一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，属于卫星遥感技术领域，解决了现有技术在无先验数据基础上无法精准获得多波段浅海底质光谱反射率的问题

【技术实现步骤摘要】
一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法


[0001]本专利技术涉及卫星遥感
，尤其涉及一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法
。

技术介绍

[0002]浅海底质，如珊瑚礁
、
海草床等，是海洋生态环境保护
、
维护生物多样性和碳储存的重要场所
。
浅海生态系统的脆弱性较高，易受到自然干扰和人类活动的威胁，近年来呈现加速退化趋势
。
鉴于浅海水下生态环境的复杂性与重要性，为了保护其健康可持续发展，需加强对浅海底质所在海域的高频监测
。
[0003]目前，常规的浅海底质研究方法包括：现场底质取样，开展实验室分析；以及，采用多波束声纳，通过其回波特性对海底底质类型进行分类
。
然而，这些方法消耗时间长，且成本较高，尤其在水深较浅的区域，受船只航行安全的限制，现场测量难度较高，且水下测量和摄影等存在安全风险，严重影响了光学浅水区底质的有效监测
。
[0004]浅海底质光谱反射率是浅海底质健康状态的重要指示参数，反映底质结构与物质组成
。
利用卫星遥感光谱特征提取浅海底质光谱特征可进一步判别底质类型
、
分布和底质生物健康状况
。
然而，目前仍缺乏高分辨率及高精度的浅海底质类型分布及变化等监测数据，迫切需要开发基于卫星遥感数据的浅海底质监测方法
。
[0005]被动光学遥感传感器可接收海面离水辐亮度，在浅海区域，这部分信号会同时包含水体和底质的信号
。
底质在水面可见，影响离水辐亮度的区域可定义为光学浅水区
。
传统的基于卫星遥感的浅海底质反射率探测方法需从离水辐亮度中剔除海面之下海底之上的水体光学信号，以提高识别准确率
。
目前，还没有最佳的方法分离水体光学特性和底质对遥感反射率的影响
。
现有的浅海底质反射率反演方法主要包括经验模型和半分析模型
。
然而，经验模型需要获取实测数据等先验知识来校准模型的参数，往往具有局地性，对于无实测数据的区域难以广泛应用
。
而基于物理机制的半分析模型会更准确且应用更为广泛
。
常见的半分析模型为基于辐射传输的半解析高光谱优化模型，将遥感反射比表示为水深
、
海底反照率和水体光学性质的函数，通过非线性优化的方法同时求解
。
但是该方法依赖于高光谱数据，需要的未知数多，且获得的为海底反照率，难以获得多波段的底质光谱反射率
。
[0006]此外，近年来多光谱的底质反射率反演方法也得到应用
。
虽然该方法克服了对高光谱数据的依赖，但是需要假设底质类型和水深条件，且仅获得蓝
、
绿两个波段的反射率（参见中国专利
CN115482470A
）
。
因此，开发一种不依赖于先验知识的高精度多波段的浅海底质反射率遥感反演方法十分必要
。
该方法将有助于提供准确的浅海底质监测数据，为浅海生态系统的保护和可持续发展提供支持
。

技术实现思路

[0007]鉴于上述的分析，本专利技术实施例旨在提供一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，用以解决现有技术在无先验数据基础上无法精准获得多波段浅海底质光谱
反射率的问题
。
[0008]一方面，本专利技术实施例提供了一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，包括如下步骤：
S1.
构建浅海底质反射率半解析遥感反演模型，该模型的输入为遥感反射率
、
水深
、
叶绿素浓度，输出为浅海底质反射率；
S2.
构建基于遥感反射率数据的浅海水深大面反演模型，该模型的输入为遥感反射率，输出为水深；
S3.
获取目标浅水区的遥感反射率数据集，输入上述基于遥感反射率数据的浅海水深大面反演模型中，获得目标浅水区各位置的水深；
S4.
获取高光谱（专业术语，光谱
400~700nm
，在可见光区域有几十到数百个波段）的不同底质类型对应的实测浅海底质反射率高光谱数据，进行所述数据的相关性分析，找到对所有底质类型都适用的强相关的两个波段，并对这两个波段的浅海底质反射率建立量化关系式；
S5.
基于上述量化关系式，结合上述浅海底质光谱半解析遥感反演模型
、
水深数据，通过反演获得目标浅水区的浅海底质反射率分布结果
。
[0009]上述技术方案的有益效果如下：提供了一种无需先验知识的浅海底质反射率遥感反演方法，可应用于遥感
和海底探测

