多光谱遥感在长江口水深探测中的应用
多光谱遥感监测方法在内陆水体水质检测中的应用研究
多光谱遥感监测方法在内陆水体水质检测中的应用研究在水资源问题日渐严峻的形势下，我国在水体水质检测方面的研究力度不断加强，目前水质检测已经成为了社会发展中一个极为关键的问题，特别是内陆水体，它直接影响到居民的生产与生活，遥感检测技术是目前应用最为广泛的技术种类之一，它具有速度快、成本低的优势，因此非常适合在长期动态化的检测工作中应用。
本文针对多光谱遥感检测方法在内陆水体水质检测中的应用进行几方面分析。
标签：多光谱遥感检测；内陆水体水质检测；应用研究引言水是生态系统中的核心部分，是生态系统得以稳定、健康发展的物质基础，在21世纪，社会可持续发展战略中，水资源的治理和维护是一项必须要坚持贯彻和执行的任务。
水质检测是针对水资源中各种物质的含量进行分析，从中得出有害物质与有利物质的比例，进而划分出哪些是可以引用的水资源，哪些是需要进行处理的水资源。
随着我国水质检测技术的发展，遥感技术得以出现，该技术在内陆水体水质检测评价中开始普及和应用，同时取得了良好的检测效果，该项技术的检测范围广泛，成本低廉，优势非常明显。
1、研究的意义在生态系统中，水是最为关键的要素，它与地球环境中的其他要素共同奠定了人们生存与发展的基础。
但是目前从世界范围来看，水体污染问题已经不容忽视，在未来的发展战略中，水质检测以及治理已经被列入了一个主要行列，水资源是有限的，它随着人们的破坏以及不合理利用会逐渐减少，目前我们所看到的是水体污染问题，但是如果不加以重视和质量，那么污染就会无休无止的蔓延，最终将会导致人类失去基本的生存条件。
在这样的背景下，水质检测的重要越来越凸显，它作为评价水质以及水污染防止的主要依据，在水体污染越发严峻的情况下，必须要加大力度开展工作，体别是在内陆水体的检测上，必须要做到及时、准确。
从国内情况来看，我国各级地方环保部门、水流部门已经建立了有机联系，在水质检测上基本是采用定点剖面、长期监测的方式进行水质分析，这种方式虽然能够取得一定的效果，但是却受到人力、物力以及天气条件等众多因素的影响，很难保障检测数据的准确性与可靠性，同时这种检测方法的成本高，效率低。
高光谱遥感成像技术及在水环境监测中的应用研究
高光谱遥感成像技术及在水环境监测中的应用研究摘要：在我国环境保护工作不断推进的背景下，关于水环境的保护力度全面提升，为了确保水环境质量，提升水环境保护决策科学性，需要做好对水环境的监测工作，采用科学的监测方法，确保水环境中基本情况能够及时掌握，其中高光谱遥感成像技术具有良好的应用效果，能够有效提升水环境监测效果，所以需要掌握该技术的应用要点。
因此，本文将对高光谱遥感成像技术及在水环境监测中的应用方面进行深入地研究与分析，并结合实践经验总结一些措施，希望可以对环境保护工作有所帮助。
关键词：高光谱；遥感成像技术；水环境；监测工作；具体应用在我国社会经济高速发展的过程中，工业生产等领域排放的污水、污染物等导致部分地区的水环境遭受严重破坏，对生态环境造成了很大威胁，所以需要做好水环境保护工作。
监测是保护水环境的基础，通过监测能够获取水环境中的基础信息，掌握水环境的污染现状，以此为基础制定更为科学的保护策略，所以必须确保水环境监测效率与准确性，高光谱遥感成像技术在水环境监测中具有良好的应用效果，能够全面提升监测工作效率与质量。
1在泥沙含量监测中的应用可行性分析1.1试验过程本次试验采集黄土高原中不同类型的土壤，包括腐殖质土、黄土以及河床冲积土等，通过分析天平称量定量土壤，以此加入定量的水体中，搅拌均匀后采用细分光谱仪测试水体的光谱，对结果数据进行分析，主要分析的内容为：水泥泥沙含量与光谱反射关系；通过发射率计算水中泥沙含量的可行性与最佳波段。
1.2结果分析在对黄土、积钙红黏土、河床冲积土以及腐殖质土的分析中，结果证明土壤含量与1350—1360nm、1550—1850nm范围中水体反射率具有良好的线性关系，腐殖质土在1700nm区域的线性回归精度最高；指数拟合与对数拟合整体平均误差相比于线性拟合误差更大，以1350nm为界限，波长低于该数值时，指数拟合平均误差低于对数拟合平均误差，波长超过该数值时，指数拟合平均误差高于对数拟合平均误差；在1350—1380nm、1550—1850nm中，反射率可以较为精确地预测水中的腐殖质土含量；在901—911nm、1066—1068nm范围内，波长发射率可以对水体中的黄土、粉砂含量进行准确预测，且第一个范围的预测精准性更高。
长江口水体表层泥沙浓度的遥感反演与分析
长江口水体表层泥沙浓度的遥感反演与分析【摘要】：水体悬浮泥沙浓度监测在海岸带环境管理中有重要的意义。
常规船测法的成本较高，并且覆盖空间范围小，同步站点较少。
卫星遥感数据具有明显的时间与空间优势，成为近岸Ⅱ类水体悬浮泥沙浓度反演与动态分析的重要数据源。
本文以长江口及其附近水域为研究区，主要开展了以下工作：1)现场水体光谱测量。
用ASDFieldSpec 光谱仪现场测量长江口Ⅱ类水体的反射率高光谱，同步采集表层0.5m 深处的水样，带回实验室用过滤称重法计算水样的泥沙浓度；同步测量流速、水体浊度等要素。
2)对光谱数据进行处理，去除天空光等影响，计算水体的遥感反射率。
光谱数据筛选，取平均以及一阶微分导数处理。
3)分析水体反射率光谱的特征及其对表层泥沙浓度响应；基于最小二乘法，分别建立光谱反射率与泥沙浓度之间的指数形式和幂函数形式的拟合方程。
选择对应常用卫星传感器波段，并且对泥沙浓度敏感的波长，建立泥沙浓度和光谱反射率之间的统计回归模式。
4)对卫星遥感数据进行处理，然后从遥感数据中反演水体表层悬浮泥沙浓度；借助多期A VHRR和TM遥感影像反演的结果，对长江口泥沙分布进行遥感监测和分析。
取得的成果和结论：1)水体反射光谱曲线随泥沙浓度不同而变化，并且存在两个反射峰(560～720nm和790～830nm)；波长大于500nm的光谱反射率与悬浮泥沙浓度之间具有明显的相关性，特别是690～830nm的相关系数大于0.8，对泥沙浓度较为敏感。
2)基于最小二乘法，建立水体泥沙浓度和反射率之间的统计回归模式，结果表明，利用715nm波长的光谱反射率与泥沙浓度的指数拟合回归方程对泥沙浓度估算的效果优于幂函数形式；用670nm、715nm和800nm波段建立的指数方程比810nm和860nm波段的指数方程的拟合程度高。
参照常用卫星传感器的波段设置，建立了泥沙浓度和A VHRR、MODIS和TM对应波段反射率之间的统计回归模式。
基于人工神经网络技术的多光谱遥感水深反演研究——以南海岛礁为例
基于人工神经网络技术的多光谱遥感水深反演研究——以南海岛礁为例发布时间：2021-11-09T08:24:43.383Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：郑健1 文明2 陈鹏3 玉秋明4 [导读] 水深是保障船舶航行、开展港口码头和海洋工程建设、制定海岸和海岛规划的必要基础数据。
广西壮族自治区遥感中心广西南宁 530023摘要：利用多光谱遥感数据中的光谱特征与水深之间存在相关性，利用已知水深基准点，结合遥感影像成像时刻潮高，制作反演样本点，建立光谱特征因子与水深的非线性相关回归模型，由点及面，实现浅海水深反演。
