利用多波段卫星数据进行浅海水深反演方法研究_党福星

方法研究

党福星　 丁谦

1, 2

2

( 1. 100083中国地质大学，北京；2. , 100083)中国国土资源航空物探遥感中心北京

摘 要：以遥感反演水深的基本原理为基础，利用我国南海永暑礁景区的 TM 数据和实测水深资料，通过TM 多波段数据辐射校正、图像与海图地理配准、底质类型分区、潮汐改正和实测水深数据与相应的图像辐射值回归分析，建立了浅海水深反演模型，并进行了浅海岛礁水深的实际计算，总标准误差为 2.14 m。对我国南海 30 m 以浅岛礁水深地形研究有很好的应用价值。关键词：多波段卫星；浅海岛礁；水深反演

中图分类号：TP79；P73 文献标识码：A 文章编号：1001-6392(2003)03-0055-06

引　　言

利用卫星遥感图像资料，应用多波段卫星浅海水深反演方法，可获得浅海水域的最新水

深信息，且具有覆盖地域大和动态观测的特点，很适合于在工作条件较恶劣的南海浅海水域

[1, 2, 8]

开展大面积海底地形调查。

[3, 4]

用可见光遥感数据反演浅海水深的主要依据为：( 1 ) 0.4在可见光范围内，波长在～0.58 m 30 μ之间的光信号对清澈水体的穿透深度最大，大气条件较好时，能够探测水深在m ( 2 ) 以内的岩礁和沙洲；反映水深的辐射量与光信号在水中的衰减程度呈指数关系。

在浅海区所观测到的遥感辐射量受水深、底质成分、水质、大气条件等多种因素的影[10]

响。当水质和大气条件在水平方向上均一时，遥感反演水深的方法可分为底质分区法、比

[5]

值法和多波段组合法 3 种。底质分区法是按底质类型区进行线性回归，该算法不仅消除了

[6]

底质类型差异对水深反演的不利影响；比值法是利用两个对水体有较强穿透能力的波段比

[3]

值反演水深，前提是所有底质类型的反射率比是一致的；多波段组合法是用多个波段的线性组合求解水深，对 TM 图像数据而言，该算法虽对底质反射率差异的影响有一定的抑制，但探测深度较小，图像噪声影响大。

底质分区法的关键是划分浅水区的底质类型 。从海图上很难获取岛礁景区大范围的底质类型资料，本文从岛礁区的 TM 图像资料和海图资料入手，进行底质类型的识别及分区，建立图像辐射值与水深的关系，通过实际计算和水深制图，为南海浅海岛礁水深调查提供技术手段。

收稿日期：20020508；收修改稿日期：20020707[9]

[5]

56 22 海洋通报卷

１　　多波段数据处理方法

1.1 多波段数据辐射校正

[7]

假设在景区内的水质是恒定的，当考虑底质反射影响时浅水区的单散射辐射模型为：

-αz-αz

Le = (e) Lw + (1－e) Lb ( 1 )

式中：Le 为浅水区水体的辐射量；Lw 为深水区的辐射量；Lb 为底质的辐射量；α为光的衰减系数。

[6, 11]

遥感传感器观测中，来自水体的光信号经大气透射的辐射值是：

Lt = ( Le + Lws ) TΦ = ( Re + Rws ) TΦI 　　 ( 2 )　　　

式中： Lws 为水面的辐射量；TΦ 为大气的向上透射率； I 为水面正上方太阳的总辐照度；Re为浅水区水体的有效反射率； Rws 为水面反射率。

Ls 传感器所接收的辐射量 是来自目标的辐射Lt 及大气散射辐射Lp 之和，与图像像元亮[11]

C 的关系式是：度记数值

Ls = Lt + Lp = CG + Lmin ( 3 )

( 3 )，得到 C 与水体有效式中：G 为传感器增益；Lmin ( 2 )为传感器的暗电流。联立式、式反射率 Re 之间的关系式，即浅海岛礁遥感传输的基本模式：

C = Re ( TΦI / G ) + Rws ( TΦI / G + ( Lp - Lmin ) / G ( 4 )

为了使不同岛礁景区的像元光谱特征具有可比性，需要对图像的原始值 DN 进行辐射

校正，生成视反射率图像。

Lp 第一步，假设各波段路径辐射 和TΦ 在成像时间内是恒定的，用无云影响的深水区

C最大 的最大像元值 代替所有的外加辐射值分量，用云的阴影在深水景区处的像元值 C最小作为大气散射和仪器补偿的贡献。

I N 的影响，则每一第二步，校正仪器增益值 G、太阳总辐照度 和大气透射率 TΦ 对D

为：个像元的视反射率值ρ

ρ= ( DN－C最大 ) / ( C最大－C最小) ( 5 )

