基于SPOT-6遥感影像的近海水深反演

陆天启，陈圣波，郭甜甜，范宪创

(吉林大学 地球探测科学与技术学院，吉林 长春 130026)



基于SPOT-6遥感影像的近海水深反演

陆天启，陈圣波*，郭甜甜，范宪创

(吉林大学 地球探测科学与技术学院，吉林 长春 130026)

水深反演对于浅海地形调查、海岸带保护和开发具有重要的意义。本文选取南海东锣岛海域为研究区，采用SPOT-6 6 m高分辨率数据，基于SPOT-6多光谱数据和水深实测值分别建立蓝-绿、蓝-红等6个波段比值模型。结果显示，绿-红波段的比值模型精度最高，R2值达到0.706 4，这对于反演热带海洋地区水深具有一定借鉴意义。基于该模型的反演结果对不同水深范围内的平均相对误差进行比较，结果表明：0～5 m水深范围反演误差较高，主要由于该范围水体情况较复杂，5～10 m 水深范围内平均相对误差最小为13.62%，而随着水深的增加，反演的误差增大，分析误差的主要来源是海水中的悬浮颗粒物、黄色物质、叶绿素质量浓度等方面的影响。

水深反演；波段比值模型；误差分析；南海

0　引言

水深是海洋环境的重要参数，水深反演不仅有助于对浅海海底地形地貌的调查，而且对于海岸带的保护和开发也具有极其重要的意义。遥感技术能够动态、快速地获取大面积海域的水深信息，是对传统水深测量方法的有效补充。

自20世纪70年代起，国内外学者就在遥感测深方面做了许多的研究。针对减小水深反演的误差，LICEAGA-GORREA et al[1]基于Landsat-TM数据分析了主成分分析、多元线性回归等4种反演方法的绝对误差；PAREDES et al[2]开展了基于多波段方法的海底底质类型分区的水深反演；王正 等[3]基于BP人工神经网络模型和B算法对黄河口水深进行了反演误差分析；王晶晶 等[4]进行了基于TM数据的线性、对数、指数和幂指数等模型的反演误差分析。以上研究多针对于不同方法反演误差的比较，而对于不同水深范围内的误差分析研究较少。

本文选取南海东锣岛海域为研究区，应用SPOT-6多光谱遥感数据和水深实测值回归分析建立波段比值模型，根据研究区的实际情况选取精度较高的模型反演水深，进而分析比较0～5、5～10、10～15和15～20 m 4个不同水深范围的反演误差，在此基础之上，反演出海南省乐东区域近海水深。

1　研究区及数据源

1.1研究区

研究区选取在南海东锣岛海域，隶属海南省乐东县，属于低纬度热带季风气候，其经纬度的范围为18°16′9.15″N～18°22′54.30″N，108°59′5.78″E～109°6′47.94″E，该海域海水可穿透性强，水深值最大约为20 m，研究区范围见图1。

图1　研究区水深实测点Fig.1　Measured depth point distribution of the study area

1.2数据源

研究使用的数据为法国的SPOT-6影像，有关SPOT-6卫星遥感数据的获取时间、所使用波段的波谱值以及空间分辨率见表1。水深实测数据使用的是广州海洋地质调查局于2014年11月份测量的单点式声呐数据，由于沿测线方向的测深点较密，存在同一像元内出现多个实测点的现象，这种现象会导致在该像元上不同深度的实测点对应同一像元的DN值，以致增大反演误差，故将测深点的数量抽稀。所采用的卫星遥感数据为2013年12月份所获取的影像，由于影像时间和实测数据采集时间接近，故可以适用。

表1　SPOT-6卫星遥感数据参数

2　数据预处理

2.1辐射定标

通常遥感数字图像给出的是像元DN值，DN值是没有任何量纲的数字表达形式，利用DN值只能进行同景图像的相对比较，只有将图像DN值转换成对应像元的辐射亮度值，才能对不同地点、不同时间和不同类型传感器获取的遥感数据进行定量比较和应用以满足研究的需要，这个转换的过程就称为辐射定标。

根据SPOT-6遥感数据获取的时间和太阳高度角等，对各个波段的遥感数据进行辐射定标，将传感器记录的数字值转换成绝对辐射亮度值。

2.2几何校正

由于受传感器平台的纬度、高度和速度变化的影响，以及受诸如全景畸变、地球曲率和传感器的IFOV在扫描中所具有的非线性特征等多种因素的影响，原始图像的几何畸变很大，给定量分析带来了困难。

