留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测

陈琛 马毅 张靖宇

陈琛, 马毅, 张靖宇. GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测[J]. 海洋学报, 2018, 40(4): 51-60. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2018.04.005
引用本文: 陈琛, 马毅, 张靖宇. GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测[J]. 海洋学报, 2018, 40(4): 51-60. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2018.04.005
Chen Chen, Ma Yi, Zhang Jingyu. Spectral fidelity and water depth remote sensing detection of EMD of GF-1 WFV images[J]. Haiyang Xuebao, 2018, 40(4): 51-60. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2018.04.005
Citation: Chen Chen, Ma Yi, Zhang Jingyu. Spectral fidelity and water depth remote sensing detection of EMD of GF-1 WFV images[J]. Haiyang Xuebao, 2018, 40(4): 51-60. doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2018.04.005

GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测

doi: 10.3969/j.issn.0253-4193.2018.04.005
基金项目: 国家重点研发计划(2016YFC1402701);高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)应用示范系统项目——高分海岸带遥感监测与应用示范;国家科技支撑计划项目——远海岛礁地理信息监测关键技术研究与示范(2012BAB16B01-02)。

Spectral fidelity and water depth remote sensing detection of EMD of GF-1 WFV images

  • 摘要: 水深是海洋环境的重要参数之一,水深遥感反演是水深测量的一种重要手段。经验模分解(EMD)具有剔除小尺度波浪信息,留下大尺度水下地形信息的特性。本文利用EMD对高分一号卫星宽幅影像进行尺度变换,使用光谱相关系数、光谱角、光谱偏差和光谱相对偏差等评价指标,对剩余层图像进行光谱保真性分析;利用改进的对数转换比值模型对原始影像和剩余层图像进行水深反演,并进行相关性分析与精度评价。研究结果表明:(1)评价指标显示EMD变换后影像具有相当的保真性;空间断面分析表明EMD去除了小尺度的噪声信息,保留了水下地形变化信息。(2)经均匀分布的检查点验证,两区域的原图像反演水深和实测水深的相关性较好,相关系数达0.75以上,且两种波段组合的MAE和MRE均不超过2.42 m和8.5%。(3)对EMD的全部10层进行水深反演,蓝绿波段的MAE和MRE均不高于1.62 m和5.8%;绿红波段的MAE和MRE均不高于1.93 m和6.9%。(4)对于不同的波段组合,蓝绿波段组合在各剩余层的水深反演效果明显优于绿红波段,经EMD后的水深反演效果明显提高。(5)20~30 m水深段的反演精度整体要高于30~40 m,该模型应用于较浅水深段更具优势。
  • 田震, 马毅, 张靖宇, 等. 基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥感反演研究[J]. 海洋技术学报, 2015(2):1-8. Tian Zhen, Ma Yi, Zhang Jingyu, et al. Study on the bathymetry inversion by active and passive remote sensing with Landsat-8 images and LiDAR data[J]. Journal of Ocean Technology, 2015(2):1-8.
    Stumpf R P, Holderied K, Sinclair M. Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types[J]. Limnology and Oceanography, 2003, 48(1):547-556.
    田震. 浅海水深多/高光谱遥感模型与水深地形图制作技术研究[D]. 青岛:山东科技大学, 2015. Tian Zhen. Study on bathymetry inversion models using multispectral or hyperspectral data and bathyorographical mapping technology[D]. Qingdao:Shandong University of Science and Technology, 2015.
    Huang N E, Zheng S, Steven R, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear non-stationary time Series Analysis[J]. Proceedings of the Royal Society A:Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 1998, 454(1971):903-995.
    宋平舰, 张杰. 二维经验模分解在海洋遥感图像信息分离中的应用[J]. 高技术通讯, 2001, 11(9):62-67. Song Pingjian, Zhang Jie. The application of two-dimensional EMD to separating contents of oceanic remote sensing images[J]. High Technology Letters, 2001, 11(9):62-67.
    Nunes J C, Guyot S, Deléchelle E, et al. Texture analysis based on local analysis of the Bidimensional Empirical Mode Decomposition[J]. Machine Vision and Applications, 2005, 16(3):177-188.
    刘锟, 付晶莹, 李飞. 高分一号卫星4种融合方法评价[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(5):980-986. Liu Kun, Fu Jingying, Li Fei. Evaluation Study of four fusion methods of GF-1 PAN and multi-spectral images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2015, 30(5):980-986.
    崔廷伟, 张杰, 马毅, 等. 渤海悬浮物分布的遥感研究[J]. 海洋学报, 2009, 31(5):10-18. Cui Tingwei, Zhang Jie, Ma Yi, et al. The study on the distribution of suspended particulate matter in the Bohai Sea by remote sensing[J]. Haiyang Xuebao, 2009, 31(5):10-18.
    周欣. 二维经验模式分解(BEMD)在图像处理中的应用[D]. 武汉:华中科技大学, 2007. Zhou Xin. Application of BEMD method in image processing[D]. Wuhan:Huazhong University of Science and Technology, 2007.
    Wang Jian, Zhang Jixian, Liu Zhengjun. EMD based multi-scale model for high resolution image fusion[J]. Geo-Spatial Information Science, 2008, 11(1):31-37.
    安妮, 马毅, 包玉海. 基于经验模分解高光谱图像数据尺度变换的光谱保真性分析[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(2):230-238. An Ni, Ma Yi, Bao Yuhai. Spectral fidelity analysis of scaling transformation of hyperspectral remote sensing image based on empirical mode decomposition[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2016, 31(2):230-238.
    周振国. 二维EMD方法及其在图像处理中的应用研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工程大学, 2012. Zhou Zhenguo. Two-dimensional EMD method and its application in image processing[D]. Harbin:Harbin Engineering University, 2012.
    贺璐璐. 二维经验模式分解及其在图像分析中的应用[D]. 武汉:华中科技大学, 2007. He Lulu. Bidimensional Empirical Mode Decomposition and its application in image analysis[D]. Wuhan:Huazhong University of Science and Technology, 2007.
    庄展鹏. 二维经验模分解研究及其在合成孔径雷达图像分析中的应用[D]. 青岛:中国海洋大学, 2013. Zhuang Zhanpeng. Research on the Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition and application to the analysis of Synthetic Aperture Radar image[D]. Qingdao:Ocean University of China, 2013.
    郑中, 祁元, 张金龙. 基于光谱角和光谱距离评价指标的遥感影像融合方法比较研究——以QuickBird数据为例[J]. 遥感技术与应用, 2013, 28(3):437-443. Zheng Zhong, Qi Yuan, Zhang Jinlong. Comparing with different remote sensing image fusion method based on evaluation index of spectral angle and spectral distance-taking QuickBird data as example[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2013, 28(3):437-443.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  862
  • HTML全文浏览量:  24
  • PDF下载量:  380
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-04-14
  • 修回日期:  2017-10-16

目录

    /

    返回文章
    返回