一种浅水区域水深比值遥感反演方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于遥感探测技术领域，尤其设及用于海洋水深较精确测量的一种浅水区 域水深比值遥感反演方法。
【背景技术】
[0002] 太阳福射在水体中传播时，会受到水体物质吸收和散射的主要衰减作用，运种作 用会通过水面可见光波段光谱反射率的不同表现出来，而且太阳光在水体中的衰减系数决 定了光在水体中的透视深度，太阳光在水体中的衰减系数越小，其对水体的透视性就越好， 从而经过水底反射至水面的反射率越高;反之，太阳光在水体中的衰减系数越大，对水体的 透视性就越差反射率就越低，因此，可W利用水面反射率光谱的变化进行水体深度的探测。 随着卫星遥感技术的发展，也为海洋水深探测开辟了新途径，相对于传统的海洋水深测量 方法，遥感影像通过水深反演用于海洋水深测量具有获取方便、覆盖广和成本低等多项优 势。
[0003]基于上述遥感手段在水深测量上的优势，众多学者开发了大量的水深反演模型， 其中Stum时发展的一种新型对数转换比值水深反演模型是较先进和主流的前海水深反演 模型，它很好地解决了经验选取参数过多、极深值改正后易为负值等一系列问题，同时提高 了较深区域模型的水深反演精度，但是在浅水区域的反演精度却不理想。
[0004] 中国专利（授权公告号CN102176001B)公开了 "一种基于透水波段比值因子的水 深反演方法"，采用遥感图像获得的数据建立神经网络水深反演模型，通过人工神经网络的 自适应学习性能和非线性映射能力，降低海洋水深测量的标准差，增强其适用性。但该方法 对海洋水深的测量较为复杂，采用的比值因子依然是单一值，因此，在复杂情况下对浅海区 域水深的探测效果有限。
【发明内容】
[0005]本发明提供一种浅海区域水深比值遥感反演方法，用于解决现有技术中水深反演 模型精度较低的问题，与传统的Stumpf对数比值模型相比，增加了可变的调节因子对不同 地质类型的水深反演结果进行补偿，减少模型反演过程中自身的束缚，提高了反演精度，尤 其可通过浅水区域的水深反演用于海洋水深测量。
[0006]为了实现本发明的目的，采用W下技术方案：
[0007] -种浅水区域水深比值遥感反演方法，包括W下步骤：
[000引第一步:对遥感影像进行图像预处理；
[0009]所述图像预处理包括福射定标、大气校正、地理配准，用W获得遥感图像的反射率 数据；
[0010] 第二步:对海图数据或现场实测数据获取的水深进行潮软改正；
[0011] 所述潮软改正是将已归算至当地潮高基准面的水深数据与遥感图像获取时的潮 高相加得到实际的水深数据；
[0012] 第Ξ步:水深反演函数模型定标；
[0013] 通过统计回归建立实际水深数据与遥感图像对数比值反射率比值之间的对应关 系，建立水深反演函数模型进行标定，水深反演函数模型如下，输入为实际水深值Ζ，输出为 回归系数日日、日1，调节因子m、n;
[0014]
(1)
[0015] 其中，Z为实际水深值;ao、ai为回归系数，m、n为调节因子，W上四者均为回归模型 拟合后得到的标定参数;Rw(、）、Rw柏)分别为波段i、j的反射率；
[0016] 第四步:水深反演精度验证；
[0017] 利用经过回归系数和调节因子定标的反演函数模型对遥感图像水体区域进行水 深反演，得到浅海区域的水深分布数据，并对反演得到的水深数据精度进行验证。
[0018] 水深反演精度验证完成后，将回归系数和调节因子确定作为水深反演函数模型的 输入，对应于遥感图像上光波段反射率可W获得浅海区域实际水深值得数据。
[0019] 为进一步实现本发明的效果，还可W采用W下技术方案：
[0020] 如上所述的一种浅水区域水深比值遥感反演方法，所述水深反演精度验证包括总 体反演精度验证、分段精度验证和剖面精度验证Ξ个方面。
[0021] 如上所述的一种浅水区域水深比值遥感反演方法，所述福射定标是将遥感图像DN 值转化为福射亮度值，转化公式如下，输入为遥感图像DN值，输出为遥感图像福射亮度值レ
[0022] l^i = DN相bsCal化ctor (2)
[0023]l=1^i/AA (3)
[0024] 其中，abs化IFactor为绝对定标因子，Δλ为波段的有效宽度。
[00巧]本发明的有益效果：
