CN117346744A - 基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于卫星海洋遥感技术领域，具体公开一种基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法。用于海岸带浅水区域的水深获取。具体步骤为：首先基于长时间序列多光谱影像确定海岸带的裸露潮滩区域的范围，利用测高卫星获取裸露潮滩高程数据，并作为约束信息结合大潮高潮时的多光谱遥感影像数据构建星载主被动融合水深反演模型，最后将大潮低潮时的多光谱数据代入构建的水深反演模型以获取更深水区域的水深反演结果。本发明实现了海岸带浅水区域的水深获取，对于海岸带Ⅱ类水体的水深反演及无实测水深数据区域的水深获取均具有重要的技术支撑。

Description

基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法
技术领域
本发明属于卫星海洋遥感技术领域，尤其涉及一种基于涨退潮时星载主被动遥感信息的无原位测量水深反演方法。
背景技术
海岸带在海洋系统和沿海生态系统对人类社会发挥着重要作用，特别是在全球变暖导致海平面上升的时代。对海岸带区域来说，潮滩是最广泛的沿海生态系统之一。由于测绘潮间带的困难，大多潮滩的分布和状况仍然未知。因此，获取海岸带区域精确的水深测量数据有着极为重要的意义，并且可以为海洋相关方面的应用提供关键信息，如海岸带管理、海洋军事、航海安全与海洋环境保护等。传统测深方式上，单波束、多波束回声测深仪及机载激光雷达测深（ALB）系统可以获取高精度的浅水区域水深数据。然而，受限于船载和机载平台，这些传统测量手段无法应用于不易或不宜到达的海域，且成本高，测量效率低。
当前利用遥感卫星测深是绘制全球范围海岸带区域水深图的重要替代测量方法。传统的使用多光谱遥感图像的水深反演模型通常需要现场原位测量数据作为训练数据，但在世界各地偏远地区无法获得船载或机载测量数据。近年来随着星载激光雷达传感器的发展，星载激光雷达可获取浅海区域水下测深点，但对水质要求较高（Ⅰ类水体），在Ⅱ类水体海域应用受限。原因在于难以获取精确的水下测深脚点，导致水深反演模型的约束训练数据集缺失，一定程度上限制了星载主被动水深反演在我国近海海岸带的应用推广。因此，有必要针对这种问题，提出一种基于涨退潮时星载主被动遥感信息的无原位测量水深反演方法，以实现对Ⅱ类水体海域的主被动融合测深。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，有效解决现有技术中，星载主被动融合水深反演难以应用于II类水体的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，包括以下步骤。
S1、基于长时间序列多光谱影像提取海岸带的最低水线及最高水线之间的裸露潮滩区域，所述最低水线是指大潮最低水位，所述最高水线是指大潮最高水位。
S2、利用测高卫星获取裸露潮滩高程数据。
S3、以裸露潮滩高程数据作为约束信息，并结合大潮高潮时的多光谱影像数据构建星载主被动融合水深反演模型。
S4、将大潮低潮时的多光谱数据代入所述星载主被动融合水深反演模型，获得更深水区域的水深反演结果。
进一步地，步骤S1包括：1.1、利用GEE平台结合平台中公开获取的Sentinel-2多光谱遥感卫星影像数据集，选择一个落潮时间范围及一个涨潮时间范围分别提取海岸带的最低水线和最高水线，并去除多云像素，利用.median()中值函数获取中位数影像并合成无云影像。
1.2、利用自动提取水体指数并使用最大类间方差法选取所述无云影像中水体像 素的最佳阈值提取水体，所述自动提取水体指数表示为：（1）；其中， GREEN代表多光谱影像中的绿光波段，NIR代表多光谱影像中的近红外波段，SWIR1、SWIR2代 表多光谱影像中的短红外线波段，GREEN、NIR、SWIR1和SWIR2分别代表Sentinel-2影像波段 中的3、8、11、12 波段。
1.3、删除小于所选尺寸的水体像素以移除二值水陆图像中所有的内陆水体，并对二值水陆分离图像矢量化以获取陆地区域的多边形轮廓，从而提取海岸线。
