【摘 要】
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传统船载水深测量受船只吃水影响,难以在浅水区域开展,遥感水深反演作为传统方法的有益补充,其重要性日益凸显.以GF-1多光谱影像为数据源,以船载声呐实测水深点作为训练样本和检测样本,以相关系数、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,首次将网格搜索+XGBoost模型应用于启东恒大威尼斯浅海区域水深反演.实验表明,网格搜索+XGBoost模型水深反演的相关性系数达到0.820,均方根误差0.247 m,平均绝对误差0.134 m,与GBDT模型和波段比值模型相比,其水深反演精度更高,且易于实现.该研究方法和成
【机 构】
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上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;上海河口海洋测绘工程技术研究中心,上海 201306;上海海洋大学 海洋科学学院,上海 201306;上海河口海洋测绘工程技术研究中心,上海 20130
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传统船载水深测量受船只吃水影响,难以在浅水区域开展,遥感水深反演作为传统方法的有益补充,其重要性日益凸显.以GF-1多光谱影像为数据源,以船载声呐实测水深点作为训练样本和检测样本,以相关系数、均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,首次将网格搜索+XGBoost模型应用于启东恒大威尼斯浅海区域水深反演.实验表明,网格搜索+XGBoost模型水深反演的相关性系数达到0.820,均方根误差0.247 m,平均绝对误差0.134 m,与GBDT模型和波段比值模型相比,其水深反演精度更高,且易于实现.该研究方法和成果为快速获取大范围浅海水深提供了借鉴,为相关水上勘察和海洋资源开发提供了技术思路.
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