基于多源遥感数据的地形图绘制不同方法的比较研究

《Scientific Reports》：Comparative study of different methods for bathymetric mapping based on multi-source remote sensing data

　　

摘要

用于绘制岛屿和珊瑚礁周围浅水区域的卫星测深技术，在沿海区域资源管理中发挥着重要作用。该技术的精度在很大程度上取决于所选用的卫星遥感数据以及测深模型。本研究使用了Landsat-8、Sentinel-2和WorldView-2的影像，结合凌阳礁的实测水深数据，评估了五种测深反演方法的性能，这五种方法包括对数变换线性模型、对数变换波段比值模型、k最近邻回归、随机森林以及支持向量回归。通过实证模型和机器学习模型，对比分析了不同空间分辨率的遥感数据所得到的水深结果。研究结果表明，无论采用哪种模型，不同数据源得出的水深结果都能反映水深的空间变化趋势。机器学习模型的整体精度高于实证模型，其中随机森林在不同数据条件下表现最佳。Sentinel-2数据在实证模型拟合中更具稳定性，而WorldView-2影像与机器学习模型结合使用时能获得更高的测深精度。本研究为选择不同空间分辨率的多光谱影像及相应的浅水区测深模型提供了实证依据，有助于提升测深技术的精度并扩大其应用范围。