基于悬浮泥沙的辐射沙洲水下地形遥感反演研究

摘要

随着遥感技术的发展，遥感反演水下地形逐渐被人们所接受。运用该技术可以快速、准确地获取研究区大范围的水下地形信息。本文以江苏沿海辐射沙洲中的西洋为研究区，通过实测的表层悬浮泥沙体积浓度和光谱反射率数据，建立表层悬沙反演模型，以Landsat-5影像各波段反射率为原数据反演研究区表层悬沙体积浓度；在此基础上探讨不同的表层悬沙浓度对影像各波段光谱的贡献，并在遥感反演水深时，去除悬沙浓度的光谱贡献以提高水深反演精度。本文所得结论如下： 1．根据实测光谱和悬沙浓度数据分析表明，TM3波段与浓度的相关性最高。 2．在进行表层悬沙体积浓度反演时，通过比较单波段模型、多波段线性模型、比值模型和仿NDVI模型的相关性，发现比值模型的反演效果最好；模型的相关系数平方为0.888，模型检验的均方误差(MSE)为18.21、平均绝对误差(MAE)为14.67。 3．分析反演所得表层悬沙体积浓度与各波段光谱值间关系并建立回归模型，发现悬沙浓度的变化对TM3波段和TM4波段的光谱反射率影响比较大。在水深一定时，相对于表层悬沙体积浓度为0时，悬沙浓度对TM3和TM4的光谱反射率贡献分别为△TM3=0.0002*C+C<'2>*5.2*10<'-7>、△TM4=0.0001*C+C<'2>*1.3*10<'-6>(其中C为表层悬沙体积浓度)。 4．在未考虑悬沙浓度对光谱的贡献时，比较单因子线性模型、多因子线性模型、单因子非线性模型和多因子非线性模型，发现多因子非线性模型反演水深精度最好，模型的平均相对误差为20.18％；在考虑悬沙浓度对光谱的贡献后，多因子非线性模型反演水深的平均相对误差为18.78％。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1选题依据和研究意义

1.1.1选题依据

1.1.2研究目的及意义

1.2水深遥感和悬沙遥感国内外研究现状

1.2.1水深遥感研究现状及存在问题

1.2.2悬沙遥感研究现状及存在问题

1.3研究内容、方法和技术路线

1.3.1研究内容

1.3.2研究方法

1.3.3技术路线

第二章研究区概述及数据采集

2.1研究区概述

2.1.1地貌形态

2.1.2水动力条件

2.1.3底质类型

2.2数据资料获取

2.2.1悬沙浓度、粒径数据获取

2.2.2悬浮泥沙光谱测量

2.2.3水深数据获取

2.2.4影像资料获取

第三章表层悬沙浓度反演原理与水深遥感反演原理

3.1表层悬沙浓度反演的原理

3.1.1悬浮泥沙遥感反演理论基础

3.1.2悬浮泥沙遥感反演模式

3.2水深遥感反演原理

3.2.1光在大气和水体传播

3.2.2水深遥感物理原理

3.2.3水深遥感模型

第四章表层悬沙浓度遥感反演模式

4.1采样点悬沙光谱特性

4.2表层悬浮泥沙体积浓度反演模式

4.2.1数据选取

4.2.2中心波长反射率与悬沙体积浓度的相关分析

4.2.3悬沙浓度反演模式

4.3研究区表层悬沙体积浓度反演

第五章基于悬沙的西洋水下地形遥感反演

5.1影像预处理

5.1.1大气校正

5.1.2几何校正

5.1.3水陆分离

5.2未考虑悬沙的水深遥感反演

5.2.1水深数据处理

5.2.2样本的选取

5.2.3水深反演模型建立

5.3基于悬沙浓度的水深遥感反演

5.3.1表层悬沙体积浓度反演

5.3.2悬沙对光谱的贡献

5.3.3基于悬沙浓度的水深模型建立

第六章结论与讨论

6.1结论与创新

6.2讨论

参考文献

致谢