本文依托中国自然资源航空物探遥感中心二级项目《南海重点区遥感综合调查及关键技术与标准研究》，从遥感影像光谱特征入手，通过神经网络模型获取光谱波段及波段组合等因素与水深的映射关系，映射关系隐藏在训练后的神经网络模型当中，将研究区光谱特征因子输入该模型中，得到研究区水深数据。
研究表明，利用人工神经网络技术的多光谱遥感反演中国南海岛礁周边浅海水深的方法有效可行。
关键词：人工神经网络；多光谱遥感；水深反演；南海岛礁1、引言水深是保障船舶航行、开展港口码头和海洋工程建设、制定海岸和海岛规划的必要基础数据。
浅海是集中了岛礁、浅滩等碍航危险物较多的海区，浅海水深测量对于保障船舶航运安全具有重要的意义。
常见的水深测量方法是利用安装在测量船上的测深设备和定位设备直接进行测量，需要测量船按计划测量航线在测量海区上进行航行，对于存在暗礁的危险海区、存在主权争议或被他国非法侵占的岛礁附近海区，往往无法完成水深测量工作。
随着我国海洋卫星技术的进步和发展，使用遥感观测海洋信息的能力得到增强，利用遥感数据进行海洋信息提取与要素定量反演逐渐成为新的研究课题。
发展基于卫星遥感信息平台的水深反演技术，并将其应用于获取存在危险或争议的浅水海区的水深已成为一种新颖的水深测量手段，对于航运安全，海洋开发，军事部署等具有重要意义。
高精度测绘技术在长江水系测量中的应用
高精度测绘技术在长江水系测量中的应用随着科技的不断进步，测绘技术也得到了飞速发展。
高精度测绘技术的出现和应用为长江水系测量工作带来了前所未有的进展和便利。
本文将就高精度测绘技术在长江水系测量中的应用进行探讨。
一、地形状况的精确描述高精度测绘技术能够精确地记录长江流域的地形状况，包括地貌特征、地势高差等。
通过激光雷达等设备进行测量，可以快速获取到长江水系的地形数据。
与传统的测绘手段相比，高精度测绘技术能够更加准确地获取地形数据，并能够将其三维化，使其更加形象直观。
这为长江水系的规划、治理和资源利用提供了可靠的数据基础。
二、水文特征的全面了解在长江水系的测量工作中，水文特征是非常重要的信息之一。
高精度测绘技术可以准确记录水系的水深、流速和流量等信息。
通过沉积物探测、声纳测量等技术手段，可以获取到水下地形和水体的物理特征。
这对于长江水系的治理和环境保护具有重要意义。
同时，高精度测绘技术还可以帮助科研人员进行水文模型的建立和预测，为水资源的合理利用提供科学依据。
三、遥感技术在长江水系测量中的应用除了高精度测绘技术，遥感技术在长江水系测量中也扮演着重要的角色。
借助遥感卫星，可以获取大范围的图像和数据，对长江水系进行监测和分析。
通过图像处理和数据分析，可以更好地了解长江水系的演变、变化趋势以及自然和人为因素对水系的影响。
这为生态环境保护和水资源管理提供了重要的支持。
四、高精度测绘技术的应用案例高精度测绘技术在长江水系测量中的应用已经取得了一系列的成果。
例如，在长江上游的雪峰山区，通过激光雷达技术进行地形测量，绘制出了精确的地形图，为山区的开发利用提供了信息支持。
在长江下游的河口地区，高精度测绘技术被广泛用于湿地保护和防洪治理。
通过精确测量和建模，可以制定出更加科学和有效的防洪方案。
总的来说，高精度测绘技术在长江水系测量中的应用为水系的管理和治理提供了重要的科学依据。
它的出现不仅提高了测绘的准确性，还为水资源的合理利用和生态环境的保护提供了支持。
长江南通河段卫星遥感水深探测试验
传 感器 接收到 的既有悬浮粒 子 的后 向散射 ，也 有底部反 射 随着 水体厚度 的增加 ，传感器所 接 受到水 底反射光 越来越弱 ，直到趋 于零 ，这 里有个ｆ 界深度 ，即遥感对 水体的探铡 深度 。 临ｌ
３ 水 深 遥感 模 型
目前 国内外 应用遥感 技术提取 和计算水 深信息 的方法 ，是 建立理论 解译 模式 和统 计相关模 式 ｌ 理论模 型是根据光 在水 体 中 的辐 射传输 过 程 中 的物 理光 学特 性 而 建立 的光 辐 射传 输方 ３ Ｊ 程 。 由于光在水 体 中的辐 射传 输 非 常 复杂 ，而在 实 际应 用 中某 些 参量 的 测量 受 到一 定程 度 限 制 ，故 通 常 采 用 理 论 模 型 的简 化 而 得 到半 理 论 半 经验 的 水 深 遥 感 模 型 。 此 关 系 式 描 述 为 ｊ
含 沙 量 越 大 ，所 能探 测 的深 度 越 小 。 南 通 河 段 由于 受 径 流 和 潮 流 的共 同作 用 ，悬 浮 泥 沙 含 量 平
均 值约 ０３ｋ ３ ． ｍ ，最 大悬 浮泥 沙含量达 ０６ｋ／ Ｓ以上 。可 见 光在水 中穿透性 受 到较 大 影响 ， ． ｇｍ
第 ｌ ３卷 第 ２期
２０ ０２年 ３月
水
科
学
进
展
Ｖ０． ３， ２ １１ Ｎｏ．
Ｍａ ． ２ ∞ ｒ０
ＡＤＶ Ａ ＣＥ Ｎ Ｗ ＡＴＥ Ｓ Ｉ Ｓ Ｉ Ｒ Ｃ ＥＮＣ Ｅ
长 江 南 通 河 段 卫 星 遥 感 水 深 探 测 试 验
黄 家柱 ，尤 玉 明
（ 南 京师 范 大学 环境 科学 研究 所 ．江 苏 南 京 １ ２ ０ ９ ￣２ 南京 水利 科 学研 究院 ，江 苏 南 京 １ ７ ． ０ ２０ ２ ） １０ ９
高光谱遥感技术在水环境测中运用分析
高光谱遥感技术在水环境测中运用分析摘要：随着科技的不断进步和应用的拓展，高光谱遥感技术在水环境测中获得了广泛关注和应用。
高光谱遥感技术是一种能够获取物体或环境光谱信息的遥感手段，通过对不同波段的光信号进行采集和分析，能够提供详尽而全面的信息。
基于此，本文简单讨论高光谱遥感技术在水环境测中运用优势，深入探讨运用要点，以供参考。
关键词：遥感技术；生态监测；便捷定位前言：高光谱遥感技术在水环境测中的运用不仅能够提供丰富的光谱特征信息，还能够通过与其他环境参数结合分析，实现对水环境中各种污染物、营养物质、悬浮物、藻类等的精确监测与定量分析。
这种技术的应用使得水环境监测工作更加高效准确，为相关部门和科研机构提供了重要的数据支持，同时也为水环境保护和管理提供了科学依据。
1.高光谱遥感技术在水环境测中运用优势高光谱遥感技术在水环境测中具有以下几点优势：第一，多光谱信息获取能力。
高光谱遥感技术可以获取大量连续波段的光谱信息，可以在水体中探测到更多的细微变化。
这有助于提取水体的特定特征，如水质变化、水色、水体透明度等。
第二，高空间分辨率。
高光谱遥感技术可以提供较高的空间分辨率，也可以获取到较小尺度的水环境信息。
这对于识别和监测较小的水体特征、如水体污染、悬浮颗粒物等具有重要意义。
第三，实时监测能力。
高光谱遥感技术可以进行快速的数据采集与处理，实现对水环境的实时监测。
这有助于提前发现和响应水体变化，对于水污染事件的监测和紧急响应具有重要意义。
第四，非接触性。
高光谱遥感技术可以通过航空或卫星平台对水体进行观测，无需直接接触水体，减少了对环境和人员的干扰。
同时，非接触性也使得遥感技术具有较大的遥测范围和覆盖面积，可以更全面地监测大片水域。
第五，多源数据整合。
