无水深控制点区域的浅海水深多光谱卫星遥感反演方法

技术领域

本发明属于卫星海洋遥感应用技术领域，尤其是涉及无水深控制点区域的浅海水深多光谱卫星遥感反演方法。

背景技术

浅海水深作为舰船安全航行保障和近岸生态系统与光学研究的重要参数，一直是海洋测绘和光学遥感的重要内容。常规的浅海水深测量主要是船载多/单波束声学测量，近几年发展的机载激光测深技术也逐步得到广泛应用。但对于一些危险或存在争议海域，这些技术手段费时费力，甚至无法实现。尽管探测深度和精度尚不能替代常规的海洋测量，但卫星遥感技术是获取这些区域浅海水深数据唯一可行的方法。因此，开展浅海水深卫星遥感反演技术研究具有重要意义和应用前景。

目前浅海水深卫星遥感反演方法总体可归纳为两大类：基于半分析算法的高光谱遥感和基于经验模型的多光谱遥感，从文献报道来看，两者目前的水深反演精度基本相当。尽管高光谱遥感具有物理基础明确和无需实测水深点等优势，但目前高光谱图像存在空间分辨率较低，可利用数据少的不足。相对而言，多光谱图像空间分辨率最高可达到2m，且可用卫星数量多，更适用于开展浅海水深遥感。但多光谱浅海水深反演模型需要一定数量的实测或可靠海图的水深点数据作为输入进行模型系数解算。由于水体性质以及海底类型的变化，多光谱水深反演模型具有明显的区域性。对于一些偏远、危险或有争议的，其实测水深点少，水深反演结果不可靠，有时甚至没有可用的水深控制点，无法开展浅海水深遥感反演。因此，开发一种无水深控制点区域的浅海水深多光谱卫星遥感反演方法就显得十分必要。

发明内容

本发明的目的在于针对多光谱浅海水深遥感反演需要水深控制点存在的难题，通过解析表达双波段线性模型，结合多光谱图像采样点，计算浅海水深模型所需的参数，提供无水深控制点区域的浅海水深多光谱卫星遥感反演方法。

本发明包括以下步骤：

1)根据双波段线性模型的矢量乘积形式推导浅海水深反演公式(1)：

X_i＝ln[r_w(λ_i)-r_dp(λ_i)]i＝1,2

式中，z为待反演的浅海水深；α₁,α₂为蓝绿波段权重特征向量；g₁,g₂为蓝绿波段光谱水体双程漫射衰减系数；r_w(λ_i)为第i波段(蓝绿)的水面之下遥感反射率；r_b(λ_i)为第i波段(蓝绿)的海底遥感反射率；r_dp(λ_i)为第i波段(蓝绿)光学深水区水面之下遥感反射率；即可获得该无水深点区域的水深遥感反演结果；

2)选取图像上不同深度不同底质的相邻像元对，通过对相邻像元对的Xi数据集进行最小化求解，获得一组最优的波段旋转单位向量[α₁,α₂]：

式中，i表示某相邻像元对，Δsz_i为第i个像元对经过旋转后值的差异，A、B表示该像元点对所对应的不同底质类型，n为像元点对数量，f为最小化函数；

3)在图像水边线处选择多种典型海底底质像元集，结合获得最优的波段旋转单位向量[α₁,α₂]，通过平均统计，获得海底参数α₁ln>b1+α₂ln>b2值；

4)利用图像上相同海底底质类型、不同深度位置上X₁～X₂数据集，计算蓝绿波段双程漫射衰减系数比值g₁/g₂；

5)在假设水体性质均匀的前提下，利用半分析和漫射衰减系数算法，计算最邻近于浅海区域光学深水区的绿波段漫射衰减系数g₂；

6)将上述步骤计算获得的系数，包括[α₁、α₂]、海底参数α₁ln>b1+α₂ln>b2、g₁/g₂和g₂代入浅海水深反演公式，并应用于整幅图像，实现无水深控制点区域的浅海水深多光谱卫星遥感反演。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1)本发明基于推导的双波段线性浅海水深反演模型，通过不同深度不同海底类型的像元点对数据集，求解出最优波段旋转单位矢量，并基于水陆边界线位置的典型底质类型像元采用，估算模型中的海底参数，同时通过相同底质类型不同深度的像元数据计算获得蓝绿波段漫射衰减系数比值，以及基于最邻近浅海区的深水区数据，利用半分析和漫射衰减系数算法计算绿波段衰减系数。通过以上参数计算，从而实现无水深控制点区域的浅海水深遥感反演。

2)与现有的、需要水深控制点参与的水深反演方法相比，本发明能够一定程度上消除海底底质类型差异对水深反演影响，同时不需要水深控制点即可实现无水深控制点区域的浅海水深遥感反演。

附图说明

图1是本发明实施例中图像像元采样点以及水深精度验证点等分布图；

图2是本发明实施例中蓝、绿波段沙质海底采样点X₁～X₂散点图及其线性拟合；

图3是本发明实施例中水深遥感反演结果图；

图4是本发明实施例中新方法反演水深精度验证结果。

具体实施方式

本发明针对无水深点区域的水深多光谱卫星遥感，通过图像本身获取水深反演所需的相关参数，从而实现无水深点区域的浅海水深遥感反演。

下面结合附图和实施例，详细描述本发明技术方案的具体实施过程：

步骤一：获取研究区高分辨率多光谱卫星图像，开展大气校正获得反射率图像，并将反射率数据转换为水面下遥感反射率数据r_w。当卫星图像定位误差低于6m时需首先开展几何校正处理；当图像存在明显的耀斑干扰时，还需开展耀斑校正处理；

步骤二：通过目视判读，选取最邻近浅海区域的深水区像元(图1)，统计其蓝、绿波段r_dp值，并根据公式X_i＝ln[r_w(λ_i)-r_dp(λ_i)]，计算获得蓝、绿波段的X_i图像数据；

步骤三：沿岸线不同距离上(代表不同深度)选取-不同底质类型的相邻像元点对数据集(图1)，并利用最优算法(公式2)计算，获得最优波段旋转单位矢量[α₁,α₂]；

步骤四：参考近红外图像，在图像的水陆边界线选取典型底质类型的像元集(图1)，计算X_i数据，并结合获得的最优波段旋转单位矢量[α₁,α₂]，计算海底参数α₁ln>b1+α₂lnr_b2；

步骤五：在图像上选取沙质海底、不同深度位置的X₁～X₂数据集(图1)，利用最小二乘法建立两者的线性回归公式(如图2)，获得蓝、绿波段的水体双程漫射衰减系数比值g₁/g₂；

步骤六：根据半分析和漫射衰减系数算法，计算最邻近浅海区域的深水区像元的绿波段向上向下漫射衰减系数总和g₂；

步骤七：将计算获得的无水深点区域的[α₁、α₂]、α₁ln>b1+α₂ln>b2、g₁/g₂和g₂等参数代入公式1，并应用于整幅图像，获得该无水深点区域的水深遥感反演结果(如图3)；

步骤八：随机选取实测水深点数据集(分布见图1)对水深遥感反演结果进行精度验证，绘制反演水深与实测水深对比散点图，并计算均方根误差RMSE(如图4)。本实施例中，水深反演的RMSE误差为1.18m。