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遥感水深反演海道测量业务化应用中的评估与思考 被引量:1
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作者 王昭 白亭颖 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期129-133,139,共6页
水深是海道测量最重要的地理要素,反映海底地貌形态和航区通航能力,在海道测量中占有重要的地位,遥感水深反演(SDB)对于补充传统声学测深系统效率不足具有重要意义。本文通过对现有研究总结,从实地因素、影像因素和反演方法3个维度分析... 水深是海道测量最重要的地理要素,反映海底地貌形态和航区通航能力,在海道测量中占有重要的地位,遥感水深反演(SDB)对于补充传统声学测深系统效率不足具有重要意义。本文通过对现有研究总结,从实地因素、影像因素和反演方法3个维度分析了反演考量的要素,对照海道测量精度要求和业务化需求两个维度对水深反演适用性进行了评估。结果表明,精度方面,SDB水平精度已经满足要求,大部分多光谱反演相对垂直精度约达20%,但受水体浑浊程度影响较大,距海道测量业务化应用尚有不足,海底覆盖方面已经有了很好的实践。最后,从不确定性可控性、反演模型外推和多源数据同化方面分析了SDB应用所面临的问题,并给出了一些思考和建议。 展开更多
关键词 遥感水深反演 海道测量 业务化 精度评估 水深质量评估
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BP神经网络遥感水深反演算法的改进 被引量:24
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作者 曹斌 邱振戈 +1 位作者 朱述龙 曹彬才 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第2期40-44,共5页
针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验... 针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。 展开更多
关键词 遥感水深反演 传统BP算法 粒子群算法 改进型BP算法 权值和阈值优化
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BP神经网络在城市湖泊水深反演中的应用
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作者 任中杰 曹久立 万永智 《水资源开发与管理》 2024年第7期75-78,共4页
水深遥感反演广泛应用于湖泊和近海水体的水深监测,其中统计回归法是较为常用的一种方法。但水深数据与光谱信息并非单一的线性关系,因此限制了模型的反演精度。本文基于LANDSAT9影像,利用SFIM融合算法提升了影像空间分辨率后,进而建立B... 水深遥感反演广泛应用于湖泊和近海水体的水深监测,其中统计回归法是较为常用的一种方法。但水深数据与光谱信息并非单一的线性关系,因此限制了模型的反演精度。本文基于LANDSAT9影像,利用SFIM融合算法提升了影像空间分辨率后,进而建立BP神经网络模型对水深进行反演,并与多元线性回归模型进行对比。结果表明,BP神经网络在城市湖泊水深反演过程中,精度显著优于多元线性回归模型,在一定程度上能应用于实际。 展开更多
关键词 BP神经网络 LANDSAT9 SFIM 水深遥感反演
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非线性模型岛礁礁盘遥感水深反演 被引量:13
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作者 盛琳 王双亭 +2 位作者 周高伟 白洁 李英成 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期43-47,共5页
针对已有的遥感水深反演方法波段选取难,得不到较好的模型参数的问题,该文在国内外遥感水深反演研究的基础上,对经典的非线性模型进行研究,引入了逐步回归算法对模型进行了改进。以东岛为研究区,基于Worldview-2多光谱影像进行模型验证... 针对已有的遥感水深反演方法波段选取难,得不到较好的模型参数的问题,该文在国内外遥感水深反演研究的基础上,对经典的非线性模型进行研究,引入了逐步回归算法对模型进行了改进。以东岛为研究区,基于Worldview-2多光谱影像进行模型验证和精度评价。结果表明:应用改进后模型的反演水深精度大幅提高,水深范围不但适用在10m以浅的水区,在15~30m的区域精度也较高。由此可见改进的模型在保持原模型移植性较好的前提下,模型参数更易解算,反演精度较高,具有一定的适用性。 展开更多
关键词 遥感水深反演 非线性反演模型 逐步回归算法 高分辨率影像
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基于WorldView-2遥感影像的龙湾港浅海水深反演 被引量:9
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作者 郭晓雷 邱振戈 +3 位作者 沈蔚 栾奎峰 曹彬才 吴忠强 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期27-33,共7页
根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的World View-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... 根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的World View-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。 展开更多
关键词 浅海 遥感水深反演 WorldView-2 线性回归模型
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基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥感反演研究 被引量:9