为了利用遥感图像进行分析、研究工作，必须要对图像进行几何校正。遥感数据在由接收部门进行校正后，仍需进一步做几何精校正。研究中遥感图像的几何精校正是利用地面控制点(GCP)进行的，通过选取明显地物点作为控制点建立畸变空间与校正空间的对应关系，将畸变空间的全部像素变换到校正空间，利用两组坐标之间的对应关系对遥感图像进行几何精校正。本文通过在研究区均匀选取50个地面控制点与同区域的谷歌影像进行几何校正[5]。

2.3大气校正

遥感的目的是利用传感器有效地收集来自地物的电磁波辐射能量，然而由于电磁波在大气中的传输和传感器在测量过程中，受到遥感传感器本身灵敏度分析、地物光照条件以及人的作用等影响，遥感传感器的测量值与地物实际的光谱辐射率是不一样的，测量值存在着辐射失真。大气校正的主要目的是消除大气散射对辐射失真的影响。

FLAASH(Fast Line of Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercube)是高光谱辐射能量影像反射率反演的大气校正模型，它能够精确地补偿大气影响，其适用的波长范围包括可见光至近红外及短波红外。本次研究中采用ENVI中的大气校正模块FLAASH实现对影像的大气校正[6]。

3　水深遥感反演模型

水深遥感反演采用的是半经验模型中的波段比值模型，波段比值模型是在单波段模型和双波段模型的基础之上发展出来的一种模型，它以光在水中的衰减性质为基础，建立遥感数据与同步实测水深值之间的线性或非线性统计关系模型[7-8]。依据水体辐射传输理论[9]，将水体的固有光学量和表观光学量结合起来，通过一定的假设条件来减小单位固有光学量的时空差异性进而反演水体参数，以近似关系简化模型，减少未知量个数和相互依赖关系，具有一定的物理意义，且模型的反演精度较高，因而得到了广泛的应用[10-12]。

由布格尔定理可知，光辐射通量沿水深的变化按指数规律衰减[13-14]，即：

I(Z)=I0e-KZ

(1)

式中：I0和I(Z)分别为光在水体表面和水深Z处的辐射通量，K为代表衰减程度的参数。由此可得到简单衰减模型：

RE=αRbe-2KZ+Rw

(2)

式中：RE为传感器接收到的反射值；K为水体衰减系数；Rw为水体反射值；Rb为水底反射值；α为一综合因子，反映了太阳辐射在水面和大气中传播及光线在水面折射等多种影响。

由上式可得：

RE-Rw=αRbe-2KZ

(3)

对波段1、2进行比值运算可以得到：

(4)

(5)

令公式(5)中：

则公式(5)可简化为：

(6)

公式(6)即为波段比值模型表达式。

波段比值模型在一定程度上消除了因水体不均匀引起的水体衰减系数不同和底质差异引起的底部反射率不同的影响。此外，波段比值模型还能削弱太阳高度角、水面波动以及卫星姿态、扫描角变化等差异对水深反演的影响[15]。

4　水深遥感反演

4.1水深控制点选取

对照实测点标示的水深值，提取水深实测点对应的像元在各波段上的反射率值，水深实测点分布如图1所示。

本研究中，用SPOT-6遥感影像的蓝光、绿光、红光以及近红外四个波段建立6个波段比值模型。提取水深实测点的属性信息，即影像各波段反射率值和水深，对波段比值模型的参数进行回归分析，其相关性系数如表2所示。从表中可以看出，绿-红波段比值模型的相关性系数最高，R2达到了0.706 4(图2)，故选取该模型作为水深反演的最终模型。

图2　SPOT-6绿-红波段比值与水深散点图Fig.2　Scatter plots of band ratio for green and red ofSPOT-6 and depth

卫星产品波段比值蓝-绿蓝-红蓝-近红外绿-红绿-近红外红-近红外SPOT-60.26560.65280.32010.70640.22210.7008

4.2水深反演结果

将上述绿-红波段比值与对应水深点得到的回归参数带入波段比值模型，得出反演结果，如图3所示。

4.3误差分析比较

本文选取平均相对误差衡量反演水深的精度，平均相对误差是样本相对误差绝对值之和的平均值：

(7)

计算反演水深在不同范围内的平均相对误差，结果如表3和图4所示。5～10 m水深范围内平均相对误差最小，为13.62%，而15～20 m水深范围内反演误差最大，为33.65%，0～5和10～15 m水深范围内平均相对误差分别为30.99%和21.68%。