1.4、重复步骤1.1～1.3以提取所选区域的涨潮及落潮时间的海岸线，获取海岸带的裸露潮滩区域。
进一步地，步骤S2包括：2.1、选取ICESat-2测高数据以获取裸露潮滩高程，寻找覆盖步骤S1所得到的裸露潮滩区域且处于落潮时ICESat-2 ATL03测高数据。
2.2、利用基于密度的聚类算法提取ICESat-2 ATL03数据中的信号光子，通过式 （2）计算：（2），其中，MinPts为最小包含点数，SN1为对应的信号光子 数目，SN2为对应的噪声光子数目，利用提取的信号光子点获取裸露潮滩高程数据。
进一步地，步骤S3包括：3.1、获取大潮高潮时的Sentinel-2多光谱影像数据，并进 行大气校正和辐射校正，利用归一化水体指数进行水陆分离，所述归一化水体指数表示为：（3）。
3.2、将步骤S2获取的裸露潮滩高程数据和经步骤3.1预处理后的Sentinel-2多光 谱影像数据代入波段比值模型进行训练构建星载主被动融合水深反演模型，所述波段比值 模型表示为：（4），其中，z代表水深值，L(λ1)代表Sentinel-2多 光谱影像中绿光波段的反射率，和L(λ2)代表Sentinel-2多光谱影像中蓝光波段的反射率； m0和m1为经训练后得到的波段比值模型系数。
3.3、利用机载激光雷达测深数据进行星载主被动融合水深反演模型验证。
进一步地，步骤S4包括：4.1、利用步骤3.1对大潮低潮时的Sentinel-2多光谱影像进行预处理，对预处理后的大潮低潮时的Sentinel-2多光谱影像提取浅水区域（水深<10m）并剔除深水区域。
4.2、将经步骤3.2计算得到的m0和m1代入经步骤4.1处理后的Sentinel-2多光谱影像中，利用波段比值模型反演得到更深水区域的水深反演结果。
相比现有技术，本发明的有益技术效果是：本发明对于测量船无法到达的浅水区域且水质较差的Ⅱ类水体区域也能够获取水深，大大扩展了遥感水深反演的覆盖范围。对于海岸带Ⅱ类水体的水深反演及无实测水深数据区域的水深获取均具有重要的数据支撑作用。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
图2是本发明实施例1训练构建的星载主被动融合水深反演模型示意图。
图3是本发明实施例1所测水域的水深反演结果示意图。
具体实施方式
实施例1：本实施例采取某水域的Sentinel-2多光谱卫星遥感影像，结合该水域的ICESat-2 ATL03数据。通过DBSCAN提取的裸露潮滩高程数据，以及该水域的机载激光雷达测深数据，通过基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法得到了星载主被动融合水深反演模型结果。
所述基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，参照图1，包括以下步骤： S1、基于长时间序列多光谱影像提取海岸带的最低水线及最高水线之间的裸露潮滩区域，所述最低水线是指大潮最低水位，所述最高水线是指大潮最高水位。
对于海岸区域潮间带的范围获取，利用传统测量方式通常比较困难且成本较高，因此可以利用全球高分辨率多光谱遥感影像。利用GEE（Google Earth Engine）平台的多光谱遥感卫星影像数据集可以获取长时序影像数据，利用自动提取水体指数（AWEI）和最大类间方差法（Otsu）提取水体，删除小于所选尺寸的水体像素以移除所有的内陆水体，并对二值水陆分离图像矢量化快速获取陆地区域的多边形轮廓，提取出海岸线，快速获取海岸带的裸露潮滩区域。
在本实施例中，具体包括以下步骤：1.1、利用GEE平台结合平台中公开获取的Sentinel-2（哨兵2号）多光谱遥感卫星影像数据集“COPERNICUS/S2”，选择一个落潮时间范围提取海岸带的最低水线及一个涨潮时间范围提取海岸带的最高水线，并去除多云像素，利用.median()中值函数获取中位数影像并合成无云影像。
1.2、利用自动提取水体指数并使用最大类间方差法选取所述无云影像中水体像 素的最佳阈值提取水体，所述自动提取水体指数表示为：（1）；其中， GREEN代表多光谱影像中的绿光波段，NIR代表多光谱影像中的近红外波段，SWIR1、SWIR2代 表多光谱影像中的短红外线波段，GREEN、NIR、SWIR1和SWIR2分别代表Sentinel-2影像波段 中的3、8、11、12 波段。
