一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法技术

本发明专利技术提供了一种新的融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法。本发明专利技术针对浅海区域的地形测绘需求，根据浅水波理论和水体多光谱辐射传输理论，利用高分辨率多光谱遥感图像上的海浪特征信息和光谱特征信息，建立了基于单景高分辨率光学遥感图像的浅海水深提取方法，可实现无现场实测水深数据支持下，仅由一景高分辨率光学遥感图像就可以提取整景遥感图像的浅海区域的水深信息，从而降低了浅海水深测量成本和对外部参数的依赖，是遥感信息技术应用方面的一项创新，是对近岸浅海水深测量的一个有益补充，具有极大的实用价值。

A Shallow Water Depth Remote Sensing Extraction Method Combining Wave and Spectral Characteristics

The invention provides a new shallow water depth remote sensing extraction method which integrates wave characteristics and spectral characteristics. According to the needs of topographic mapping in shallow water area, according to the theory of shallow water wave and the theory of multi-spectral radiation transmission of water body, the method of shallow water depth extraction based on single-scene and high-resolution optical remote sensing image is established by utilizing the wave characteristic information and spectral characteristic information of high-resolution multi-spectral remote sensing image. The method can realize shallow water depth extraction without in-situ bathymetric data and only by one high-resolution scene. Rate optical remote sensing image can extract the water depth information of shallow water area from the whole remote sensing image, which reduces the cost of shallow water depth measurement and the dependence on external parameters. It is an innovation in the application of remote sensing information technology, a useful supplement to offshore shallow water depth measurement, and has great practical value.

