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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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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
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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
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《热带海洋学报》2017,(2)
高分一号卫星作为我国首颗对地观测高分辨率卫星,充分挖掘其在海洋领域的应用潜力具有重要意义。以西沙群岛晋卿岛周边浅海水域为研究区域,应用国产高分一号卫星多光谱数据,在开展图像几何校正、大气校正和耀斑校正预处理的基础上,应用常用的双波段线性和对数比值模型开展晋卿岛周边浅海水深反演,并利用实测水深数据开展精度评价,对比分析不同模型反演结果,探讨影响岛礁浅海水深反演精度的可能因素。研究表明,双波段线性模型的反演精度要明显优于对数比值模型,更适合应用于晋卿岛周边浅海水深反演,其20m以浅水深反演均方根误差为1.8m,在5m以浅区域的均方根误差为1.14m,达到了目前浅海水深卫星遥感反演的精度水平。 相似文献
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澙湖是中国北方重要的滨海生态系统之一,水深较浅、透明度较低、底质类型复杂、人类干扰频繁等特点导致澙湖水深资料长期缺乏或存在较大误差,极大地制约了澙湖生态系统的研究和保护。本研究在现场实测水深的基础上,使用IKONOS高分辨率卫星影像,将山东荣成月湖水域划分为浅水区、植被区和深水区三类分别进行水深反演。研究表明红光波段(Band3)对水深的敏感性最高,分区建立线性回归模型反演水深的精度高于不分区的精度,多波段组合模型的反演精度最高,植被对水深反演的精度影响较大。反演结果表明,月湖水深最深处达271.23cm,水深反演的平均相对误差为13.16%。 相似文献
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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
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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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《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
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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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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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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
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漫衰减系数是一个重要的海洋光学参数,能够为水体环境变化、水质分析以及水产养殖等方面提供基础性数据。针对目前船载实地测量效率与分辨率低、卫星遥感反演精度与分辨率较低的局限性,本文提出一种基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法。该方法首先通过分层异构模型的机载LiDAR波形分解算法得到水体散射回波,利用激光在水体中的衰减特性,构建漫衰减系数提取模型,最终获取大面积水域漫衰减系数的空间分布。采用西沙甘泉岛与江苏连云港两个航次的实测数据对所提算法进行了验证,本算法无需每个测深点的水底底部回波强度和深度即可反演得到漫衰减系数,并且在浑浊水域也可取得较好的效果,表明在中国近海利用机载LiDAR测深系统能够有效获取高精度的漫衰减系数。 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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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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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