高光谱遥感技术可以结合其他遥感数据和地面观测数据，如雷达数据、激光数据等，进行多源数据整合分析。
这有助于提高对水体相关信息的解释和理解。
综上所述，高光谱遥感技术在水环境测中具有多光谱信息获取能力、高空间分辨率、实时监测能力、非接触性和多源数据整合等优势。
国外水体水质遥感监测方法
国外水体水质遥感监测方法一、利用遥感技术获取水质信息1.多光谱遥感技术：多光谱遥感是一种通过测量地面或水体的反射、辐射以及散射特征，来获取水质信息的技术。
通过分析不同波段的反射率或辐射率，可以提取水体中的浊度、藻类浓度、叶绿素-a含量等水质指标。
2.高光谱遥感技术：高光谱遥感是一种通过获取连续、高光谱的影像数据，来获取水质信息的技术。
通过分析不同波段的光谱特征，可以提取水体中的溶解有机物、总氮、总磷等水质指标。
3. SAR遥感技术：SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）遥感是一种通过测量水体散射、散射、渗透等特征，来获取水质信息的技术。
通过分析SAR图像的反射率或散射特性，可以提取水体中的沉积物、水深等水质指标。
二、水质遥感指标的提取1.反射率法：反射率法是一种通过分析不同波段的反射率，来提取水质指标的方法。
通过构建不同波段的反射率模型，可以计算水体中的浊度、叶绿素-a含量等指标。
2.比值法：比值法是一种通过计算不同波段的比值，来提取水质指标的方法。
通过构建不同波段的比值模型，可以计算水体中的溶解有机物、总氮、总磷等指标。
3.比例变换法：比例变换法是一种通过计算不同波段之间的比例变换，来提取水质指标的方法。
通过构建比例变换模型，可以计算水体中的藻类浓度、叶绿素-a含量等指标。
三、水质遥感模型的建立1.统计模型：统计模型是一种通过建立统计关系，来预测水质指标的方法。
通过分析遥感图像和实测数据之间的关系，可以建立水质遥感模型，从而预测水体中的水质指标。
2.机器学习模型：机器学习模型是一种通过使用机器学习算法，来预测水质指标的方法。
通过对遥感图像和实测数据进行训练，可以建立水质遥感模型，从而预测水体中的水质指标。
3.物理模型：物理模型是一种通过建立水质与遥感特征之间的物理关系，来预测水质指标的方法。
通过分析水质与遥感特征之间的物理关系，可以建立水质遥感模型，从而预测水体中的水质指标。
应用多光谱遥感信息反演干旱区浅水湖泊水深_于瑞宏
水科学进展 ADVANCES IN WATER SCIENCE
Vol 20, No 1 Jan. , 2009
应用多光谱遥感信息反演干旱区浅水湖泊水深
于瑞宏1, 许有鹏2, 刘廷玺3, 李畅游3
( 1 内蒙古大学生命科学学院, 内蒙古 呼和浩特 010021; 2 南京大学地理与海洋科学学院, 江苏 南京 210093; 3 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018)
( 11)
( 3) 二变量
非对数模型:
z=
a+
b
TTMM32 +
c
TM5 TM4
( 12)
对数模型:
z=
a+
bln
TM TM
32+
c
ln
TM TM
5 4
( 13)
( 4) 一变量
非对数模型:
z=
a+
b
TM 3 TM 2
( 14)
对数模型:
z= a+
bln
TM TM
3 2
( 15)
3 误差分析及最优估值模型的确定
第 1期
于瑞宏, 等: 应用多光谱遥 感信息反演干旱区浅水湖泊水深
1 13
像前 5 个 波 段反 射 率 数据 TM1、TM2、TM3、 TM4、 TM 5 及其 相 互 间的 运 算 数据 TM2/ TM1、TM3/ TM1、
TM4/ TM1、TM 5/ TM1、TM3/ TM2、TM4/ TM2、TM5/ TM2、TM 4/ TM 3、TM5/ TM 3、TM5/ TM4 进行单变量相
了更准确地说明二种模型的优劣, 有必要对以上二模型进行了误差分析。表 2 给出了单次五变量模型回归模
光谱遥感技术在水质监测中的应用
光谱遥感技术在水质监测中的应用1、水体遥感监测的基本理论1.1 水体遥感监测原理、特点。
影响水质的参数有：水中悬浮物、藻类、化学物质、溶解性有机物、热释放物、病原体和油类物质等。
随着遥感技术的革新和对物质光谱特征研究的深入，可以监测的水质参数种类也在逐渐增加，除了热污染和溢油污染等突发性水污染事故的监测外，用遥感监测的水质数据大致可以分为以下四大类：浑浊度、浮游植物、溶解性有机物、化学性水质指标。
利用遥感技术进行水环境质量监测的主要机理是被污染水体具有独特的有别于清洁水体的光谱特征，这些光谱特征体现在其对特定波长的光的吸收或反射，而且这些光谱特征能够为遥感器所捕获并在遥感图象中体现出来。
如当水体出现富营养化时，浮游植物中的叶绿素对近红外波段具有明显的“陡坡效应”，故而这类水体兼有水体和植物的光谱特征，即在可见光波段反射率低，在近红外波段反射率却明显升高。
1.2水质参数的遥感监测过程。
首先，根据水质参数选择遥感数据，并获得同期内的地面监测的水质分析数据。
现今广泛使用的遥感图象波段较宽，所反映的往往是综合信息，加之太阳光、大气等因素的影响，遥感信息表现的不甚明显，要对遥感数据进行一系列校正和转换将原始数字图像格式转换为辐射值或反射率值。
然后根据经验选择不同波段或波段组合的数据与同步观测的地面数据进行统计分析，再经检验得到最后满意的模型方程。
2、水质遥感监测常用的高光谱数据的获取2.1 非成像光谱仪数据。
非成像光谱仪主要指各种野外工作时用的地面光谱测量仪，地物的光谱反射率不以影像的形式记录，而以图形等非影像形式记录。
常见的有ASD野外光谱仪、便携式超光谱仪等。
2.2 成像光谱仪数据。
成像光谱仪也称高光谱成像仪，实质上是将二维图像和地物光谱测量结合起来的图谱合一的遥感技术，其光谱分辨率高达纳米数量级。
高光谱成像的数据是一叠连续多个波段成像获得的样品的图像，就是俗称的图像立方体（Image cube），见图一。
基于多光谱遥感的矿区积水区水深反演
收稿日期2019-08-18基金项目国家自然科学基金项目（编号：51604266）。
作者简介吴双（1995—），女，硕士研究生。
通讯作者吴侃（1963—），男，教授，博士，博士研究生导师。
基于多光谱遥感的矿区积水区水深反演吴双1，2武瑞杰3吴侃2王瑞2，4周大伟2（1.江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏徐州221116；2.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州221116；3.武汉大学资源与环境科学学院，湖北武汉430079；4.江西理工大学应用科学学院，江西赣州341000）摘要采煤沉陷区积水会严重影响到矿区周围的生态环境和生产工作，为定量获取淮南潘一矿沉陷区的积水深度，基于多光谱遥感数据对沉陷区积水深度的反演方法进行了研究。