【技术实现步骤摘要】
一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法
本专利技术涉及一种海洋遥感技术应用和海底地形测绘领域，具体是一种能够利用高分辨率多光谱遥感图像中的海浪特征信息和光谱特征信息，如所希望那样提取浅海水深信息的方法。
技术介绍
海底地形测绘是探索和研究海洋的第一步，是开发和保护海洋的首要条件，也是现今海洋学研究的迫切需求。在回声测深仪专利技术之前，主要靠测深杆和测深锤来测量水深，测量精度较差。20世纪20年代回声测深仪出现之后，现代意义上海图的绘制才得以实现。但早期的测深仪为单波束发射，一次发射只能得到测量船正下方的水深，因而只能实现点、线测量，无法反映测线之间的地形地貌。1970年代中期出现的多波束测深技术实现了带状测量(最大宽度可达水深的7倍)，显著提高了测深效率。尽管如此，在大范围浅海水深测量任务中，仍存在测量周期长、人力消耗大和资金需求高等劣势。随着遥感技术的出现和发展，根据光学遥感图像包含的海洋水体散射和海底反射特征信息与水深的关系，研究提出了一系列光学遥感测深方法，包括基于单波段或多波段的统计模型和半经验模型等方法。但因为该方法基于水体的光谱信息进行水深探测，因此，其适用性受水体浑浊度、海面波动和大气吸收的影响与限制，仅适用于清澈平静的海域条件，且通常需要一定数量的实测地形数据进行控制与校正。此外，当光学遥感器、太阳和观测海面呈现特定的空间几何关系时，太阳通过海面的镜面直接进入遥感器，而在遥感图像上呈现太阳耀光，此时的太阳耀光信息会影响准确提取水体光谱信息。然而，包含太阳耀光信息的光学遥感图像，能记录海面的起伏和粗糙度特征。当遥感图像的空间分辨率足够高时，海浪在光学遥感图像中呈现亮暗相间的条纹。根据近岸浅水波传输理论，海浪从水深向浅海传播时，受水深的影响，海浪波长变短，且海浪的波长、频率与水深存在定量关系。基于该原理，目前已有采用连续拍摄(间隔10秒)的多景光学遥感图像提取海浪传播速度和频率，进而进行水深测量的方法，但连续多景遥感图像的获取成本很高。本专利技术针对近岸浅海地形快速、高效、经济的测绘需求，利用单景高分辨率光学遥感图像，通过太阳耀光分离，获得含有海面海浪信息的太阳耀光图像和不含耀光信息的多光谱图像。然后基于太阳耀光图像测量海浪波长及其变化信息，基于浅水波理论提取浅海水深信息。以此为地形控制数据，建立多光谱图像的水深反演模型，提取整景图像浅海水深，从而实现无现场实测数据支持的浅海水深反演。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供了一种新的融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法。本专利技术通过以下技术方案实现：一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获得包含海面海浪信息的高分辨率多光谱遥感图像，采用几何校正方法进行遥感图像定位配准，使其具有较准确的地理空间参考；(2)分解太阳耀光信息和水体辐射信息；(3)选定远岸深水区海浪波长测量参考线和子图；(4)计算参考线上每一个子图的海浪波长；(5)确定远岸深水区海浪波长；(6)选定一定数量的测量点；(7)计算每一个测量点的海浪波长；(8)计算每一个测量点的水深；(9)提取测量点的多光谱水体辐射值；(10)建立多光谱水深反演模型；(11)反演整景遥感图像的浅海水深信息。作为优选，上述一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法的步骤(2)中进行太阳耀光信息和水体辐射信息的分解，获得太阳耀光信息图像和多光谱信息图像；具体分解方法如下：1)选取遥感图像中浅海区域；2)提取多光谱图像中的一个可见光波段的辐射强度L(VISn)(n＝1、2、3，为可见光波段序号)和近红外波段的辐射强度L(NIR)，根据L(VISn)和L(NIR)的对应空间位置获得二维散点图；3)统计散点图的线性趋势线并计算倾斜角度4)计算获得太阳耀光信息图像Ls(VISn)′和水体辐射信息图像Lw(VISn)′，分解公式分别为：5)重复步骤2)到步骤4)，分解逐个可见光波段的太阳耀光信息和水体辐射信息，获得全部可见光波段水体辐射信息图像。其中，步骤(3)中以步骤(2)分解的太阳耀光信息图像上离海岸最远的位置为起点，沿尽可能垂直于海岸的参考线，以50-100个像素为步长(r)依次截取系列子图，直到海岸，子图的大小为N×N像素，其中N为例如64、128、256、512等2的指数。作为优选，上述一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法的步骤(4)中对步骤(3)确定的每一个子图进行计算，获得其所代表的海浪波长；海浪波长计算采用空间相关法，具体计算步骤如下：1)以子图[记为g(x，y)，大小为N像素]的中心坐标(i，j)为原点，分别向X、Y方向移动距离r和c，r和c的取值为(-N/2，N/2)，获得匹配图像g′(x，y)，计算子图与匹配图像间的相关系数；其中，N是表示子图的大小，即像素个数；两影像间的相关系数计算公式为：其中，2)完成全部匹配图像，即r和c的取值覆盖全部的(-N/2，N/2)，获得相关系数图，图像大小为N×N像素；3)采用阈值分割法进行相关系数图二值化处理，确定相关系数大于等于阈值P的为1，小于阈值P的为0；P的大小根据实际相关系数值分布确定，具体方法为：先对子图相关系数图的相关系数从高到低进行统计像素数量，当累计像素数量为子图像素数量50％时所对应的相关系数作为分割阈值，取值为0.2-0.4之间；其中，相关系数最高为1，相关系数最低为0；4)采用形态学算子进行骨架提取，得到显著代表海浪波峰的骨架线。形态A被B腐蚀的含义为：其中，S为约束参数，A为待处理斑块的形态(如阈值分割后的一个海浪波峰所在的斑块)，B表示大小为B调节腐蚀形态，选取边长为B个像素的正方形斑块；用B调节腐蚀A的过程是先对B做关于原点的映射，再将其映像平移x后与AC的交集至少含S个像素点，随后取结果的补集即为腐蚀结果；即用含约束参数S的B调节腐蚀A得到的集合，是B的反射与AC至少相交S个像素点时B的原点位置集合的补集；5)根据海浪波峰骨架线方向作垂直参考线，依次计算获得参考线与相邻两条骨架线交叉的距离，作为海浪波长的测量值，记为波长序列：V1＝{v1，v2，…，vn}；为保证数据质量，分别向左右两个方向平移参考线，进行多次采样，得到波长的序列集合V＝{V1，V2，...Vn}，计算总体平均值，作为该子图的海浪波长L。作为优选，上述一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法的步骤(5)中，对步骤(4)计算的每个子图的海浪波长序列，由第一个子图开始，以8-10个子图为一组进行分组(如分为T组)，计算每一组子图的海浪波长的算术平均作为该组的平均波长然后依此计算两组相邻的平均波长差的绝对值：当显著小于时(即是的1.5倍到3倍时)，就到了深水区的边缘，即将第1到n组的子图的海浪波长的算术平均作为远岸深水区的海浪波长Ld，单位：m；如不满足此条件，则无法确定深水区，该遥感图像无法用于浅海水深反演。作为优选，上述一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法的步骤(7)中根据步骤(6)确定的每一个测量点为中心点，选取大小为N×N像素的子图，其中N为2的指数，然后采用步骤(4)的方法计算获得每个测量点的海浪波长L；单位：m。作为优选，上述一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获得包含海面海浪信息的高分辨率多光谱遥感图像，采用几何校正方法进行遥感图像定位配准，使其具有较准确的地理空间参考；(2)分解太阳耀光信息和水体辐射信息；(3)选定远岸深水区海浪波长测量参考线和子图；(4)计算参考线上每一个子图的海浪波长；(5)确定远岸深水区海浪波长；(6)选定一定数量的测量点；(7)计算每一个测量点的海浪波长；(8)计算每一个测量点的水深；(9)提取测量点的多光谱水体辐射值；(10)建立多光谱水深反演模型；(11)反演整景遥感图像的浅海水深信息。

