结合光谱信息与空间特征的浅海光学遥感水深反演

作     者：尹飞 戚甲伟 滕东东 YIN Fei;QI Jiawei;TEN Dongdong

作者机构：山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 

出 版 物：《北京测绘》 (Beijing Surveying and Mapping)

年 卷 期：2022年第36卷第5期

页      面：531-536页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：水深遥感 极限梯度提升 BP神经网络 空间特征 

摘      要：本文基于四波段的GeoEye-1高分辨率遥感影像,以中国南海甘泉岛附近浅海区域为研究区进行水深反演实验。现阶段的机器学习水深反演方法,大多是把波段反射率信息作为反演因子,忽略了空间特征信息对水深反演的影响。本文结合影像的光谱信息与空间特征,利用极限梯度提升与BP神经网络算法构建水深反演模型,探究空间特征因子对模型性能的影响。研究结果表明:引入空间特征因子的两个模型均方根误差降低了25%~31%,相关系数从0.94提高到0.97。空间特征模型有效地降低了误差聚集性问题,水深反演精度显著提升。