首先选择两期Landsat 5卫星遥感影像进行辐射定标和积水区水体提取等预处理；然后基于像元绝对辐射亮度值与2005年研究区水深实测值，分别选取单波段模型、双波段比值模型进行建模分析，在此基础上，选择拟合优度最高的影响因子建立多波段模型并进行模型改进；最后将2010年反演结果与矿区沉陷预测预报系统（MSPS）软件计算的水深值进行对比分析。
结果表明：改进后的水深反演模型拟合优度达到0.9以上，且2005年潘一矿沉陷区积水深度反演值与实测值相比平均绝对误差为0.21m，平均相对误差为10.92%；2010年该区域水深反演值与预计值的平均绝对误差为0.63m，平均相对误差为15.24%，二者差值呈正态分布，可以达到相互验证的目的。
研究表明：利用多光谱遥感影像可以得到精度较高（误差在分米级）的水深反演模型，在一定程度上满足工程需求，可以为矿区生态环境治理和评价提供可靠依据。
关键词多光谱遥感水深反演多波段非线性模型沉陷积水区矿区沉陷预测预报系统中图分类号TD325，TP79文献标志码A文章编号1001-1250（2020）-08-129-07DOI 10.19614/ki.jsks.202008021Water Depth Inversion Based on Multi -spectral Remote Sensing in Mine Subsidence AreaWu Shuang 1，2Wu Ruijie 3Wu kan 2Wang Rui 2，4Zhou Dawei 2（1.Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering of Jiangsu Province ，Xuzhou 221116，China ；2.School of Environment and Spatial Informatics ，China University of Mining and Technology ，Xuzhou 221116，China ；3.School of Resources and Environmental Science ，Wuhan University ，Wuhan 430079，China ；4.School of Applied Science ，Jiangxi University of Science and Technology ，Ganzhou 341000，China ）AbstractWater accumulation in coal mining subsidence area will affect the ecological environment and productionwork seriously around the mining area.In order to obtain the water accumulation depth quantitatively in the subsidence areaof Panyi Mine in Huainan ，the inversion method of water accumulation depth in subsidence area was studied based on multi⁃spectral remote sensing data.Firstly ，two phases of Landsat 5remote sensing images were selected for radiation calibration ，water extraction and other pretreatment operations.Then ，based on the absolute radiation luminance value of pixel and the measured depth of water in the study area in 2005，the single -band model and dual -band ratio model were selected for model⁃ing and analysis respectively ，besides that ，the influencing factor with the highest fitting goodness was selected to establish the multi -band model and improve it.Finally ，the inversion results in 2010are compared with the water depth values calcu⁃lated by MSPS software.The results show that the improved water depth inversion model has a good fitting degree of more than 0.9，and the average absolute error of the inversion value and measured value of water depth in the subsidence area ofPanyi Mine in 2005is 0.21m ，and the average relative error is 10.92%.In 2010，the average absolute error of annual waterdepth inversion value in this region is 0.63m ，and the average relative error is 15.24%compared with the predicted value.The difference between the two values is normally distributed ，which can achieve the purpose of mutual verification.The study results show that the multi -spectral remote sensing image can be used to obtain the water depth inversion model with high accuracy (the error in the decimeter level)，which can basically meet the engineering requirements ，can provide reliable总第530期2020年第8期金属矿山METAL MINESeries No.530August 2020金属矿山2020年第8期总第530期reference for ecological environment management and evaluation of mining area.Keywords Multi-spectral remote sensing，Water depth inversion，Multi-band nonlinear model，Subsidence water accu⁃mulation area，Mining area subsidence prediction and forecasting system淮南矿区经过长期开采，地面发生大面积坍塌、沉陷，生态环境和地表景观受到破坏，形成了众多沉陷积水区，导致土地资源被浪费，严重影响了矿区周围居民的正常生活［1-2］。