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作者 田震 马毅 +1 位作者 张靖宇 梁建 《海洋技术》 2015年第2期1-8,共8页
主被动遥感结合反演远海岛礁周边水深信息,不仅可以有效弥补传统测深方法覆盖范围小且费时费力的不足,也可为航运安全、海洋减灾、生态环境保护等领域提供基础资料。以夏威夷瓦胡岛周边水深反演为例,应用Landsat-8多光谱遥感数据和机载L... 主被动遥感结合反演远海岛礁周边水深信息,不仅可以有效弥补传统测深方法覆盖范围小且费时费力的不足,也可为航运安全、海洋减灾、生态环境保护等领域提供基础资料。以夏威夷瓦胡岛周边水深反演为例,应用Landsat-8多光谱遥感数据和机载LiDAR测深数据,开展了不同密度LiDAR测深数据对水深多光谱遥感反演精度的影响分析、不同水深网格化处理方法对水深遥感反演结果的影响分析和基于少量LiDAR控制区块的大区域水深反演能力分析三方面的研究工作。结果表明:(1) LiDAR测深数据密度的改变对水深反演结果的影响不大,变化后的水深反演结果与原始的水深反演结果相比,平均相对误差变化在0.3%以内,平均绝对误差变化在0.03 m以内;(2)采用均值格网处理方法的多光谱遥感水深反演精度要略高于采用中值格网处理方法的水深反演精度,具体体现在均值的平均绝对误差要比中值的低0.04~0.05 m,平均相对误差低1%~10%,反演结果的残差分布显示在0~2 m和20~25 m的水深段内均值统计法的残差分布更集中且其平均值接近于0 m,而在其它水深段二者的残差分布基本相同;(3)基于少量LiDAR控制区块的大区域遥感水深反演结果较为理想,两个检查区块的水深反演结果R2、平均绝对误差和平均相对误差分别为:0.877,1.66 m,3.5%和0.941,1.62 m,28.4%。反演结果分段分析表明各水深段内反演的精度都比较理想,平均绝对误差除20~25 m水深段外,均低于2.5 m,平均相对误差除0~2 m,2~5 m外,均低于25%。 展开更多
关键词 LiDAR测深 遥感水深反演 统计方法
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控制点与检查点数量和比例对水深遥感反演精度的影响分析 被引量:5
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作者 梁建 张杰 马毅 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期15-19,共5页
在水深遥感反演半经验模型中,水深控制点和检查点选取是一项非常重要的工作,前者用于建立实测水深值与遥感影像灰度值之间的数量关系,后者用于评价水深反演精度。但前人在相关研究中并未就控制点和检查点的选取数量和比例给出有实验依... 在水深遥感反演半经验模型中,水深控制点和检查点选取是一项非常重要的工作,前者用于建立实测水深值与遥感影像灰度值之间的数量关系,后者用于评价水深反演精度。但前人在相关研究中并未就控制点和检查点的选取数量和比例给出有实验依据的建议,亦未开展其对水深反演精度的影响分析。针对这个问题,作者使用6020个实测水深点和World View-2、GF-1 WFV、Landsat8 OLI 3种多光谱影像,基于三波段水深反演模型开展了81组实验,分析比较了不同数量和比例的控制点与检查点对反演结果的影响,评价过程利用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)和反映实测水深与反演水深相关性的决定系数R2等3种参数。结果表明:(1)当控制点数量达到31个时,水深反演精度即趋于稳定;(2)检查点数量在30个时,其评价指标已可以代表模型反演精度;(3)控制点和检查点的数量比例对反演精度并无影响,但控制点选取过多则会产生反演精度降低的现象,采用人工选取检查点时剔除浅水区的异常点即可有效避免这一问题。 展开更多
关键词 水深遥感反演 控制点 检查点
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基于GF5-AHSI遥感数据的横沙浅海水深反演 被引量:1
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作者 张勇勇 《海洋学研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期93-101,共9页
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... 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,R^(2)达到了0.972,RMSE为0.47 m,适用于横沙浅海水深反演。 展开更多
关键词 GF5-AHSI数据 水深遥感反演 最优标度回归模型 BP神经网络模型
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贝叶斯超参数优化随机森林算法在水深反演中的应用
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作者 魏荣磊 汤亮 周彬 《生态文明新时代》 2024年第3期101-106,共6页
随着遥感技术及计算机技术的迅速发展,机器学习算法在光学遥感水深反演方面得到广泛应用。但由于机器学习算法参数多,参数选择对模型反演精度影响较大。针对这个问题,本文采用贝叶斯优化算法对随机森林模型参数进行选择。实验结果表明:... 随着遥感技术及计算机技术的迅速发展,机器学习算法在光学遥感水深反演方面得到广泛应用。但由于机器学习算法参数多,参数选择对模型反演精度影响较大。针对这个问题,本文采用贝叶斯优化算法对随机森林模型参数进行选择。实验结果表明:基于贝叶斯超参数优化随机森林算法精度最高,平均相对误差仅为10.60%,优于目前众多学者研究成果。 展开更多
关键词 遥感水深反演 机器学习 贝叶斯优化 随机森林
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Study on Remote Sensing of Water Depths Based on BP Artificial Neural Network 被引量:4
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作者 王艳姣 张培群 +1 位作者 董文杰 张鹰 《Marine Science Bulletin》 CAS 2007年第1期26-35,共10页