图3　SPOT-6水深反演结果Fig.3　Depth inversion result of SPOT-6

水深范围/m0～55～1010～1515～20平均相对误差(%)30.9913.6221.6833.65

图4　不同水深范围反演结果的平均相对误差Fig.4　Average relative error of depth inversion resultin different depth range

4.4水深反演模型应用

上述研究区处于海南省乐东区海域内，研究结果对乐东区海域具有一定适用性，因此应用该水深反演模型反演乐东区浅海海域水深，使用的数据为2013年SPOT-6三景数据拼接而成，反演结果如图5所示。从图中可以看出，整体效果较好，从海岸线向外，水深呈增加趋势，而且与实测水深值基本吻合。

图5　乐东区浅海水深反演图Fig.5　Map of the bathymetry retrieval in shallow water of Ledong

5　结论

本文基于SPOT-6多光谱数据和水深实测值回归分析建立了6个波段比值模型，选取精度最高的模型反演海南省乐东附近海域水深，得到以下结论：

(1)SPOT-6遥感影像的绿-红波段比值模型在本研究区域较其它波段反演水深的效果更好，这对于在热带海洋地区的近海水深反演工作有一定的借鉴意义。

(2)近海岸0～5 m水深范围内反演精度较低，分析原因主要是由于近岸受人类活动影响较大，所含物质较丰富，具有比较大的衰减系数，加之该海域属于海浪破碎带，海水表面粗糙度大，可测深度小。5～10 m水深范围反演精度最高，而随着深度的增加，反演误差呈递增趋势，说明水深与反演的精度成负相关关系。

(3)影响反演精度的因素有很多，例如海水中的悬浮颗粒物、黄色物质、叶绿素质量浓度等，本次研究中并未考虑这些因素的影响，这是后继研究的方向。

[1] LICEAGA-CORREA M A, EUAN-AVILA J I. Assessment of coralreef bathymetric mapping using visible Landsat Thematic Mapper data[J].INT J Remoting Sensing,2002,23(1):3-14.

[2] PAREDES J M, SPERO R E. Water depth mapping from passive remote sensing data under a generalized ratio assumption[J]. Applied Optics,1983,22(8):1 134-1 135.

[3] WANG Zheng, MAO Zhi-hua, ZENG Qun, et al. Comparative study on water depth remote sensing in Yellow Estuary based on BP ANN method and bottom albedo-independent bathymetry algorithm[J]. Journal of Central China Normal University: Nature Sciences,2016,50(1):112-119.

王正,毛志华,曾群,等.基于BP ANN和B算法的黄河口水深遥感比较研究[J].华中师范大学学报:自然科学版,2016,50(1):112-119.

[4] WANG Jing-jing, TIAN Qing-jiu. A research on coastal bathmetry retrieval from TM image[J]. Application Technology,2006(6):27-30.

王晶晶，田庆久.基于TM遥感图像的近海岸带水深反演[J].应用技术,2006(6):27-30.

[5] DENG Shu-bin. ENVI remote sensing image processing method[M]. Beijing: China Science Publishing,2010.

邓书斌.ENVI遥感图像处理方法[M].北京：科学出版社,2010.

[6] HAN Xiao-qing, SU yi, LI jing, et al. Atmospheric correction and veritification of the SPOT remote sensing image in coastal zones[J]. Geographical Research,2012,31(11):2 007-2 017.

韩晓庆,苏艺,李静,等.海岸带地区SPOT卫星影像大气校正方法比较及精度验证[J].地理研究,2012,31(11):2 007-2 017.

[7] ZHANG Zhen-xing, HAO Yao-ling. Satellite multi-spectral remote sensing inversion in shallow water detection[J]. Navigation of China,2012,35(1):13-18.

张振兴,郝燕玲.卫星遥感多光谱浅海水深反演法[J].中国航海,2012,35(1):13-18.

[8] YE Ming, LI Ren-dong, XU Guo-peng. Some research advance and methods on water-depth monitoring by multispectral images[J]. World SCI-TECH R&D,2007,29(2):76-79.

叶明,李仁东,许国鹏.多光谱水深遥感方法及研究进展[J].世界科技研究与发展,2007,29(2):76-79.

[9] LI Xian, CHEN Sheng-bo, WANG Xu-hui, et al. Study based on radioactive transfer model of the quantitative remote sensing of water bottom reflectance[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition,2008,38(S1):235-237.李先,陈圣波,王旭辉,等.基于辐射传输模型的水底反射率定量遥感反演研究[J].吉林大学学报:地球科学版,2008,38(S1):235-237.

