基于多光谱数据的南海浅水水深测量算法研究

• 作者: 宋珍珍 朱金山 纪轩禹 赵露露
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: QuickBird 水深测量 多光谱 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 10-13,17
• 页数: 5页
• 分类号: P234.2
• 字数: 3756字
• 语种: 中文

摘要

沿海地区的水深测量是大多数海岸工程和沿海科学应用的常见要求.然而,在我国南海浅水区域(0—10 m)及部分政治敏感区,船只很难到达导致测量非常不便,这种情况下遥感测量方法凸显了其价值.本文基于QuickBird多光谱遥感影像及同时期多波束实地测量水深点数据,利用6种算法模型定量反演了中国南海甘泉岛周边浅海的水深.精度验证结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络模型与实际测量水深的相关系数R2大于0.96,测量结果可靠.