四种遥感浅海水深反演算法的比较

发布时间：2017-10-24 04:26

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【摘要】：详细介绍了单波段线性回归模型、两波段比值线性回归模型、多波段组合线性回归模型、BP神经网络模型等4种光学遥感水深反演算法,然后利用同一地区、同一时期的Worldview-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对4种水深反演模型的准确性进行了实验比较。研究表明:多波段组合线性回归模型、BP神经网络模型的水深反演的性能较好,利用多光谱遥感图像数据反演得到的水深值误差较小;而单波段线性回归模型、两波段比值线性回归模型的效果较差。
【作者单位】： 上海海洋大学海洋科学学院;信息工程大学;
【关键词】： 水深反演 线性回归模型 神经网络模型 单波段线性回归模型 两波段比值线性回归模型 多波段组合线性回归模型 BP神经网络模型
【基金】：上海市科学技术委员会科研计划项目(14590502200)
【分类号】：P237;P229
【正文快照】： 2.信息工程大学,河南郑州450001)浅海是指陆地周围水深小于500 m的区域,浅海水深信息是浅海航行、浅海环境治理、浅海资源开发利用等必不可少的基础地理空间信息。传统的水深信息主要利用船载声呐、机载激光测深系统等进行获取。随着卫星遥感技术的发展,利用卫星遥感图像反演

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1 孙德勇;李云梅;王桥;乐成峰;;利用高光谱数据估算太湖水体CDOM浓度的神经网络模型[J];武汉大学学报(信息科学版);2009年07期

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本文编号：1087034