随机森林模型在遥感水深反演中的应用     

邱耀炜  沈蔚  纪茜 《海洋技术学报》2019,38(5)

随着我国浅海测绘需求的日益增长,文中利用四波段的WorldView-2高分辨率遥感影像,选取我国南海西沙群岛中的甘泉岛和台湾南湾地区作为典型试验区,开展水深反演研究。引入随机森林算法构建了随机森林水深反演模型,并同常用的3种水深反演模型进行精度对比。结果表明,在甘泉岛和南湾地区随机森林模型反演的水深值和真实水深值的RMSE分别为0.85 m和1.59 m,MRE分别为8%和12%,均优于其他3种模型。  相似文献   

基于耀斑改正的多光谱水深反演方法研究     

沈蔚  纪茜  邱耀炜  吴忠强 《海洋技术学报》2019,38(5)

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   

基于梯度提升决策树算法的水深反演研究     

孟然  沈蔚  栾奎峰  纪茜  饶亚丽 《海洋湖沼通报》2023,(1):45-50

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