基于Worldview-2多光谱卫星数据的浅水水深遥感反演

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。

4种遥感水深反演机器学习模型的比较

为探究不同遥感水深反演机器学习模型的差异,以WorldView-2高分辨率多光谱影像与实测水深数据为数据源,应用BP神经网络模型、随机森林模型、梯度提升决策树模型及支持向量机模型开展水深反演实验,对4种水深反演模型的精度进行比较与评价。实验结果表明:机器学习模型反演水深,具有一定精度,平均相对误差(MRE)可优于20%。4种模型中,同为集成学习模型的随机森林模型与梯度提升决策树模型在两个实验区域,反演水深的RMSE值、MRE值与R2值明显优于BP神经网络模型和支持向量机模型,具有更好的浅水水深反演效果和适用性。

基于多源影像融合去云的水深遥感反演研究——以哨兵-2A和资源三号为例

利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。

基于重叠正射影像的浅水水深测量方法

在立体影像双介质测量水深和多光谱影像反演水深的研究基础上,提出将两者集成的途径。在重叠正射影像的有纹理水域采用折射法获取水深值,将折射法获取的水深值作为多光谱反演模型的参考值,获取反演模型参数,将反演模型应用到无纹理水域,集成折射法和反演法的水深值,从而获取浅水区域的水下地形。以某浅海地区航空影像生成的左右正射影像为实验数据,采用折射法与反演法集成途径获取水深值,并与真值(激光水深点)进行回归分析,回归的决定系数(R^2)和均方根误差(RMSE)分别为0.9 m和0.45 m,验证了该集成途径的有效性和可行性。