利用tm数据反演浅海水深方法研究

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1、分类号：P237密级：公开UDC：单位代码：10424工程硕士学位论文利用TM数据反演浅海水深方法研究梁士英申请学位级别：工程硕士专业名称：测绘工程指导教师姓名：朱金山职称：讲师山东科技大学二〇一二年六月论文题目：利用TM数据反演浅海水深方法研究作者姓名：梁士英入学时间：2010年9月专业名称：测绘工程研究方向：遥感科学技术与应用指导教师：朱金山职称：讲师论文提交日期：2012年5月论文答辩日期：2012年6月10日学位授予日期：SHALLOWWATERBATHYMETRYINVERSIONSTUDYBASEDONTMDATAADissertationsub

2、mittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFENGINEERINGfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyLiangShiyingSupervisor:AssociateTeacherZhuJinshanCollegeofGeomaticsScienceandEngineeringJune2012声明本人呈交给山东科技大学的这篇工程硕士学位论文，除了所列参考文献和世界所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于

3、其它任何学术机关作鉴定。工程硕士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofEngineeringinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotherac

4、ademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学工程硕士学位论文摘要摘要利用遥感技术进行浅海水深反演在航海导航、海洋的规划和管理以及科学研究海洋环境等方面有十分重要的意义。本论文利用TM遥感影像数据进行了浅海水深反演方法的研究。主要完成了以下三个方面的工作：数据预处理、水深模型建立、反演结果对比分析。本研究中采用传统的统计方法、神经网络方法及基于辐射传递理论的可见光穿透深度（DOP）的方法对处理后的影像建立不同的模型来反演得到浅海水深。统计方法中建立了单因子模型和多因子模型，其中单因子模型又建立了线性模型、对数模型、二次模型、指数模

5、型，选取预测结果最好的TM1/TM2的指数模型。神经网络模型的建立过程中，正确选择神经网络的传递函数、训练函数和隐含层节点个数是至关重要的；选择最优的传递函数、训练函数和隐含层节点个数得到的预测结果与实测水深值的相关系数为0.90695，相比统计模型有明显的提高。DOP模型建立过程中，确定每个波段的最大穿透深度以及不同的穿透深度区域内插深度所需的参数，进而计算每个像元对应的水深值，得到的预测结果与实测水深值的相关系数达到0.93以上，较之统计分析法有了很大的提高。四种模型在不同的深度范围内得到的预测结果都不同程度的偏离实测数据，神经网络模型在10m以后的区域

6、偏差较大，而DOP模型在5-10m的范围内偏差较大，但是在15-25m的范围内其他三种模型偏差较大的情况下，DOP模型偏差最小。相比而行，尽管DOP模型的预测值虽然略高于实际测量值，但DOP模型的整体稳定性最好及整体偏差是最小的。综合文中的浅海水深反演方法，选取TM遥感图像数据对浅海水深进行反演，结果表明在不同的深度海区可以采用的不同的方法进行反演，这样保证了反演的精度。关键词：光学遥感；统计相关分析；神经网络；穿透深度（DOP）；水深1山东科技大学工程硕士学位论文AbstractAbstractItisimportanttonavigation,marin

7、eplanningandmanagementandstudyofmarineenvironmentbyusingremotesensingtechniquetoinverseshallowwater’sdepth.ShallowwaterbathymetryinversionbasedonopticalremotesensingdataofTMisstudiedinthisthesis,whichcontactsthreemainaspects:dataprocessing,modelsofbathymetryandthecompareandanalysis

8、ofresults.Itiseasytoderive