一种高精度多时序水深反演方法技术

本发明专利技术提供一种高精度多时序水深反演方法

【技术实现步骤摘要】
一种高精度多时序水深反演方法、计算设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及遥感测绘
，具体而言，涉及一种高精度多时序水深反演方法
、
计算设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]海岸带
、
岛礁和珊瑚礁等浅水区域为海洋生态系统的生物多样性和可持续发展提供了关键的环境要素，而通过对浅水区域进行水深反演，得到的水深数据可以应用于航行安全
、
港口规划
、
海洋工程设计
、
海洋科学研究和海洋资源开发等领域，所以对浅水区域进行水深反演也至关重要
。
[0003]在现有技术中，一般采用舰载声学传感器或卫星水深反演方法进行水深反演，但舰载声学传感器，如多波束超声波探测仪或机载
LiDAR
（激光探测及测距系统）等，会受水深的变浅影响，造成探测效率急剧降低或无法探测问题，导致水深反演的精度低；而卫星水深反演方法的卫星影像往往受时空条件的影响，其影像辐射信息不稳定，导致水深反演的精度也很低
。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的问题是如何改善水深反演的精度
。
[0005]为解决上述问题，第一方面，本专利技术提供一种高精度多时序水深反演方法，包括：
S1、
分别获取目标区域单一时序的遥感影像
、
水面光子数据和水底光子数据，根据所述水面光子数据和所述水底光子数据生成水深样本数据集；
S2、
根据所述水深样本数据集提取所述遥感影像的影像反射率，生成水深与反射率数据集；
S3、
根据所述水深与反射率数据集，构建至少一种水深反演模型，根据所述水深与反射率数据集和至少一种所述水深反演模型，生成至少一种水深反演结果，并根据所述水深反演结果生成水深反演结果数据集；
S4、
循环
S1
‑
S3
，获取每个所述单一时序的所述水深反演结果数据集，生成多时序水深反演结果数据集；
S5、
遍历所述多时序水深反演结果数据集，采用最大离群法剔除误差，生成有效多时序水深反演结果数据集，并根据所述有效多时序水深反演结果数据集生成水深分布直方图；
S6、
对所述水深分布直方图进行高斯拟合，生成水深分布曲线；
S7、
采用最小二乘法拟合所述水深分布曲线的曲线参数，根据所述曲线参数，生成目标区域水深值
。
[0006]可选地，所述根据所述水面光子数据和所述水底光子数据生成水深样本数据集，包括：所述水面光子数据包括水面光子高程，所述水底光子数据包括水底光子经度
、
水
底光子纬度以及水底光子高程；根据所述水面光子高程，采用平均海平面高程公式，生成平均海平面高程，所述平均海平面高程公式包括：；
[0007]其中，为所述平均海平面高程，为水面光子的数量，为第
i
个所述水面光子的所述水面光子高程；
[0008]根据所述水底光子高程和所述平均海平面高程，生成光子高程；根据所述水底光子经度
、
所述水底光子纬度以及所述光子高程，生成所述水深样本数据集
。
[0009]可选地，所述根据所述水深样本数据集提取所述遥感影像的影像反射率，生成水深与反射率数据集，包括：将所述水深样本数据集中的所述水底光子经度以及所述水底光子纬度映射到所述遥感影像中，获取所述遥感影像中与所述水深样本数据集光子点位对应的像素点位；提取所述像素点位各个波段的所述影像反射率；根据所述光子高程和所述影像反射率，生成所述水深与反射率数据集
。
[0010]可选地，所述循环
S1
‑
S3
，获取每个所述单一时序的所述水深反演结果数据集，生成多时序水深反演结果数据集，包括：循环
S1
‑
S3
，获取每个所述单一时序的所述水深反演结果数据集；根据所有所述水深反演结果数据集，提取所述遥感影像中每个像素点位和其预设邻域内所有所述像素点位的所有所述水深反演结果；根据所述每个像素点位和其预设邻域内所有所述像素点位的所有所述水深反演结果，生成像素点位综合水深反演结果；根据所有所述像素点位综合水深反演结果，生成所述多时序水深反演结果数据集
。
[0011]可选地，所述采用最大离群法剔除误差，生成有效多时序水深反演结果数据集，包括：根据所述最大离群法，采用阈值公式，剔除所述误差，生成有效多时序水深反演结果，所述阈值公式包括：；
[0012]其中，
R
为阈值范围，为所述多时序水深反演结果数据集中的所述水深反演结果，为所述水深反演结果的均值，
min
和
max
分别表示在所述均值上下浮动的最小范围和最大范围；
