共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
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
2.
珠江口水深遥感反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
建立了珠江口2个试验区遥感测深的多种统计相关模型,并选取相关性最好的模型进行水深反演和结果分析,探讨了不同悬沙浓度情况下遥感测深的可能性和实用性。结果表明,对于悬浮泥沙浓度大的试验区1,实测水深值和遥感各波段DN值的相关性<0.5,实际反演水深的能力较差,加入了泥沙因子的统计相关模型相关性有较大提高,但水深反演精度仍不高,达不到实际应用的精度;而悬浮泥沙浓度较小的试验区2,实测水深值和遥感各波段DN值的相关性基本大于0.7,但加入泥沙因子后水深值和遥感波段的相关系数并没有提高,以B2为反演因子的指数模型反演精度最高,5～10m水深段的反演效果最好,平均相对误差为22.5%、平均绝对误差为1.56m,模型总体平均相对误差为31.9%、总体平均绝对误差为1.92m,反演结果较好地反映了试验区2的水深情况。从所建模型来看,非线性模型的反演效果均好于相应的线性模型,多因子模型好于单因子模型。 相似文献
3.
4.
为了深入探究小波滤噪尺度与多光谱遥感水深反演精度间的关系,本文以西沙东岛周边20m以浅海域为实验区,选用WorldView-2多光谱影像和实测水深为反演数据源,开展了基于三波段对数线性模型的实验区原始影像及一级至五级小波滤噪后影像的遥感水深反演实验,并从总体、分段和不同滤噪方法的反演精度对比三个方面进行了分析。结果表明:1)小波滤噪后影像较原始影像反演精度要高,反演精度最高的是三级小波滤噪影像,其平均相对误差为27.5%,平均绝对误差为1.1m。2)随着深度增加,小波滤噪前后影像水深反演的平均相对误差均减小,平均绝对误差先减小后增大;较小尺度小波滤噪适用于浅水区,而较大尺度小波滤噪适用于深水区。3)当窗口较小时,小波滤噪或均值滤波影像的水深反演精度均优于中值滤波;当滤噪强度增加到一定程度时,3种滤波方法在反演精度上均表现出提升减缓甚至开始降低的趋势。 相似文献
5.
空间分辨率对水深遥感反演的影响分析 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
6.
南黄海辐射沙脊群海域的水深遥感 总被引：6，自引：1，他引：5
南黄海的辐射沙脊群海域地形地貌复杂多变,应用遥感技术来测量其水下地形不仅有可能,而且势在必行。在对沿海及长江口门内外遥感反演水下地形研究的基础上,选择沙脊群海域中有代表性的一块水域为研究区,同步测量其水下地形和水流、悬沙含量,用实测地形和MODIS影像数据建立水深反演模型,同时分析该区域的悬沙光谱特征,选择悬沙遥感参数,以MODIS数据的水深反演模型和沙脊群水域的悬沙遥感参数为依据,建立削弱悬沙影响的水深遥感模型,从而反演出1.5×104km2的辐射沙脊群水下地形。从反演结果看,所建模型的相关系数二次方的值为0.664,F-值为18662,平均绝对误差为1.52m,平均相对误差为24%,5~15m水深段的平均相对误差只有18%,反演效果较好。 相似文献
7.
《海洋技术学报》2018,(6)
水深是浅海重要的地形要素,利用遥感手段探测水深具有经济、高效等优势。利用"高分二号"多光谱遥感数据,采用不同波段组合的对数线性模型、Stumpf对数转换比值模型和改进的对数转换比值模型,以香港平洲岛为研究区域进行水深反演,并开展精度评价。结果表明:对数线性模型、Stumpf对数转换比值模型和改进的对数转换比值模型中,B1,B2,B3和B4(蓝、绿、红和近红外)4波段组合的对数线性模型水深反演精度最高,其检查点平均绝对误差MAE为1.63 m,平均相对误差MRE为12.67%,决定系数R2达0.80;0~5 m,5~10 m,10~15 m,15~20 m分水深段分析发现,3种模型在10~15 m水深段的水深反演效果均较好,最小的平均绝对误差MAE和平均相对误差MRE分别为1.09 m和8.99%,10 m以浅和15 m以深的反演误差较10~15 m的较大,显示上述模型更适合于中等浅水区域的应用。 相似文献
8.
通过分析1978年至今水深光学遥感的国内外主要研究成果,从被动光学遥感、主动光学遥感、遥感融合探测三个方面,对光学遥感浅海水深反演方法进行了系统性总结,对比分析了水深反演方法的优势和不足,探讨了存在的技术问题,并展望了浅海水深光学遥感技术的发展趋势。总结得到:主动光学遥感的水深探测精度最高,在0~15m浅海水深段,激光雷达遥感探测误差在厘米级,但仅限于机载平台;遥感融合探测方法精度次之,水深反演精度一般可比单源单时相提高10多个百分点;被动光学遥感中的高光谱水深反演精度一般要高于多光谱,平均相对误差可低至15%。被动光学遥感水深反演精度相对较低,但是数据源丰富、覆盖范围广、时效性强、水深反演模型较丰富,是目前浅海水深遥感反演的主要方法。主动光学遥感由于机动性强、测深精度较高,逐步成为应用和研究的热点,但是受空管以及飞机平台的航程限制,个别敏感区域飞机也不能到达。水深遥感融合探测可以充分地利用已有遥感影像资源,有效地挖掘多源、多时相信息,有助于提高水深遥感反演精度,但是多源遥感影像融合时会存在空间尺度问题,多时相反演融合中也会有底质及水下地形变化等因素对水深反演精度的影响。 相似文献
9.
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
10.
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
11.
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
12.
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。 相似文献
13.
14.
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
15.
《海洋技术学报》2015,(6)
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。 相似文献
16.
水深可见光遥感方法研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
17.
控制点与检查点数量和比例对水深遥感反演精度的影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在水深遥感反演半经验模型中,水深控制点和检查点选取是一项非常重要的工作,前者用于建立实测水深值与遥感影像灰度值之间的数量关系,后者用于评价水深反演精度。但前人在相关研究中并未就控制点和检查点的选取数量和比例给出有实验依据的建议,亦未开展其对水深反演精度的影响分析。针对这个问题,作者使用6020个实测水深点和World View-2、GF-1 WFV、Landsat8 OLI 3种多光谱影像,基于三波段水深反演模型开展了81组实验,分析比较了不同数量和比例的控制点与检查点对反演结果的影响,评价过程利用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)和反映实测水深与反演水深相关性的决定系数R2等3种参数。结果表明:(1)当控制点数量达到31个时,水深反演精度即趋于稳定;(2)检查点数量在30个时,其评价指标已可以代表模型反演精度;(3)控制点和检查点的数量比例对反演精度并无影响,但控制点选取过多则会产生反演精度降低的现象,采用人工选取检查点时剔除浅水区的异常点即可有效避免这一问题。 相似文献
18.
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：3，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
19.
《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
20.
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。 相似文献