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运用MODIS遥感数据评测南海北部区域机载激光雷达测深系统参数 被引量:9

Evaluation of Airborne LiDAR Bathymetric Parameters on the Northern South China Sea Based on MODIS Data
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摘要 为研究中国南海北部海域在CZMIL海道测量模式下的最大可测水深的空间分布情况,首先探讨了现有的南海北部海域漫衰减系数K_d(490)反演算法,运用南海北部海域水色实测数据建立了漫衰减系数K_d(490)和K_d(532)之间的数值关系,总结了漫衰减系数K_d(532)和CZMIL系统最大可测水深之间的关系。通过2014年Aqua-MODIS遥感光谱数据得到了南海北部海域1月、6月、10月的海水漫衰减系数K_d(532)参数,研究发现6月份时该区域平均漫衰减系数相对较小,于是进一步合成了该月份的CZMIL系统测深能力空间分布图。结果表明:CZMIL系统在南海北部海域的可测水深约为0~71.18m;6月份比1月、10月更适合激光测深作业。该研究为南海北部海域开展激光测深作业的时间选择和飞行方案的制订提供了参考。 In order to study the spatial distribution of maximum coastal zone mapping and imaging LiDAR(CZMIL)detectable depth in the northern South China Sea,we firstly research the existing Kd(490)inversion algorithm in the northern South China Sea.The relationship between the diffuse attenuation coefficient Kd(490)and Kd(532)is established based on the optical profile data measured,and the relationship between the diffuse attenuation coefficient Kd(532)and the maximum CZMIL detectable depth is summarized.Then,using the remote measurement data of the Aqua-MODIS,we obtain the spatial distribution of diffuse attenuation coefficient at 532 nm in the northern South China Sea in January,June and October,2014.ItshowsthatJuneismoresuitable for bathymetry operation than in October and January.Finally,we obtain the spatial distribution of maximum CZMIL detectable depth in June in the northern South China Sea.The results show that the CZMIL detectable water depths in the northern South China Sea are about 0-71.18 m.The study provides a reference for the time selection and flight scheme of LiDAR bathymetry operation in the northern South China Sea.
出处 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期180-187,共8页 Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
基金 国家自然科学基金(41504004 91546106) 地震动力学国家重点实验室开放基金(LED2016B03) 深圳市未来产业发展专项基金(201507211219247860) 广东省国土资源厅科研专项(GDGTKJ2016001) 深圳市科创委基础研究项目(JCYJ20170302144002028) 深圳大学研究生创新发展基金(00003327)~~
关键词 机载激光测深 漫射衰减系数 南海 CZMIL airborne LiDAR bathymetry diffuse attenuation coefficient South China Sea coastal zone mapping and imaging LiDAR
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