海洋遥感技术提高近岸水深数据准确度达15%

水深是保障船舶航行、开展港口码头和海洋工程建设、制定海岸和海岛相关规划的重要基础数据。利用水色遥感反演浅海水深的方法主要有以下几种：

1.对数线性模型

Lyzenga（1978、1981、1985）在假定不同波段间的底质反射率比值为一常数情况下，推导出了适用于两个或多个波段的水深遥感反演公式：

式中，ai（i=0，1，…，N）为常数，N为波段数，L（λi）是波段i经过大气校正后的辐亮度值，L∞（λi）是光学深水的辐亮度值，上述公式也被称为对数线性模型，是目前应用最为广泛的一种水深遥感反演模型。

2.对数转换比值模型

传统的对数模型对于具有较低辐亮度值的水域而言是不适用的，因为该区域水体辐亮度值在去除极深值后一般为负数，无法完成对数转换。为了解决此问题，有学者提出了对数转换波段比值模型：

式中，a0、a1为回归系数，m、n为调节因子，上述4个参数均为模型参数。该模型最早是由Stumpf（2003）提出的。该模型不需要进行光学深水辐亮度值的去除，因而避免了负值的出现，所以在辐亮度值较低的区域也一样适用。

林征等（2012）利用对数转换比值水深反演模型，开展了极地湖泊水深的遥感反演，通过对研究区16380km2范围内分布的3187个湖泊的验证，发现水深反演结果的平均绝对误差和均方根误差分别为0.37m和0.54m。(www.xing528.com)

3.HOPE（Hyperspectral Optim ization Process Exemp lar）水深反演算法

自20世纪90年代以来，高光谱遥感水深反演技术获得迅猛发展，国内外的众多学者在高光谱遥感水深反演领域开展了大量研究，其中Lee发展的HOPE（Hyperspectral Optimization Process Exemplar）算法应用最为广泛。该方法于1999年首次提出，是在对水体光学辐射传输过程进行模拟并简化参数后提出的，可直接用以反演浅海水深和固有光学性质。

式中，a（λ）是海水吸收系数，bb（λ）是海水后向散射系数，ρ（λ）是海底光谱反射率，H是水深，θω是次表层处的太阳天顶角，θ是次表层观测天底角，φ是观测方位角。

对模型进行参数化后，上述方程组可改写为仅有5个未知量的方程组：

利用非线性光谱优化算法求解，调整5个变量的数值，使目标误差函数达到最小。目标误差函数定义如下：

式中，R＾rs为模型计算的遥感反射率，R rs为高光谱图像获取的遥感反射率。

该模型的优势在于效率较高，此外还无需先验知识或实测水深作为输入，因而受到了国内外众多学者的青睐。Lee等（2005）使用Hyperion高光谱遥感影像反演了佛罗里达州近岸海域的水深，并将反演结果与LiDAR测深数据进行了比对，反演结果的平均相对误差为15%。