【技术特征摘要】
1.一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)获得包含海面海浪信息的高分辨率多光谱遥感图像，采用几何校正方法进行遥感图像定位配准，使其具有较准确的地理空间参考；(2)分解太阳耀光信息和水体辐射信息；(3)选定远岸深水区海浪波长测量参考线和子图；(4)计算参考线上每一个子图的海浪波长；(5)确定远岸深水区海浪波长；(6)选定一定数量的测量点；(7)计算每一个测量点的海浪波长；(8)计算每一个测量点的水深；(9)提取测量点的多光谱水体辐射值；(10)建立多光谱水深反演模型；(11)反演整景遥感图像的浅海水深信息。2.如权利要求1所述的一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法，其特征在于步骤(2)中进行太阳耀光信息和水体辐射信息的分解，获得太阳耀光信息图像和多光谱信息图像；具体分解方法如下：1)选取遥感图像中浅海区域；2)提取多光谱图像中的一个可见光波段的辐射强度L(VISn)和近红外波段的辐射强度L(NIR)，根据L(VISn)和L(NIR)的对应空间位置获得二维散点图；n＝1、2、3，为可见光波段序号；3)统计散点图的线性趋势线并计算倾斜角度4)计算获得太阳耀光信息图像Ls(VISn)′和水体辐射信息图像Lw(VISn)′，分解公式分别为：5)重复步骤2)到步骤4)，分解逐个可见光波段的太阳耀光信息和水体辐射信息，获得全部可见光波段水体辐射信息图像。3.如权利要求1所述的一种融合海浪特征和光谱特征的浅海水深遥感提取方法，其特征在于步骤(4)中对步骤(3)确定的每一个子图进行计算，获得其所代表的海浪波长；海浪波长计算采用空间相关法，具体计算步骤如下：1)以子图[记为g(x，y)，大小为N像素]的中心坐标(i，j)为原点，分别向X、Y方向移动距离r和c，r和c的取值为(-N/2，N/2)，获得匹配图像g′(x，y)，计算子图与匹配图像间的相关系数；其中，N是表示子图的大小，即像素个数；两影像间的相关系数计算公式为；其中，2)完成全部匹配图像，即r和c的取值覆盖全部的(-N/2，N/2)，获得相关系数图，图像大小为N×N像素；3)采用阈值分割法进行相关系数图二值化处理，确定相关系数大于等于阈值P的为1，小于阈值P的为0；P的大小根据实际相关系数值分布确定，具体方法为：先对子图相关系数图的相关系数从高到低进行统计像素数量，当累计像素数量为子图像素数量50％时所对应的相关系数作为分割阈值，取值为0.2-0.4之间；其中，相关系数最高为1，相关系数最低为0；4)采用形态学算子进行骨架提取，得到显著代表海浪波峰的骨架线。形态A被B腐蚀的含义为：其中，S为约束参数，A为待处理斑块的形态，B表示大小为B调节腐蚀形态，选取边长为B个像素的正方形斑块；用B调节腐蚀A的过程是先对B做关于原点的映射，再将其映像平移x后与AC的交集至少含S个像素点，随后取结果的补集即为腐蚀结果；即用含约束参数S的B调节腐蚀A得到的集合，是B的反射与AC至少相交S个像素点时B的原点位置集合的补集；5)根据海...

【专利技术属性】
技术研发人员：张华国，王隽，厉冬玲，史爱琴，楼琇林，傅斌，初梦如，
申请(专利权)人：国家海洋局第二海洋研究所，
类型：发明
国别省市：浙江,33