多源遥感数据在长江口岸运管中的应用
式 存 储 、发 布 。
( 3 ) 影像元数据格式多。元数据项内容多样，包括成
2021年 第 1〇 期 • 屮 M高 新 科 技 43
人 工 智 能 IARTIFICIAL INTELLIGENCE
果 数 据 基 本 信 息 、数 据 源 情 况 、数 据 生 产 过 程 信 息 、数据分 发 信 息 、 多 级 质 量 检 查 情 况 、成 果 验 收 情 况 等 方 面 。
2 多源遥感数据在长江口岸运管中的应用 2 . 1 长江口岸遥感数据中心云服务平台 长江口岸多源遥感数据中心的主要内容之一是建设一 个 影 像 数 据 资 源 丰 富 、及 时 更 新 、界 面 服 务 友好 的 遥感 数 据 云 服 务 平 台 。建 设 的 难 点 在 于 如 何 处 理 遥 感 大 数 据 问 题 ，大 数据现象的出现对于遥感的应用既是全新的挑战也是发展 的机遇。如 图 1 所 示 ，从遥感数据中心获取的各类数据，为 长 江 口 岸 智 慧 运 管 新 基 建 的 实 施 ，提 供 可 视 化 信 息 动 态 图 ， 为 相 关 规 划 、应 用 及 服 务 提 供 支 撑 。
长 江 是 我 国 第 一 大 河 流 ，据 大 通 水 文 观 测 站 统 计 长 江 每 年携带入海的悬浮泥沙含量约1.81亿 t, 巨量的悬浮泥沙在 流 经 长 江 口 岸 ，造 成 长 江 中 下 游 航 道 地 形 地 貌 的 不 间 断 发 展 和 演 变 ，对 于 生 态 环 境 、航 道 安 全 、近岸 工程 等都 具有 重 大 影响。
江 下 游 洲 滩 面 积 、数 量 的 动 态 监 测 。通 过 对 地表 的 覆 盖 和 土 壤水分的分析，综合评估航道、 口岸的安全性。在长江航道 涉 及 的 山 区 、库 区 航 道 中 ，需 要 重 点 监 测 山 体 滑 坡 、泥 石 流 、 洪 水 等 灾 害 情 况 ，及 时 预 警 可 能 发 生 滑 坡 、泥 石 流 、洪水灾 害 的 区 域 ，并 启 动 航 道 防 灾 减 灾 应 急 措 施 。在多源遥感数据 的 获 取 方 面 可 侧 重 于 气 象 遥 感 、高分遥感、定 位 遥 感 、InSAR、U D A R 以及无人机遥感等影像数据。
卫星遥感技术在管理长江流域水资源方面的应用研究
卫星遥感技术在管理长江流域水资源方面的应用研究随着人类经济的不断发展，水资源的需求以及对水资源的开发利用不断增加，长江流域水资源面临着严重的威胁。
因此，如何有效地管理长江流域水资源成为了一个急需解决的问题。
卫星遥感技术可以通过获取水资源相关的遥感数据，为长江流域水资源管理提供科学、精准、及时的信息支持。
卫星遥感技术在管理长江流域水资源方面的应用研究主要包括以下三个方面：一、监测水资源的空间分布和时序变化。
卫星遥感技术通过获取水资源相关的遥感数据，可以对长江流域水资源进行全面、科学的监测，特别是对长江流域的大型水库、湖泊、河流水系、洪水防御系统的监测，可以使得监测数据更加全面、准确。
同时，遥感数据的时间序列性质使得长江流域水资源的时序变化可以得到全方位的监测，从而为水资源的开发、利用、管理提供大量又准确的数据支持。
二、评价长江流域水资源的质量和潜力。
卫星遥感技术可以通过获取水资源相关的遥感数据，对长江流域的水资源质量进行评价，如水体色度、浊度、pH值、溶解氧等水质指标。
此外，卫星遥感技术还可以通过监测水资源的植被覆盖度和蒸散发量来评价水资源的潜力。
这些数据可以协助长江流域水资源管理部门进行水资源的调度和开发，同时也可以提供可靠的科学数据支撑，保护长江流域的水生态环境。
三、应急响应和风险评估。
卫星遥感技术可以对长江流域的洪水、干旱等自然灾害进行实时监测，快速反应，有助于减轻自然灾害给长江流域造成的影响。
卫星遥感技术还可以通过无人机等手段获取灾区影像，为灾害时长江流域的紧急响应提供重要数据支撑。
此外，卫星遥感技术还可以通过分析长江流域的地形、气候、土壤湿度等因素，预测未来可能出现的自然灾害，从而提前进行风险评估和灾害预防。
总之，卫星遥感技术在长江流域水资源的管理方面具有广泛的应用前景。
相信随着技术的不断发展和进步，卫星遥感技术在长江流域水资源管理中的作用将越来越重要。
同时，科研人员和水资源管理部门也应加强合作，共同推进卫星遥感技术在长江流域水资源管理中的应用研究，为长江流域水资源的保护和可持续开发做出更大的贡献。
如何利用高光谱遥感数据进行水质监测与污染物分布研究
如何利用高光谱遥感数据进行水质监测与污染物分布研究高光谱遥感是一种重要的无人机技术，通过获取大量光谱信息能够提供丰富的地物表面特征。
在水质监测与污染物分布研究中，利用高光谱遥感数据可以有效地获取水体的光谱信息，识别污染物类型和污染程度。
本文将介绍如何利用高光谱遥感数据进行水质监测与污染物分布研究。
首先，利用高光谱遥感数据进行水质监测需要选取适当的传感器。
高光谱传感器的波段范围要覆盖水体的光谱特征。
一般来说，可见光、近红外光和红外光是常用的波段范围。
这些波段能够提供水体中有机和无机物质的吸收特征，从而进行水质监测和污染物分布研究。
其次，利用高光谱遥感数据进行水质监测需要进行预处理。
预处理是为了去除大气、水体颗粒等干扰因素，提高数据的准确性。
常用的预处理方法包括大气校正、水体颗粒反射校正等。
这些方法可以有效地提高数据的精度，为后续的数据分析提供可靠的基础。
接下来，利用高光谱遥感数据进行水质监测需要进行特征提取。
特征提取是指从高光谱数据中提取与水质参数相关的特征。
常用的特征包括光谱指数、光谱角、比值指数等。
这些特征能够反映水体的不同参数，比如叶绿素浓度、水质浑浊度等。
通过分析这些特征，可以定量地评估水体的水质状况。
然后，利用高光谱遥感数据进行水质监测需要建立水质模型。
水质模型是指通过统计学方法建立水质参数与高光谱数据之间的关系模型。
可以利用样本数据，通过回归分析等方法构建准确的模型，从而实现对水质参数的快速预测。
水质模型的建立对于水质监测和污染物分布研究非常重要，能够提高监测的效率和准确性。
最后，利用高光谱遥感数据进行水质监测需要进行数据分析和解释。
数据分析是指对获取的数据进行统计学和空间分析，探索数据的分布规律和相关性。
数据解释是指将分析结果与实际问题进行关联，理解数据所反映的水质状况和污染物分布情况。
通过数据分析和解释，可以提供科学依据和决策支持，为水环境管理和保护提供重要参考和指导。
综上所述，利用高光谱遥感数据进行水质监测和污染物分布研究是一项重要的任务。
多光谱遥感在长江口水深探测中的应用
