[发明专利]一种基于透水波段比值因子的水深反演方法

摘要

本发明公开了一种基于透水波段比值因子的水深反演方法，包括以下几个步骤：步骤一：对遥感图像进行辐射定标；步骤二：对辐射定标后遥感图像进行大气校正；步骤三：对大气校正后遥感图像进行图像增强处理；步骤四：对图像增强处理后遥感图像进行水陆分离；步骤五：对水陆分离后遥感图像进行几何纠正与数据处理；步骤六：建立神经网络水深反演模型；本发明基于透水波段比值因子的神经网络反演模型与单一透水波段作为输入的神经网络模型相比，标准差较小，相关系数较大。该模型不受海水类型和海底底质的影响，同时具有解决复杂非线性映射的功能和良好的推广能力。

主权项

一种基于透水波段比值因子的水深反演方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤一：对遥感图像进行辐射定标；对遥感原始图像进行辐射定标；步骤二：对辐射定标后遥感图像进行大气校正；利用黑暗像元法在应用遥感图像前对其进行大气校正；步骤三：对大气校正后遥感图像进行图像增强处理；采用高斯低通滤波进行图像增强处理；步骤四：对图像增强处理后遥感图像进行水陆分离；利用近红外波段取得水陆边界阈值，建立掩膜图像，进行水陆分离；步骤五：对水陆分离后遥感图像进行几何纠正与数据处理；采用有理函数模型，选取若干个控制点，实现对遥感图像的纠正；在提取实测水深值前，提取实测水深的海图转换到与遥感影像数据相同的坐标系统，使实测水深点数据与遥感图像中各波段相应的DN值对应起来；步骤六：建立神经网络水深反演模型；提取实测水深点波段DN值，建立透水波段比值因子，以透水波段比值因子向量为输入值，实测水深值为输出值，建立透水波段比值的神经网络水深反演模型；神经网络水深反演模型训练完成后，利用测试水深点数据进行测试，把测试水深点对应的透水波段比值因子作为模型的输入，输出为测试点对应的水深反演值。