ρ 值的大小主要反映了水深和底质的信息。

1.2 图像与实测海图地理配准

研究用的 TM 1992 6 30 资料是由泰国地面卫星接收站于年月日获取的，轨道号为120-53。水深资料取自中国人民解放军海军某部测制的 1:50 000 TM 永暑礁海图。由于图像的空间分辨率低，岛礁面积小，缺少有效的控制点，是建立岛礁图像像元点与实测海图水深点位置之间的对应关系的难点。为了保证配准精度，选取同名点措施是：( 1 ) 把永暑礁海图进行平面扫描数字化，用最近邻域法把岛礁图像放大至 1:50 000。( 2 ) TM3 用波段图像确定出永暑礁水深在 1 m 1 m 以内的区域，然后与海图进行比对，采集西南锚地的以浅的礁盘和东北码头的 1 m ( 3 ) 以浅的前滩带上的轮廓特征点及轮廓较大的拐点作为同名点。分别计算图像和海图上的岛礁中心，作为同名点。( 4 ) 利用同名点采用二次多项式进行图像对图像配准。为使配准精确度在 30 m 之内，要求同名点的拟合均方根误差不能大于0.5。对不满足要求的那些点，重新进行选择或进行必要的取舍，直到所有点的均方根误差

3 57期党福星等：利用多波段卫星数据进行浅海水深反演方法研究

满足精度要求。( 5 ) 为分析岛礁底质的图像光谱特征和采集水深控制点，把矢量化的海图与配准的岛礁图像进行叠加，水深和底质属性信息从海图图层上获取，而相应水深点的 TM 图像数据可直接从图像图层上读取。1.3 底质类型光谱特征分析

从实测岛礁海图上，可以得到两种底质类型的信息：珊石和珊沙。底质类型分布相对集中且成一定规模，各类底质的光谱特征存在着一定的差异：

a ) 珊石波谱特征是ρ1<ρ2, ρ2 >ρ3；珊沙的波谱特征是ρ1<ρ2<ρ3；

b ) 2.3 m 底质类型对第一波段的视反射率值影响比较大。如在水深处，珊石的

28.4 m 处，珊石和珊沙的 ρ1 0.01 0.04ρ1 = 0.35，珊沙的 ρ1 = 0.40；在水深分别为和。

设ρ1, ρ2, ρ3 TM1-3 分别为波段的视反射率值，用变量 Mij 来反映波谱的变化特征。其中

Mij= ( 6 )

0 ƒÏi<ƒÏj (i=1,2;j=2,3;i>j)

{

1 ƒÏi≥ƒÏj (i=1,2;j=2,3;i>j)

m i 用 表示底质类型i 的编码值，则

m i = 2×M12 ＋M23 ( 7 )由于每一个编码值代表一种底质，i ) 自因此可利用底质的光谱编码值 ( M 动划分出如图 1 所示的不同底质类型的

分布区域。

２　　　水深反演模型研建

2.1 水深控制点预处理

利用水深控制点建模时，会遇到两种资料观测方式不同的问题。实测水深是某一点的精确深度，而 TM 像元反映的是 30 m×30 m 范围的水深平均值，二者之间的水深变化可能相当大，它们

的相关性也会很差。针对这一问题，我们采用数据预处理方法来提高数据的相

关性和可靠性。具体方法是将同一底质10 m 0.5 m 10 以浅的控制点数据以为一段分组，～20 m 1 m 20的控制点数据以为一段分组，～30 m 2 m 的控制点数据以为一段分组，各组内水深和图像灰度值同时取平均值，作为建模用的控制数据，相当于从概率统计的角度提高数据的可靠性。经预处理，珊沙区的控制点数由原来的 35 24 个变为个，珊石区的控制点数由原来的 33 24 个变为个。