文章编号:10012909X (2006)0120083208收稿日期:2005204229基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(50339010);国家“十五”“211”资助项目作者简介:徐升(1980—),男,安徽利辛县人,硕士研究生,主要研究遥感、地理信息系统在海岸带中的应用。
多光谱遥感在长江口水深探测中的应用徐 升,张 鹰,王艳姣,李洪灵(南京师范大学地理科学学院,江苏南京 210097)摘 要:利用L andsat 27ETM +遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了单波段模型、双波段模型、比值模型和多波段模型等4种线性回归模型,以及动量BP 人工神经网络水深反演模型,对长江口南港航道水深进行了反演,对比分析了不同方法在长江口水深反演计算中的优劣性,试验表明,神经网络反演模型标准误差最小,精度最高。
关键词:水深遥感;反演模型;长江口水域中图分类号:T P 79 文献标识码:A0 引 言自1972年发射第一颗陆地卫星以来,国内外就相继开展了用卫星多光谱遥感数据信息提取水深的研究,L yzenga [1],Paredes 和Sp ero [2],Sp itzer 和D irk s [3]等提出了应用卫星遥感图像对海岸地区进行水深制图的定量分析方法。
M gengel 和Sp itzer [4]根据这些方法并利用TM 影像对荷兰近海水域进行了多时相水深测图;T ri path i 和R ao [5]应用印度的I R S 21D L ISS 2 卫星数据提取了印度卡基纳达海湾水深值,并进行水深制图工作,取得了较好的效果;Juan ite 等[6]利用B P 人工神经网络模型在美国佛罗里达州海域进行了水深反演研究,检验结果表明模型的反演值和实测水深值之间的误差比较小,模型精度比较好;张鹰等[7]利用SPO T HRV 、L andsat TM 和NOAA AV HRR 对安徽武昌湖和长江口等水域进行了水深遥感研究,并利用研究成果对水下地形和冲淤变化进行了分析;党福星等[8]对多波段水深遥感进行了研究,并应用于我国南海岛礁的水深计算,对浅海水深地形研究有很好的应用价值。
长江口水域多光谱遥感水深反演模型研究
Study on Retrieval Model of Yangtze River Estuary Water Depth Extraction from Remote Sensing 作者： 徐升 张鹰
作者机构： 南京师范大学地理科学学院,江苏南京210097
出版物刊名： 地理与地理信息科学
页码： 48-52页
主题词： 水深遥感 反演模型 长江口北港河道
摘要：利用Landsat-7ETM＋遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性可以探测水深。
该文介绍单波段、双波段比值和多波段3种线性回归模型以及动量BP人工神经网络水深反演模型。
选择长江口北港河道上段作为研究区，利用上述模型，分两种情况进行水深反演：一是以河道全部历史样本建模；二是将河道按自然水深划分为浅水区和深水区分别建模。
结果表明：神经网络模型预测精度高于线性回归模型；水深分区后线性回归和神经网络模型预测误差均有所减小。
多光谱遥感影像在长江水位监测中的应用
多光谱遥感影像在长江水位监测中的应用
魏翔;田程硕;秦思娴;段梦梦
【期刊名称】《测绘通报》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】人类社会生活、生产活动与江河水位变化密切相关。
河道水位监测系统可以实时掌握河道水位的变化情况,是科学预警水情隐患、保障港口及航运安全、提升防汛抗旱能力的重要手段。
本文对长江局部水域面积与水位观测值之间的相关性进行了研究,并建立了回归方程;最终利用多光谱遥感影像提取出长江水域面积,并应用该回归方程进行长江水位的推算。
结果表明,该方法能够为江河、湖泊、水库等水体的水位监测提供一种简便可行的估算方法。
【总页数】5页(P113-117)
【作者】魏翔;田程硕;秦思娴;段梦梦
【作者单位】武汉市测绘研究院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.高分辨率遥感影像在矿产资源开发环境遥感监测中的应用
2.多源遥感影像在水库水位-库容曲线复核中的应用
3.遥感监测在江苏长江河道监测管理信息系统中的应用
4.HS－40气泡压力式水位计在长江数字航道水位监测中的应用
5.遥感图像在江苏镇扬段长江岸变迁调查中的应用
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多光谱水深遥感方法及研究进展
引言
水深是个重要的水文要素。利用遥感手段测量 水深, 可以发挥遥感 快速、大范围、准同步、高分辨 率获取水下地形信息 的特长, 对于掌握洪涝及风 暴潮灾的水淹没范围和淹没程度来说, 是一种十分 有效的方法, 可以及时取得淹没状况的第一手资料, 同时还可以灾前、灾中及灾后的水深分布来评估灾 害损失。水深遥感方法还可以用于大范围海域的水 深图制作。对于江湖海岸地形演变分析、水利工程 土方计算、航道开挖、监测与疏浚、滩涂围垦与开发 领域, 水深遥感也发挥着重要作用。
双波段比值法能有效消除水体的衰减系数和底 部反射率的绝对值因水体类型和底部物质种类的不 同有很大差异的影响, 在一定程度上还可减小太阳 高度角、水面波动以及卫星态势、扫描角等变化而产 生的影响, 因此也得到了广泛应用。张东等 [ 11] 通过 对长江口南支水域 TM 遥感图像进行水深专题信息 的增强处理, 选择 TM 4 /TM 2 波段组合, 结合当地同 一时期实测水下地形图资料, 建立了该水域水深与 影像光谱值之间的统计相关关系, 分析了影响水深 遥感精度的原因并采用幂函数形式的修正项对相关 模式进行修正加以解决, 并提出: 图像处理质量的高 低和相关公式建立的好坏是提高水深遥感精度的关 键所在; 黄家柱 等 [ 12] 在分 析水深遥 感机理的 基础 上, 利用 TM 遥感数据, 建立了长江南通河段水深遥 感双波段比值模型, 指出 TM 数据对含沙量较高的 长江口段浅水水深进行探测具有一定的效果; 陈鸣 等 [ 13] 结合长江口水域的水沙特性, 对长江口水深按 不同深度等级分段采用比值模型, 所得的遥感水深 图与实测水深图平均一致率达 82% 。
2 2 密度法 密度法则是根据水体的物理光学理论分析浅水
区水体中光的辐射传输过程, 由此建立水体光谱反
水深遥感探测的具体方法
水深遥感探测的具体方法以水深遥感探测的具体方法为标题，写一篇文章。
水深遥感探测是一种通过遥感技术来测量水体深度的方法。
它可以在不接触水体的情况下获取水深信息，具有高效、快速、精准的特点，被广泛应用于海洋科学、水利工程和环境监测等领域。
水深遥感探测的具体方法主要有以下几种。
1. 激光测深法激光测深法是一种常用的水深遥感探测方法。
它利用激光器发射的激光束在水体中传播，当激光束遇到水底时会发生反射，利用接收器接收反射回来的激光信号，通过测量激光的传播时间来计算水深。