。
传统的被动多光谱或者高光谱遥感反演底质反射率需要结合水深
、
水体光学特性
、
底质类型等先验知识，未知数多，不确定性大，且难以获得多波段的底质光谱反射率
。
上述方案建立了浅海底质反射率与遥感反射率
、
叶绿素浓度和水深的理论关系，进而实现了可实际应用于卫星数据的浅海底质反射率半解析遥感反演模型，模型输入参数为遥感反射率
、
水深和叶绿素浓度
。
水深可通过建立的浅海水深大面反演模型获得，可适用于没有现场测量的情况下的光学浅水区水深反演
。
进一步的，通过建立两波段底质反射率之间的强相关关系，结合浅海底质反射率半解析遥感反演模型和浅海水深大面反演模型，构建了浅海底质光谱反射率大面遥感反演模型，可以不依赖先验知识，反演获得大面底质光谱反射率
。
通过结合本专利技术提出的一系列模型算法，最终可以实现仅输入高分辨率卫星影像的遥感反射率，反演获得大面浅海底质光谱反射率，为浅海底质探测提供有效的遥感观测产品
。
该方法可望广泛应用于全球浅水一类水体海域，特别是全球海草床和珊瑚礁区域的底部光谱的反演，具有较高的实用性
。
相比于单波段的底质反射率，该方法所反演的底质光谱反射率为多波段产品，可为后续识别底质类型
、
了解其健康状况和估算碳储量提供方法支撑
。
[0010]基于上述方法的进一步改进，所述底质类型包括海草
、
白沙
、
藻类
、
健康珊瑚
、
白化珊瑚中的至少一种
。
[0011]进一步，步骤
S1
构建的浅海底质反射率半解析遥感反演模型为不需要先验知识的模型，且该模型进一步包括：，，，
，式中，
R
w
(
λ
)
为水体反射率，
R
b
(
λ
)
为浅海底质反射率，
K
d
(
λ
)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.
构建浅海底质反射率半解析遥感反演模型，该模型的输入为遥感反射率
、
水深
、
叶绿素浓度，输出为浅海底质反射率；
S2.
构建基于遥感反射率数据的浅海水深大面反演模型，该模型的输入为遥感反射率，输出为水深；
S3.
获取目标浅水区的遥感反射率数据集，输入上述基于遥感反射率数据的浅海水深大面反演模型中，获得目标浅水区各位置的水深；
S4.
获取不同底质类型对应的实测浅海底质反射率高光谱数据，进行所述数据的相关性分析，找到对所有底质类型都适用的强相关的两个波段，并对这两个波段的浅海底质反射率建立量化关系式；
S5.
基于上述量化关系式，结合上述浅海底质光谱半解析遥感反演模型
、
水深数据，通过反演获得目标浅水区的浅海底质反射率分布结果
。2.
根据权利要求1所述的基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，其特征在于，所述底质类型包括海草
、
白沙
、
藻类
、
健康珊瑚
、
白化珊瑚中的至少一种
。3.
根据权利要求2所述的基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，其特征在于，步骤
S1
构建的浅海底质反射率半解析遥感反演模型为不需要先验知识的模型，且该模型进一步包括：，，，，式中，
R
w
(
λ
)
为水体反射率，
R
b
(
λ
)
为浅海底质反射率，
K
d
(
λ
)
为漫衰减系数，
K
dw
(
λ
)
为纯水的漫衰减系数， H 为水深，
λ
为波段，
R
rs
(
λ
)
为遥感反射率，
Q
为水体光场分布系数，
M(
λ
)
为中间变量，
chl
为叶绿素浓度，
χ
(
λ
)、e(
λ
)
为经验系数，
f()
为拟合函数
。4.
根据权利要求3所述的基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，其特征在于，对于浅海清洁一类水体，在假设水体均匀
、
不考虑荧光和水体非弹性散射
、
水深在设定值以下且底质反射率为0的条件下，浅海底质反射率半解析遥感反演模型中的拟合函数
f()
为：，式中，
p1(
λ
)、p2(
λ
)、p3(
λ
)、p4(
λ
)
均为经验系数
。5.
根据权利要求4所述的基于双波段关系的浅海底质反射率遥感监测方法，其特征在于，步骤
S2
进一步包括：
S21.
获取不同底质类型
、
不同叶绿素浓度
、
不同水深下的遥感反射率数据，建立包括所有所述遥感反射率数据的模拟数据集；
S22.
通过下面公式构建基于遥感反射率数据的浅海水深大面反演模型，该模型的输入
为遥感反射率，输出为水深，，式...

【专利技术属性】
技术研发人员：何贤强，潘天峰，白雁，龚芳，李腾，王迪峰，
申请(专利权)人：自然资源部第二海洋研究所，
类型：发明
国别省市：