基于自适应经验半解析模型的无控水深反演方法——以中国南海为例

卫星水深反演作为声学测量的一种补充手段在争议岛礁区发挥着重大作用。但由于实测水深数据的缺失和多光谱影像可见光波段数的限制，传统经验模型和半解析模型都无法使用。为此针对只有3个可见光波段的遥感影像，提出一种不需要实测水深数据的自适应经验半解析模型。新模型根据联合半解析模型和两种经验模型得到的部分像素水深，协同自适应线性比值模型可以确定出最终结果。使用Sentinel-2影像(空间分辨率为10 m)在甘泉岛和浪花礁对AESM、Log＿ratio模型和L-S(Log-ratio and Semianalytical)模型展开测试，将计算结果与水深数据进行比对。结果表明，新模型的均方根误差(RMSE)在甘泉岛和浪花礁分别为1.14 m和1.55 m,反演精度稍优于使用200个水深数据训练的Log＿ratio模型，相比于同样不需要水深数据的L-S模型，RMSE分别减少了0.12 m和1.25 m。