[发明专利]一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法在审

专利信息
申请号: 202210923242.2 申请日: 2022-08-02
公开(公告)号: CN115389383A 公开(公告)日: 2022-11-25
发明(设计)人: 朱文谨;李雪;张梅;董啸天;金子贵;曹泽科 申请(专利权)人: 江苏海洋大学
主分类号: G01N15/06 分类号: G01N15/06;G06V10/764;G06V10/20
代理公司: 北京和联顺知识产权代理有限公司 11621 代理人: 袁江琴
地址: 222005 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 高精度 近岸 海域 悬浮 泥沙 浓度 反演 方法
【权利要求书】:

1.一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法,其特征在于:具体步骤如下:

S1:区域选择:选取沿海城市近岸海域为研究区域;

S2:遥感数据获取:获取某个时间点的Landsat8/OLI-TIRS数据为基础数据;

S3:遥感数据的预处理:对研究区遥感数据进行数据的大气校正、辐射校正和影像裁剪的数据预处理;

S4:研究区域光谱处理:分析泥沙分布的分类特征,选取不同的分类方法,并融入分类特征,完成对近岸海域泥沙遥感图像的分类并对已有的泥沙浓度场遥感数据进行分析;读取出对应海域悬浮泥沙的光谱数值,并进行数据的分类汇总;

S5:建立沿海城市近岸海域悬浮泥沙浓度与遥感影像不同波段及其组合的反演模型,并通过相关性、科学性和合理性筛选出最佳的反演函数关系;

S6:应用遥感数据和实测浓度之间的关系,获得该沿海城市近岸海域悬浮泥沙浓度的反演模型,并验证其科学性;

S7:分析该沿海城市近岸海域悬浮泥沙浓度场,推测该海域悬浮泥沙时空分布影响原因。

2.根据权利要求1所述的一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法,其特征在于:所述S2中的遥感数据获取是Landsat 8遥感影像数据,通过软件的读取和处理并且提取波段信息,选择影像数据时要选择云量少和遮盖率低的数据。

3.根据权利要求1所述的一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法,其特征在于:所述S3中遥感数据的预处理输出格式为Geo TIFF;

所述辐射校正使用ENVI5.2(The Environment for Visualizing Images) 加载Landsat 8影像数据,在Toolbox中找到辐射校正选择辐射校准,双击此工具选择要矫正的影像数据进行辐射校正;

所述大气校正在ENVI5.2的基础工具箱中找到并打开Radiometric Correction接着点击打开大气校正模块的选项然后找到大气校正(FLAASH Atmospheric Correction),点击这个选项打开对话框,在对话框中选择要进行辐射定标的实验数据,修改对话框中的参数后开始大气校正;

所述影像裁剪的步骤如下:

首先打开影像数据,然后点击File选择另存为,进入选择选项,选择其中的空间子集Spatial Subset选项,打开功能区中的裁剪地区选项,同时打开该沿海城市近岸海域卫星图放大重合区域,选择Use view Extent直接裁剪,得到接近该沿海城市近岸海域的影像;

接着选用手动绘制裁剪区:在Layer Manager的选项框中选中文件,单击右边按键,选择该沿海城市近岸海域附近区域,点击打开感兴趣区域设置面板,手动绘制该沿海城市近岸海域图像,

最后,根据该沿海城市近岸海域的卫星图在影像上裁剪出该沿海城市近岸海域的范围,便于接下来的光谱波段的分析提取和计算。

4.根据权利要求1所述的一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法,其特征在于:所述S4中研究区域光谱处理中遥感影像光谱提取:利用实测光谱遥感反射率根据遥感卫星的传感器灵敏度探测的不同范围等效计算出各波段范围的遥感反射率值。

5.根据权利要求1所述的一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法,其特征在于:所述S5中反演模型建立之前需要实测悬浮泥沙浓度数据,利用采水仪器收集水深为0.5米的海水表层实验样本,并交由实验室进行悬浮泥沙浓度测量计算,其计算公式如下:

在该公式中:SSC为悬浮泥沙浓度,单位为g/L;W为悬浮泥沙加水样滤膜重量(过滤后),单位为g;W为水样滤膜重量(过滤前),单位为g;W为空白校正滤膜校正值,通常为负数,单位为g;V为过滤海水水样体积,单位为L;其中:

式中:Wa为空白校正滤膜过滤后的质量,单位为g;Wb为空白校正滤膜过滤前的质量,单位为g;n为空白校正滤膜的数量。

6.根据权利要求1所述的一种高精度的近岸海域悬浮泥沙浓度的反演方法,其特征在于:所述S6中的反演函数关系的科学性评估如下:相关系数R2:在数学定义上是回归平方和总离差平方和的比值,反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例,R2越大模型反演后的关系式质量越好;

上述表达式中:yi为实测值;为实测值的平均值;fi为模拟值;n为样本个数。

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