1.3、删除小于所选尺寸的水体像素以移除二值水陆图像中所有的内陆水体，并对二值水陆分离图像矢量化以获取陆地区域的多边形轮廓，从而提取海岸线。
1.4、重复步骤1.1～1.3以提取所选区域的涨潮及落潮时间的海岸线，获取海岸带的裸露潮滩区域。
S2、利用测高卫星获取裸露潮滩高程数据。
为获取裸露潮滩区域间高程，需要寻找覆盖Sentinel-2影像中裸露潮滩区域且处于落潮时的卫星测高数据（本实施例选取ICESat-2 ATL03数据为例），并利用基于密度的聚类算法（DBSCAN）有效提取出ICESat-2 ATL03数据的信号光子，以获取裸露潮滩的高程信息。
在本实施例中，具体包括以下步骤：2.1、选取ICESat-2（冰、云和陆地高程卫星2号）测高数据以获取裸露潮滩高程，寻找覆盖步骤S1所得到的裸露潮滩区域且处于落潮时ICESat-2 ATL03测高数据。
2.2、利用DBSCAN提取ICESat-2 ATL03数据中的信号光子，通过式（2）计算： （2），其中，MinPts为最小包含点数，SN1为对应的信号光子数目，SN2 为对应的噪声光子数目，利用提取的信号光子点获取裸露潮滩高程数据。
S3、以裸露潮滩高程作为约束信息，并结合大潮高潮时的多光谱影像数据构建星载主被动融合水深反演模型。
利用ICESat-2 ATL03得到的裸露潮滩高程信息结合大潮最高水位时的Sentinel-2多光谱影像数据构建星载主被动融合水深反演模型。首先需要对大潮最高水位时的Sentinel-2多光谱影像数据进行大气校正和辐射校正，并利用归一化水体指数（NDWI）进行水陆分离。将覆盖裸露潮滩区域的ICESat-2 ATL03高程数据减去最低水线处的高程得到水深数据，接着将多光谱影像蓝绿波段反射率值与水深数据代入波段比值模型进行训练，并利用机载激光雷达测深（ALB）数据进行星载主被动融合水深反演模型验证。
在本实施例中，具体包括以下步骤：3.1、获取大潮高潮时的Sentinel-2多光谱影 像数据，并进行大气校正和辐射校正，利用归一化水体指数进行水陆分离，所述归一化水体 指数表示为：（3），其中，GREEN代表多 光谱影像中的绿光波段；NIR代表多光谱影像中的近红外波段。
3.2、将步骤2.2获取的裸露潮滩高程数据和经步骤3.1预处理后的Sentinel-2多 光谱影像数据代入波段比值模型进行训练构建星载主被动融合水深反演模型，所述波段比 值模型表示为：（4），其中，z代表水深值，L(λ1)代表Sentinel-2 多光谱影像中绿光波段的反射率，和L(λ2)代表Sentinel-2多光谱影像中蓝光波段的反射 率；m0和m1为经训练后得到的波段比值模型系数，所述训练后的波段比值模型即所述星载主 被动融合水深反演模型。
3.3、利用机载激光雷达测深数据进行星载主被动融合水深反演模型验证。
对利用Sentinel-2数据和ICESat-2数据训练后的波段比值模型即星载主被动融合水深反演模型代入机载激光雷达测深数据进行验证，用于比较水深反演结果。如图2所示，横坐标x的实测水深值代表机载激光雷达测深数据，纵坐标y的反演水深值代表利用波段比值模型计算出的水深值，波段比值模型的相关系数（R2）为0.77，均方根差（RMSE）为0.88m。
S4、将大潮低潮时的多光谱数据代入构建的星载主被动融合水深反演模型，即可获得更深水区域的水深反演结果。
对预处理后的大潮最低水位时的Sentinel-2多光谱影像提取浅水区域并剔除深水区域，并将浅水区域代入构建好的水深反演波段比值模型即星载主被动融合水深反演模型进行水深计算，得到该区域更深水深范围的水深反演结果。
在本实施例中，具体包括以下步骤：4.1、利用步骤3.1对大潮低潮时的Sentinel-2多光谱影像进行预处理，对预处理后的大潮低潮时的Sentinel-2多光谱影像提取浅水区域并剔除深水区域，所述浅水区域的水深小于10m。
4.2、将经步骤3.2计算得到的m0和m1代入经步骤4.1处理后的Sentinel-2多光谱影像中，利用波段比值模型即公式（4）反演得到该区域更深水深范围的水深反演结果，如图3所示，展示了所测水域0～7.75m的水深反演结果图。