[0013]根据所述有效多时序水深反演结果，生成所述有效多时序水深反演结果数据集
。
[0014]可选地，所述对所述水深分布直方图进行高斯拟合，生成水深分布曲线，包括：根据高斯拟合公式对所述水深分布直方图进行高斯拟合，生成所述水深分布曲线，所述高斯拟合公式包括：
；
[0015]其中，为所述水深分布曲线的振幅，
μ
为所述水深分布曲线的中值，
σ
为所述水深分布曲线的标准差，
x
为所述有效多时序水深反演结果数据集
。
[0016]可选地，在所述采用最小二乘法拟合所述水深分布曲线的曲线参数，根据所述曲线参数，生成目标区域水深值之后，还包括：根据所述目标区域水深值，采用置信度评价规则，生成置信度评价结果，所述置信度评价规则包括：；
[0017]其中，
Confidence
为所述置信度评价结果，
μ
为所述水深分布曲线的中值，
σ
为所述水深分布曲线的标准差，
abs
为绝对值函数
。
[0018]可选地，所述分别获取目标区域单一时序的遥感影像
、
水面光子数据和水底光子数据，包括：分别获取所述目标区域单一时序的所述遥感影像
、
水面光子信号和水底光子信号；滤波所述水面光子信号，生成所述水面光子数据；滤波并折射校正所述水底光子信号，生成所述水底光子数据
。
[0019]第二方面，本专利技术提供一种计算设备，包括存储器
、
处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述程序时，实现如上所述的高精度多时序水深反演方法
。
[0020]第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的高精度多时序水深反演方法
。
[0021]本专利技术提供的高精度多时序水深反演方法
、
计算设备及存储介质的有益效果为：因为水面光子数据和水底光本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种高精度多时序水深反演方法，其特征在于，包括：
S1、
分别获取目标区域单一时序的遥感影像
、
水面光子数据和水底光子数据，根据所述水面光子数据和所述水底光子数据生成水深样本数据集；
S2、
根据所述水深样本数据集提取所述遥感影像的影像反射率，生成水深与反射率数据集；
S3、
根据所述水深与反射率数据集，构建至少一种水深反演模型，根据所述水深与反射率数据集和至少一种所述水深反演模型，生成至少一种水深反演结果，并根据所述水深反演结果生成水深反演结果数据集；
S4、
循环
S1
‑
S3
，获取每个所述单一时序的所述水深反演结果数据集，生成多时序水深反演结果数据集；
S5、
遍历所述多时序水深反演结果数据集，采用最大离群法剔除误差，生成有效多时序水深反演结果数据集，并根据所述有效多时序水深反演结果数据集生成水深分布直方图；
S6、
对所述水深分布直方图进行高斯拟合，生成水深分布曲线；
S7、
采用最小二乘法拟合所述水深分布曲线的曲线参数，根据所述曲线参数，生成目标区域水深值
。2.
根据权利要求1所述的高精度多时序水深反演方法，其特征在于，所述根据所述水面光子数据和所述水底光子数据生成水深样本数据集，包括：所述水面光子数据包括水面光子高程，所述水底光子数据包括水底光子经度
、
水底光子纬度以及水底光子高程；根据所述水面光子高程，采用平均海平面高程公式，生成平均海平面高程，所述平均海平面高程公式包括：；其中，为所述平均海平面高程，为水面光子的数量，为第
i
个所述水面光子的所述水面光子高程；根据所述水底光子高程和所述平均海平面高程，生成光子高程；根据所述水底光子经度
、
所述水底光子纬度以及所述光子高程，生成所述水深样本数据集
。3.
根据权利要求2所述的高精度多时序水深反演方法，其特征在于，所述根据所述水深样本数据集提取所述遥感影像的影像反射率，生成水深与反射率数据集，包括：将所述水深样本数据集中的所述水底光子经度以及所述水底光子纬度映射到所述遥感影像中，获取所述遥感影像中与所述水深样本数据集光子点位对应的像素点位；提取所述像素点位各个波段的所述影像反射率；根据所述光子高程和所述影像反射率，生成所述水深与反射率数据集
。4.
根据权利要求1所述的高精度多时序水深反演方法，其特征在于，所述循环
S1
‑
S3
，获取每个所述单一时序的所述水深反演结果数据集，生成多时序水深反演结果数据集，包括：循环
S1
‑
S3
，获取每个所述单一时序的所述水深反演结果数据集；根据所有所述水深反演结果数据集，提取所述遥感影像中每个像素点位和其...

【专利技术属性】
技术研发人员：乐源，谌一夫，胡萌志，钱悦，张东方，
申请(专利权)人：东海实验室，
类型：发明
国别省市：