[10] TENG Hui-zhong, MA Fu-cheng, LI Hai-bin, et al. The develop and model analysis of the retrieving sounding technology using satellite remote sensing[C]//Symposium on the twenty-first comprehensive marine mapping.2009.滕惠忠,马福诚,李海滨,等.卫星遥感水深反演技术发展与模型分析[C]//第二十一届海洋测绘综合性学术研讨会论文集.2009.

[11] HUANG Wen-qian, WU Di, YANG Yang, et al. Multi-spectral remoting sensing water depth retrieval technique in shallow sea[J]. Ocean Technology,2013,32(2):43-46.

黄文骞,吴迪,杨杨,等.浅海多光谱遥感水深反演技术[J].海洋技术,2013,32(2):43-46.

[12] DI Kai-chang, DING Qian, CHEN Wei, et al. Shallow water depth extraction and chart production from TM images in NanSha Islands and nearby sea area[J]. Remote Sensing for Land & Resources,1999(3):59-64.

邸凯昌,丁谦,陈薇,等.南沙群岛海域浅海水深提取及影像海图制作技术[J].国土资源遥感,1999(3):59-64.

[13] LI Xue-jie, WAN Sheng-rong, HUANG Xiang-qing, et al. Bathymetry in coastal area by Landsat ETM: method and its application in Beibu Bay[J]. Gresearch of Eological South China Sea,2007(1):65-71.

李学杰,万荣胜,黄向青,等.Landsat ETM影像的近海水深反演方法及其在北部湾的应用[J].南海地质研究,2007(1):65-71.

[14] WANG Guo-xing, LI Shi-hong. Application of SPOT satellite data to the study of water depth information[J]. Journal of HoHai University,1998,26(6):77-81.

王国兴,李士鸿.SPOT卫星资料在水深信息中的应用研究[J].河海大学学报:自然科学版,1998,26(6):77-81.

[15] CAO Rui-xue, ZHANG Jie, MENG Jun-min. Comparison between models for calculation sea water depth using TM image data[J]. Advances in Marine Science,2004,22(suppl.):65-70.

曹瑞雪,张杰,孟俊敏.利用TM图像数据计算海水深度模型——以双子礁和黄河口水域为例[J].海洋科学进展,2004,22(增刊):65-70.

Offshore bathymetry retrieval from SPOT-6 image

LU Tian-qi, CHEN Sheng-bo*, GUO Tian-tian, FAN Xian-chuang

(CollegeofGeo-explorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130026,China)

Retrieval of offshore bathymetry has important significance in shallow topographic survey, coastal protection and development. In this study, Dongluodao waters in South China Sea was taken as a typical study area, using the SPOT-6 6 m high resolution data, six band ratio model such as blue-green and blue-red were set up respectively based on SPOT-6 multi-spectral data and depth measured values. The results show that green-red band ratio model has the highest accuracy and theR2value reaches 0.706 4. This has certain

ignificance for retrieval of offshore bathymetry in tropical oceans. Comparing with the average relative error of the different depths range based on the above model, the conclusion is that the depth range from 0 to 5 m has the higher average relative error, mainly because the conditions are complex. The depth range from 5 to 10 m has a minimum average relative error of 13.62%. Accretion of the average relative error with the increasing of the depth, while SPM, CDOM and chlorophyll concentration are the main causes of this phenomenon.

bathymetry retrieval; band ratio model; error analysis; South China Sea

2016-02-26

2016-04-27

中国地质调查局项目资助(GZH201100305)；国家地质矿产调查评价项目资助(1212011087112)

陆天启(1992-)，男，江苏徐州市人，主要从事海洋水深反演研究。E-mail:lutq2014@126.com

陈圣波(1967-)，男，教授，主要从事定量遥感以及地理信息系统研究。E-mail:chensb@jlu.edu.cn

TP79

A

1001-909X(2016)03-0051-06

10.3969/j.issn.1001-909X.2016.03.008

陆天启，陈圣波，郭甜甜，等.基于SPOT-6遥感影像的近海水深反演[J].海洋学研究,2016,34(3):51-56,doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.03.008.

LU Tian-qi, CHEN Sheng-bo, GUO Tian-tian，et al. Offshore bathymetry retrieval from SPOT-6 image[J]. Journal of Marine Sciences, 2016, 34(3):51-56, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.03.008.