本实施例对于测量船无法到达的浅水区域且水质较差的Ⅱ类水体区域也能获取水深，大大扩展了遥感水深反演的覆盖范围。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于长时间序列多光谱影像提取海岸带的最低水线及最高水线之间的裸露潮滩区域，所述最低水线是指大潮最低水位，所述最高水线是指大潮最高水位；
S2、利用测高卫星获取裸露潮滩高程数据；
S3、以裸露潮滩高程数据作为约束信息，并结合大潮高潮时的多光谱影像数据构建星载主被动融合水深反演模型；
S4、将大潮低潮时的多光谱数据代入所述星载主被动融合水深反演模型，获得更深水区域的水深反演结果。
2.根据权利要求1所述的基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，其特征在于，步骤S1包括：
S1.1、利用GEE平台结合平台中公开获取的Sentinel-2多光谱遥感卫星影像数据集，选择一个落潮时间范围及一个涨潮时间范围分别提取海岸带的最低水线和最高水线，并去除多云像素，利用.median()中值函数获取中位数影像并合成无云影像；
S1.2、利用自动提取水体指数并使用最大类间方差法选取所述无云影像中水体像素的最佳阈值提取水体，所述自动提取水体指数表示为：
（1）；
其中，GREEN代表多光谱影像中的绿光波段，NIR代表多光谱影像中的近红外波段，SWIR1、SWIR2代表多光谱影像中的短红外线波段，GREEN、NIR、SWIR1和SWIR2分别代表Sentinel-2影像波段中的3、8、11、12 波段；
S1.3、删除小于所选尺寸的水体像素以移除二值水陆图像中所有的内陆水体，并对二值水陆分离图像矢量化以获取陆地区域的多边形轮廓，从而提取海岸线；
S1.4、重复步骤S1.1～S1.3以提取所选区域的涨潮及落潮时间的海岸线，获取海岸带的裸露潮滩区域。
3.根据权利要求2所述的基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，其特征在于，步骤S2包括：
S2.1、选取ICESat-2测高数据以获取裸露潮滩高程，寻找覆盖步骤S1所得到的裸露潮滩区域且处于落潮时ICESat-2 ATL03测高数据；
S2.2、利用基于密度的聚类算法提取ICESat-2 ATL03数据中的信号光子，通过式（2）计算：（2），其中，MinPts为最小包含点数，SN1为对应的信号光子数目，SN2为对应的噪声光子数目，利用提取的信号光子点获取裸露潮滩高程数据。
4.根据权利要求3所述的基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，其特征在于，步骤S3包括：
S3.1、获取大潮高潮时的Sentinel-2多光谱影像数据，并进行大气校正和辐射校正，利用归一化水体指数进行水陆分离，所述归一化水体指数表示为：
（3）；
S3.2、将步骤S2获取的裸露潮滩高程数据和经步骤S3.1预处理后的Sentinel-2多光谱影像数据代入波段比值模型进行训练构建星载主被动融合水深反演模型，所述波段比值模型表示为：（4），其中，z代表水深值，L(λ1)代表Sentinel-2多光谱影像中绿光波段的反射率，和L(λ2)代表Sentinel-2多光谱影像中蓝光波段的反射率；m0和m1为经训练后得到的波段比值模型系数；
S3.3、利用机载激光雷达测深数据进行星载主被动融合水深反演模型验证。
5.根据权利要求4所述的基于涨退潮时星载主被动遥感信息的测量水深反演方法，其特征在于，步骤S4包括：
S4.1、利用步骤S3.1对大潮低潮时的Sentinel-2多光谱影像进行预处理，对预处理后的大潮低潮时的Sentinel-2多光谱影像提取浅水区域并剔除深水区域，所述浅水区域的水深小于10m；
S4.2、将经步骤S3.2计算得到的m0和m1代入经步骤S4.1处理后的Sentinel-2多光谱影像中，利用波段比值模型反演得到更深水区域的水深反演结果。
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