[00%]本发明的水深反演函数模型与传统对数比值模型相比，标准差小，效率高，对浅水 区域水深反演具有非常好的应用价值。通过增加水深反演函数模型的调节因子，具体在分 子分母上采用不同的调节因子，进而可对对不同底质类型的水深反演结果进行补偿，减少 模型反演过程中自身的束缚，提高了反演精度，尤其在极浅海域(0-5m)更加明显。
[0027] 本发明利用遥感图像反演进而能获得较精确的浅水区域水深数据，可为航海、地 质研究、海岸保护和建设提供准确的数据支持，对航运安全、海洋减灾、生态环境保护等具 有重要意义。
【附图说明】
[0028] 图1是本发明的流程图；
[0029] 图2a是传统比值对数模型的检查点处反演结果散点图；
[0030] 图化是水深反演函数模型的检查点处反演结果散点图；
[0031] 图3a是传统比值对数模型与水深反演函数模型平均绝对误差分布折线图；
[0032] 图3b是传统比值对数模型与水深反演函数模型平均相对误差分布折线图；
[0033] 图4a是传统比值对数模型与水深反演函数模型剖面一水深值对比图；
[0034] 图4b是传统比值对数模型与水深反演函数模型剖面二水深值对比图。
【具体实施方式】
[0035]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0036]如图1所示，本实施例一种浅水区域水深比值遥感反演方法，包括：
[0037] 第一:对遥感影像进行图像预处理
[0038] 首先对要处理的遥感影像进行图像预处理，WWorldView-2遥感影像为例，由于 WordView-2影像与海图数据间存在着分辨率上的差异，同名像点间很难完全匹配，为使水 深反演的结果更加精确，需对二者进行地理配准。配准过程中共选取控制点4个，配准后的 均方根误差(RMSE)为1.68m，优于一个像元，满足水深反演的精度要求。
[0039] 图像预处理包括福射定标、大气校正、滤波去噪、水陆分割等。其中，福射定标是将 图像DN值转化为福射亮度值，计算公式为(2) (3):
[0040]l^i=DN相bsCaWactor (2)
[0041 ]Ι= 1^ι/Δλ(3)
[0042] 其中，abs化IFactor为绝对定标因子，Δλ为波段的有效宽度。
[0043] 输入DN值后可得^值，再根据^值可求得L值作为福射亮度值输出，得到图像各个 波段的福射亮度影像后，采用6S大气校正方法或M0DTRAN大气校正算法进行大气校正，得到 遥感反射率数据。
[0044] 由于海表面太阳耀斑会对反射率数据造成影响，因此需要对得到的海表面遥感反 射率数据进行太阳耀斑去除。为了更有效地提取水深信息，防止水路交界处的地物对水深 反演结果造成干扰，需对非海水区域进行剔除。
[0045] 本实施例采用比值法来提取水体，选取归一化差异水体指数(NDWI)做为提取因子 来进行水域掩膜的生成，生成后的掩膜要再进行形态学的滤波优化。
[0046]第二步:对海图数据或现场实测数据获取的水深进行潮软改正
[0047]纸质海图数据在印刷、运输和扫描过程中，极易发生变形，因此会对实验研究的水 深数据造成影响，现场水深数据采集时的潮高与遥感图像获取时的潮高并不相同，若不加 任何处理直接参与运算，必然会导致误差的存在。为使水深反演的结果更加精确，需对现场 实测水深数据进行潮软改正。潮软改正是将已归算至当地潮高基准面的水深数据与遥感图 像获取时的潮高相加得到实际的水深数据。
[0048]对应于遥感图像的海洋区域水深数据的采集工作不可能在短时间内完成，瞬时潮 位信息不断发生着变化，要使不同时刻采集的水深数据具有可比性，就需将其统一校正到 当地的潮高基准面下，然后再参与后续的运算。同时，为了与遥感影像获取时的潮高相对 应，应结合水深测区测站的预测潮软表，根据潮软数据计算出遥感图像实际成像的时间瞬 时的潮位数据。通过已校正到当地潮高基准面下水深实测数据和遥感图像成像时刻的潮位 差，来修正遥感图像成像时的水深数据，得到遥感数据获取时刻的研究区水深数据，作为下 一步分析的数据源。本实施例采用二次多项式模型对海图数据进行几何校正，W平均海平 面下95cm处为潮高基准面，查阅2012年潮软表可知影像获取时潮高为0.81m。
[0049] 第Ξ步:水深反演函数模型定标
[0050]利用选取的经过潮软校正后的现场实测水