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国土资源遥感  2016, Vol. 28 Issue (4): 170-175    DOI: 10.6046/gtzyyg.2016.04.26
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基于WorldView-2数据的西沙群岛遥感水深反演——以赵述岛和南岛为例
李丽1,2
1. 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院, 北京 100083;
2. 中国国土资源航空物探遥感中心, 北京 100083
Remote sensing bathymetric inversion for the Xisha Islands based on WorldView-2 data: A case study of Zhaoshu Island and South Island
LI Li1,2
1. School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences(Beijing), Beijing 100083, China;
2. China Aero Geophysical and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China
全文: PDF(5367 KB)   HTML  
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摘要 

利用WorldView-2卫星数据,对西沙群岛的赵述岛和南岛开展了水深反演。以赵述岛为实验区,分析水深与各波段及波段组合的相关性,将水深相关性最大的海岸波段与绿光波段组合作为水深反演因子,建立多种回归拟合模型;将反演结果与实测水深误差对比,确定最佳拟合方式;最后,将该模型应用到南岛,反演其水深等值线图,并将其与南岛实测水深点相较。结果表明,南岛整体水深反演均方根误差在1.25 m以内。

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关键词 大气透射率单窗算法相对湿度反演    
Abstract

Taking the WorldView-2 satellite data as sources, the author carried out depth study in the Xisha Islands, with the Zhaoshu Island and the South Island as test areas. The author first analyzed the correlation between the measured water depth and each band and then chose the most relevant band and band combination. It is shown that the coast band with green band ratio is the ideal combination for water depth extraction. Based on varying regression fitting analysis, the author determined the best fitting way that could achieve the best fitting precision in comparison with the real survey depth. At last, the model was used to conduct depth inversion of the South Island, and it is shown that water depth inversion root mean square error is less than 1.5 m, and the biggest relative error is within 0.26 m.

Key wordsatmospheric transmissivity    mono-window algorithm    relative humidity    inversion
收稿日期: 2015-10-26      出版日期: 2016-10-20
:  TP79  
基金资助:

中国地质调查局地质调查项目“三沙市岛礁遥感综合调查与监测”(编号:12120113003200)资助。

作者简介: 李丽(1982-),女,硕士,高级工程师,主要从事遥感技术应用方面的研究。
引用本文:   
李丽. 基于WorldView-2数据的西沙群岛遥感水深反演——以赵述岛和南岛为例[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(4): 170-175.
LI Li. Remote sensing bathymetric inversion for the Xisha Islands based on WorldView-2 data: A case study of Zhaoshu Island and South Island. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2016, 28(4): 170-175.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2016.04.26      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2016/V28/I4/170

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