激光测深法具有测量范围广、精度高的优点，适用于浅水区和深水区的水深测量。
2. 雷达测深法雷达测深法是利用雷达技术进行水深遥感探测的方法。
它通过发射雷达波束，当波束遇到水底时会发生散射，利用接收器接收散射回来的雷达信号，通过测量雷达信号的时间延迟来计算水深。
雷达测深法具有测量范围广、适用于各种水域环境的优点，被广泛应用于海洋测绘和航海导航领域。
3. 多光谱遥感测深法多光谱遥感测深法是利用多光谱遥感技术进行水深遥感探测的方法。
它利用多光谱传感器获取水体表面的反射光谱信息，通过分析光谱信息来推测水深。
多光谱遥感测深法可以获取大范围的水深信息，并且可以对水体中的浮游植物和水质等进行监测。
4. 航空摄影测深法航空摄影测深法是一种通过航空摄影技术进行水深遥感探测的方法。
它通过航空摄影仪获取水体表面的影像数据，通过分析影像中的水体特征来推测水深。
航空摄影测深法可以获取大范围的水深信息，并且可以对水体中的地形、地貌和植被等进行监测。
水深遥感探测是一种利用遥感技术来测量水体深度的方法，具有高效、快速、精准的特点。
激光测深法、雷达测深法、多光谱遥感测深法和航空摄影测深法是常用的水深遥感探测方法，它们各具特点，在不同的应用场景下有着广泛的应用。
随着遥感技术的不断发展，水深遥感探测方法将会越来越多样化和精确化，为水文学和海洋科学研究提供更多有价值的数据。
长江口深水航道及附近海域表层悬浮泥沙光谱特性研究的开题报告
长江口深水航道及附近海域表层悬浮泥沙光谱特性研究的开题报告一、研究背景随着船舶数量的不断增加和深水航道的不断开发，深水航道及其周边海域的水环境问题愈加突出。
其中最为明显的问题之一便是表层悬浮泥沙对水体透明度的影响。
深水航道及其周边海域通常具有较大的悬浮泥沙浓度，这不仅对海洋生态环境造成威胁，也对航行和海上工程造成了不小的影响。
因此，为了更好地了解深水航道及其周边海域的表层悬浮泥沙光谱特性，进行分析和研究，具有重要的现实意义和科学价值。
二、研究目的本研究旨在开展长江口深水航道及其周边海域表层悬浮泥沙光谱特性研究，主要包括以下目标：1.测定长江口深水航道及其周边海域表层水体的悬浮泥沙浓度，分析其空间分布特征。
2.测定长江口深水航道及其周边海域表层水体的光谱反射率，分析其光学特性，建立光谱反射率与悬浮泥沙浓度的关系模型。
3.研究长江口深水航道及其周边海域表层水体的光学特性与气溶胶浓度、水温、盐度等环境因素之间的关系。
4.基于研究结果，提出长江口深水航道及其周边海域表层悬浮泥沙光谱特性对水环境影响的评估方法。
三、研究方法1.采用高分辨率卫星影像进行目标区域的水体遥感遥测分析，获取长江口深水航道及其周边海域表层悬浮泥沙浓度数据。
2.使用多光谱辐射计对长江口深水航道及其周边海域表层水体的光谱反射率进行监测和测定。
3.利用现场采集的数据和多元回归分析等方法，建立长江口深水航道及其周边海域表层悬浮泥沙浓度与光谱反射率之间的关系模型。
4.通过文献综述和资料收集等方法，研究长江口深水航道及其周边海域表层水体的光学特性与气溶胶浓度、水温、盐度等环境因素之间的关系。
四、研究意义1.本研究可以为深水航道及其周边海域的环境治理和维护提供科学依据。
2.研究成果可以为海洋环境监测和预警工作提供参考和支撑。
3.研究方法和技术可以为深水航道及其周边海域的水环境监测及灾害预警提供参考和支撑。
五、研究计划1.完成相关文献的调研。
2.对目标区域进行野外调查和数据采集。
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文章编号:10012909X (2006)0120083208收稿日期:2005204229基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(50339010);国家“十五”“211”资助项目作者简介:徐升(1980—),男,安徽利辛县人,硕士研究生,主要研究遥感、地理信息系统在海岸带中的应用。
多光谱遥感在长江口水深探测中的应用徐 升,张 鹰,王艳姣,李洪灵(南京师范大学地理科学学院,江苏南京 210097)摘 要:利用L andsat 27ETM +遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了单波段模型、双波段模型、比值模型和多波段模型等4种线性回归模型,以及动量BP 人工神经网络水深反演模型,对长江口南港航道水深进行了反演,对比分析了不同方法在长江口水深反演计算中的优劣性,试验表明,神经网络反演模型标准误差最小,精度最高。
关键词:水深遥感;反演模型;长江口水域中图分类号:T P 79 文献标识码:A0 引 言自1972年发射第一颗陆地卫星以来,国内外就相继开展了用卫星多光谱遥感数据信息提取水深的研究,L yzenga [1],Paredes 和Sp ero [2],Sp itzer 和D irk s [3]等提出了应用卫星遥感图像对海岸地区进行水深制图的定量分析方法。
M gengel 和Sp itzer [4]根据这些方法并利用TM 影像对荷兰近海水域进行了多时相水深测图;T ri path i 和R ao [5]应用印度的I R S 21D L ISS 2 卫星数据提取了印度卡基纳达海湾水深值,并进行水深制图工作,取得了较好的效果;Juan ite 等[6]利用B P 人工神经网络模型在美国佛罗里达州海域进行了水深反演研究,检验结果表明模型的反演值和实测水深值之间的误差比较小,模型精度比较好;张鹰等[7]利用SPO T HRV 、L andsat TM 和NOAA AV HRR 对安徽武昌湖和长江口等水域进行了水深遥感研究,并利用研究成果对水下地形和冲淤变化进行了分析;党福星等[8]对多波段水深遥感进行了研究,并应用于我国南海岛礁的水深计算,对浅海水深地形研究有很好的应用价值。
本文将多光谱卫星遥感数据与计算机数字图像处理技术相结合,对长江口水域进行水深遥感,并讨论了反演的模型和方法,同时对陆地卫星多光谱遥感在长江口水深探测中的适应性及效果进行了分析。
第24卷 第1期2006年3月 海 洋 学 研 究JOURNAL OF M AR INE SC IENCES V o l 124 N o 11M ar 1, 20061 研究区概况及资料选取研究区选在长江口南港航道区,南港是长江口主要的分汊河道之一,长、宽各约35km 和7km ,近似一矩形。
研究区经纬度的大致范围为121°28′06″～121°46′12″E 、31°16′05″～31°29′15″N ,该区水深变化较大,最大水深为1911m ,平均水深约为717m ,研究区示意图见图1。
图1 研究区示意图F ig 11 Sketch m ap of studied area 选取的图像资料为长江口L andsat 27ETM +卫星遥感图像,成像时间为2002年11月7日,该图像信息清晰;所用的水深资料为2003年实测的1∶60000水下地形图。
由于在该时段内,没有发生过大的洪水和其它异常气象天气过程,因此在该时段内研究水域的水下地形冲淤可以假设在误差允许的范围内变化,这样得到的遥感图像资料和实测水深资料可以认为是准同步的,可以作为下一步的分析数据源。
