【摘 要】
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选取中国某近海水域为研究区,基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM),利用2017年8月20日Sentinel-2A影像数据及单波束实测水深数据,通过建模、优化来反演水深值,并与传统反演方法进行精度对比。结果表明,本文提出模型的各项评价指标均最优,均方根误差(RMSE)仅为0.85 m,平均相对误差(MRE)为18.93%,相比于其他方法提高14%~29%,尤其在0~2 m近岸浅水区域,均方根误差
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,中交华南勘察测绘科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1405600),国家自然科学基金(41801385),山东省自然科学基金(ZR2018BD004)。
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选取中国某近海水域为研究区,基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM),利用2017年8月20日Sentinel-2A影像数据及单波束实测水深数据,通过建模、优化来反演水深值,并与传统反演方法进行精度对比。结果表明,本文提出模型的各项评价指标均最优,均方根误差(RMSE)仅为0.85 m,平均相对误差(MRE)为18.93%,相比于其他方法提高14%~29%,尤其在0~2 m近岸浅水区域,均方根误差提高0.68 m,效果改进明显。同时,利用五折交叉验证循环测试网络模型,其结果显示Bi-LSTM总体精度
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