| 基于多光谱数据的南海浅水水深测量算法研究 |
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| 引用本文： | 朱金山,宋珍珍,纪轩禹,赵露露.基于多光谱数据的南海浅水水深测量算法研究[J].测绘与空间地理信息,2019,42(1). |
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| 作者姓名： | 朱金山 宋珍珍 纪轩禹 赵露露 |
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| 作者单位： | 山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东 青岛266590;山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东 青岛266590;山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东 青岛266590;山东科技大学 测绘科学与工程学院,山东 青岛266590;海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室,山东 青岛266590 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;山东省自然科学基金;测绘地理信息公益性行业科研专项 |
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| 摘 要： | 沿海地区的水深测量是大多数海岸工程和沿海科学应用的常见要求。然而,在我国南海浅水区域(0—10 m)及部分政治敏感区,船只很难到达导致测量非常不便,这种情况下遥感测量方法凸显了其价值。本文基于QuickBird多光谱遥感影像及同时期多波束实地测量水深点数据,利用6种算法模型定量反演了中国南海甘泉岛周边浅海的水深。精度验证结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络模型与实际测量水深的相关系数R2大于0.96,测量结果可靠。
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| 关 键 词： | QuickBird 水深测量 多光谱 BP神经网络 遗传算法 |
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