2 遥感影像处理遥感影像记录下来的信息非常丰富,数据量很大,要有效地利用这些遥感影像的数据,应对其进行处理,提取所需的信息。
211 大气校正进入大气的太阳辐射经过反射、折射、吸收、散射后,其透过率小于1。
原信号的强度减弱了,因此,必须在利用遥感图像资料之前对图像进行大气校正。
改进后的DO S (darkob ject sub tracti on )法可以使大气校正达到要求[9]。
其表达式如下:ΘB andN =Π((L B andN ・Ga in B andN +B ias B andN )-(H B andN ・Ga in B andN +B ias B andN ))・D 2E B andN ・co s Η・TA U v ・TA U z式中:ΘB andN 为波段N 的遥感反射率;L B andN 为波段N 的DN 值;H B andN 为波段N 中黑目标的DN 值;D 为标准化的日地距离;E B andN 为相应波段N 的太阳光谱辐照度;Ga in B andN 为响应函数的斜率(通道增益);B ias B andN 为响应函数的截距;Η为太阳天顶角;TA U v 为从地表到传感器的大气透过率;TA U z 为从太阳到地表的大气透过率;L B andN 和H B andN 可直接从图像资料中获得;D 和E B andN 可从文献[10]和文献[11]中查得;Ga in B andN 、B ias B andN 和Η可从遥感图像数据的头文件中获得。
由于L andsat 传感器成像时的视角为0°,因此TA U v 取值为1。
Chavez [12]提出了一种近似计算TA U z 的方法,即用天顶角的余弦值来近似代替TA U z的值。
本文应用以上公式对ETM +的6个波段(1～5、7)分别进行了校正,并将图像6个波段的DN 值转化为地表反射率值。
・48・海 洋 学 研 究24卷1期 212 几何校正由于受传感器平台的纬度、高度、速度变化的影响,以及受诸如全景畸变、地球曲率和传感器的IFOV 在扫描中所具有的非线形特征等多种因素的影响,原始图像的几何畸变很大,给定量分析带来了困难,因此,遥感数据在由接收部门进行校正后,仍需进一步作几何精校正。
本景遥感图像的几何精校正是利用地面控制点(GCP )进行的,控制点的选取以地图作地面控制点标准,使用了15幅1∶10000的地形图,选取了30个明显地物点,误差控制在015个像元以内。
通过建立畸变空间与校正空间的对应关系,将畸变空间的全部像素变换到校正空间,利用两组坐标之间的对应关系对遥感图像进行几何精校正。
3 遥感测深模型311 线性回归模型31111 单波段模型单波段模型假设光进入水体后的衰减系数和底质反射率为常量,其理论基础是Bouguer 定理,即I =I 0e-Αl (1)式中:I 0和I 分别为光在水体表面和水深“l ”处的光强,“l ”是光学长度;Α为光束衰减系数。
单波段反射强度的大小反映水深的变化信息。
因此,可以把传感器接收到的第i 波段的辐射亮度L i 表示为[1]L i =L si +Σi r B i exp (-k i f Z )(2)式中:L si 为深水区辐射亮度;Σi 为由太阳辐照度、大气和水面透过率以及水面折射所决定的常量;r B i 为底质反射率;k i 为水体衰减系数;f 为水体路径长度(通常认为是光学长度“2”);Z 为水深。
把(2)式变形,得:Z =(1 f k i )(ln r B i -X i )(3)式中:X i =ln [(L i -L si ) Σi ]。
令a =-1 f k i ;b =ln r B i f k i ,则(3)式成为Z =aX i +b(4)31112 双波段模型在实际应用中,很难遇到均质的水体和均质的底质,因此,对于水质变化较大的水体和非均一的底质,应用简单衰减模型计算将会产生较大的误差。
Paredes 和Spero 发展了单波段模式,建立了两波段模型[2]。
假设存在两个波段,这两个波段在不同的底质A ,B ,…上反射率的比值保持不变,即:r A 1 r A 2=r B 1 r B 2=…(5)亦可写成:r A 1(r A 2)-1=r B 1(r B 2)-1= (6)(6)式可以被看作(7)式的特例:(r A 1)c 1(r A 2)c 2=(r B 1)c 1(r B 2)c 2=…=Α(7)・58・徐升等:多光谱遥感在长江口水深探测中的应用则Z =(w 1 f k 1)(ln r B 1-X 1)+(w 2 f k 2)(ln r B 2-X 2)(8)式中:X i =ln [(L i -L si ) Σi ](其中i =1,2),w 1,w 2为两波段的权重因子,且满足w 1+w 2=1。
如果 w 1=c 1k 1(c 1k 1+c 2k 2),w 2=c 2k 2 (c 1k 1+c 2k 2),则Z =[1 f (c 1k 1+c 2k 2)][c 1ln r B 1+c 2ln r B 2-(c 1X 1+c 2X 2)](9)由(7)式得:c 1ln r B 1+c 2ln r B 2=ln Α(10)所以,Z =[1 f (c 1k 1+c 2k 2)](ln Α-c 1X 1-c 2X 2)(11)令a 1=-c 1 f (c 1k 1+c 2k 2),a 2=-c 2 f (c 1k 1+c 2k 2),a 0=(c 1ln r B 1+c 2ln r B 2) f (c 1k 1+c 2k 2),则Z =a 0+a 1X 1+a 2X 2(12)由(12)式可以看出,引进c 1和c 2后,水深和底质类型无关。
因为通过c 1和c 2的取值,在(12)式中消除了底部的反射项ln r B 1和ln r B 2。
31113 双波段比值模型对(2)式进行比值运算,得:Z =1(k 1-k 2)f [ln (Σ1Σ2)-ln (R R b )](13)式中:R =(L 1-L s 1) (L 2-L s 2),r A 1 r A 2=r B 1 r B 2=…=R b ,同时对于不同水体两波段衰减系数差值(k 1-k 2)基本保持不变。
令a =-1 (k 1-k 2)f ,b =ln (Σ1r B 1 Σ2r B 2)(k 1-k 2)f ,则有比值模型:Z =a ln [(L 1-L s 1)(L 2-L s 2)]+b (14)31114 多波段线性模型将双波段模型(11)式扩展到n 个不同波段和n 种不同底质类型的情况,则有:Z =(1 f∑nj =1c j k j )(1-c 1X 1-c 2X 2-c n X n )(15)令a 0=1 f ∑n j =1c j k j ,a i =-c i f ∑n j =1c j k j (i ≥1)最终得到:Z =a 0+a 1X 1+…+a n X n (16)式中:a 0,a 1,…,a n 为待定系数。
在实际计算中,选择n +1个点,由实测或由海图获取的n +1组Z -X i 值,回归得出a 0,a 1,…,a n 的值。