为消除潮汐引起的误差，采用我国海军海洋测绘部门提供的卫星过境时的潮汐预报资 料，在建立模型时将实测水深值加上潮汐预报值得到瞬时水深，用瞬时水深建立水深模型。

58 22 海洋通报卷

应用模型计算水深时，由计算的瞬时水深值减去潮汐预报值得到实际水深值。2.2 不同底质区水深反演模型建立

对控制点进行回归分析，推导每一种底质区的水深反演模型。图 2a 2b 和图分别是两种

Z ln底质类型的水深值 与ρ1 之间的线性回归图。

珊石区的水深值与 TM1 辐射校正值ρ1 的关系是：

Z = -6.95 lnρ1－0.73

r = 0.91。其中， rms =1.59,

珊沙区的水深值与 TM1 辐射校正值 ρ1 的关系是：

Z = -8.96 lnρ1－5.88 r = 0.92。其中， rms = 1.09,

回归分析表明，试验区水深信息与遥感图像信息之间存在着较高的相关性，它是利用遥

感资料反演浅海水深数据的实践依据。2.3 水深反演精度评价

用相同的控制点分别建立比值和三波段组合模型，比较不同模型算法之间的计算精度。

i = | 比较参数为：绝对误差 △z i, △z 第i | 个采样点的实测水深值－计算水深值；平均绝对∆zi∑ 误差 ,；标准误差ó,∆z∆z=i=1

ƒÐ=

n

n

∑

n

(∆zi)2n

i=1

，这里，n 1 为采样点数。表列

出了各算法反演永暑礁水深结果。用底质分区模型计算的水深值标准误差最小，为 2.14

m，标准误差最大的是三波段组合模型，为 2.73 m。比值模型和三波段组合模型与底质分区模型相比，在各个水深范围内，它们的平均误差都比较大。由于浅海岛礁与深水区之间的过渡带是水深变化最大的地方，使该区域在水深区 20～30 m 3 范围内，种模型水深计算值的平均误差都很大。

3 59期党福星等：利用多波段卫星数据进行浅海水深反演方法研究

表 1 三种不同水深模型计算结果比较

Tab.1 A comparison between inversion results from

different algorithms for water depth

水深范围/m0-1010-2020-300-1010-2020-300-1010-2020-30

水深算法模型底质分区模型

相关系数0.91（珊石区）0.92（珊沙区）0.81

平均误差 / m1.22.24.71.92.85.41.83.05.9

标准误差 / m

３　　浅海岛礁水深制图

利用研建的水深反演模型和南海海域的 TM数据提取水深数据，从中自动追踪出 30 m, 20 m,10 m, 5m, 0 m 5 等个深度的等深线，由于云的干扰和各种噪声的影响，有时会出现一些虚假的等深线，有时等深线也会出现锯齿状抖动。这些问题可通过解译进行矢量编辑和综合加以解决。对于非常陡的岛礁外沿，在 TM 图像中相差一两个像元的距离，深度就可相差十几甚至几十米，

2.14

比值模型2.47

从浅海岛礁水深图像中追踪和插值出的岛礁外沿部位等深线非常密，由于等深线为矢量数据，可

通过放大加以区分。图 3 所示是利用美济礁的反演水深数据绘制的水深图。

三波段组合模型

0.752.73

４　　　　结语

a ) 在南海海域，由于底质分布相对集中且成一定规模，利用 TM 图像的光谱特征进行岛礁底质类型的识别和分区,是一种快速获取浅海底质信息的途径。

b ) 在水质和大气条件相对均一的南海岛礁景区，建立的底质分区遥感水

0～30 m 之间的水深反演模型，提取的

深数据, 精度可满足水下地形研究的要求，为该区域浅海岛礁水深地形研究提供了一种技术手段。

c ) 本文研建的模型，在南海海域浅海水深遥感调查与制图中得到应用，实现了以岛礁为单元的大比例尺水深制图，反演水深数据的可靠性也得到了检验。参考文献：

[1] , , . [M]. 1990.任明达吕斯骅张绪定中国海岸卫星遥感解译北京：海洋出版社，[2] . [J]. 1991, 6(1):22-29.李铁芳等浅海水下地形地貌遥感信息提取与应用环境遥感，

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作者简介：党福星 (1967—)，男，博士生，高级工程师。主要从事遥感信息提取方法研究，负责完成了海洋勘测专题“浅海水深多光谱遥感调查与制图”研究任务，已发表论文 6 篇。

A Technique for Extracting Water Depth Information from Multispectral

Scanner Data in the South China Sea

DANG Fuxing, DING Qian

1,2

2

(1. China University of Geosciences,Beijing 100083, China; 2. China Aero geophysical Survey and Remote Sensing Center for

Land and Resources, Beijing 100083,China)

Abstract：In the present study, A technique had been developed for shallow water bathymetry based on the simple shallow-water radiance model optically. First, the information of bottom types was extracted by analyzing multispectral character of remote sensing images for some well-known points in the seamap. Second, on the basis of the identification of coral stone and sand, Logarithmic values of image calibration brightness are selected from the imagery for locations of the water depth measurements and two regression curve are established. The method that is proposed has been used for extracting water depth in other areas on imagery from the same limpid environment.The results indicate the total standard deviation of depth error is 2.14 m. The study results can be applied to shallow water depths calculation and bathymetric mapping in South China Sea.

Key words：multispectral imagery; shallow islands; depth extraction