数据和电子海图数据,基于改进的耀斑改正算法和双波段比值算法,反演获得了3处典型海域的浅水水深。通过不同海域、不同耀斑条件下水深反演实验,探讨了RED,NIR波段在典型四波段水深反演中的作用和影响,发现在双波段比值法水深反演中,引入RED+NIR波段进行耀斑改正处理,可以增加珊瑚、海藻等绿色物质覆盖海底的反射率,有效地提高该类海域的水深反演精度。基于耀斑改正的多光谱水深反演方法,适用于中轻度耀斑条件下,水质较清澈的浅海水深反演,可在国内外典型四波段卫星数据水深反演中推广应用。 相似文献