A momentum BP neural network model (MBPNNM) was constructed to retrieve the water depth information for the South Channel of the Yangtze River Estuary using the relationship between the reflectance derived from Land... A momentum BP neural network model (MBPNNM) was constructed to retrieve the water depth information for the South Channel of the Yangtze River Estuary using the relationship between the reflectance derived from Landsat 7 satellite data and the water depth information. Results showed that MBPNNM, which exhibited a strong capability of nonlinear mapping, allowed the water depth information in the study area to be retrieved at a relatively high level of accuracy. Affected by the sediment concentration of water in the estuary, MBPNNM enabled the retrieval of water depth of less than 5 meters accurately. However, the accuracy was not ideal for the water depths of more than 10 meters. 展开更多
关键词 Yangtze River Estuary BP neural network water-depth remote sensing retrieval model
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Bathymetry and bottom albedo retrieval using Hyperion:a case study of Thitu Island and reef 被引量:3
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作者 刘振 《Chinese Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2013年第6期1338-1343,共6页
The Spratly(Nansha) Islands in the South China Sea have considerable economic and important militarily strategic status.Ocean color remote sensing is an effective mean of surveying and research and especially it is us... The Spratly(Nansha) Islands in the South China Sea have considerable economic and important militarily strategic status.Ocean color remote sensing is an effective mean of surveying and research and especially it is useful for areas that are difficult to access,such as Thitu Island and its reef in the Spratly Islands.The Hyper-spectral Optimization Process Exemplar(HOPE) model,developed by Lee et al.(1999) is a rapid and robust bathymetry method that uses hyper-spectral remote sensing.In this study,using Hyperion hyper-spectral sensor data and HOPE,we derive bathymetry and bottom albedo measurements around Thitu Island and its reef.We compare the distribution of bottom depths from C-MAP with that derived from the Hyperion data.The retrieved bathymetry results correlate well with the distribution obtained from the bathymetry contour from 2.0 to 20 m.The average difference between Hyperion and C-MAP for two selected transects was 17.1%(n=59,R=0.848,RMSE=2.342) and 10.9%(n=59,R2=0.834,RMSE=0.463).The retrieved bottom albedo is homogeneous in the lagoon and significantly non-homogeneous around the lagoon.These results indicate that HOPE could be very useful for bathymetry studies for the islands of the South China Sea. 展开更多
关键词 HYPER-SPECTRAL BATHYMETRY SEMI-ANALYTICAL HOPE bottom albedo
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