【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理领域，尤其涉及一种基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法。
技术介绍
1、近岸浅水环境是世界上最具社会经济重要性和生产力的生态系统之一，对近岸浅水环境的监测是一项重要任务。除了监测此类生态系统中底部基质的变化外，一个所需的参数是底部深度，因为它不仅对于海上航行很重要，而且对于沿海环境管理也很重要。许多具有良好空间分辨率成像仪的被动水色卫星，例如landsat-8（30 m分辨率）、sentinel-2（20 m分辨率）和 coastal zone imager（50 m分辨率），一直在对沿海地区进行常规测量，测量得到的被动遥感图像是作为观察海洋水体性质的基础资料。随着主动遥感卫星冰、云和陆地高程卫星二号（icesat-2）的发射和运行，该卫星搭载的先进地形激光高度计系统（atlas）能够获得高精度的水深地形数据。由于激光雷达的穿透能力有限，目前atlas仅能够获得50米以内的水深信息，这部分水深信息对应的恰好是光学浅水区域水体。
2、对于浅水区域的管理，首先需要区分出浅水与深水区域。传统光学...
【技术保护点】
1.一种基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，所述S3中，被动遥感图像的辐射传输数据计算表达式如下：
3.根据权利要求1所述的基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，所述S2中，预处理的操作包括大气校正。
4.根据权利要求1所述的基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，所述S1中，采用DBSCAN算法获取先验水深数据点。
5.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，所述s3中，被动遥感图像的辐射传输数据计算表达式如下：
3.根据权利要求1所述的基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学浅水分类方法，其特征在于，所述s2中，预处理的操作包括大气校正。
4.根据权利要求1所述的基于被动遥感光谱图像应用神经网络的光学...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鹏，谢丛霜，张镇华，张思琪，黄海清，
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：
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