融合异源卫星数据结合BRT非线性方法的河流深度反演  

作　　者：张艳 

机构地区：[1]陕西省汉中市南郑区青树水利管理站,陕西汉中723107

出　　处：《水利科技与经济》2024年第7期148-151,共4页Water Conservancy Science and Technology and Economy

摘　　要：为了对河道水深进行准确测量,利用Sentinel-2和ICESat-2数据以及Boosted Regression Trees(BRT)机器学习算法,反演河流深度。首先对半干旱区的Sentinel-2数据进行辐射定标、大气校正等处理,利用ICESat-2数据拟合水面-水底激光点云,进而提取水深信息;然后构建BRT机器学习建立河流深度反演模型;通过独立水深点位,验证模型反演效果。结果表明,ICESat-2 ATL03数据可清晰分离水面、水底信息,基于光子尺度提取的水深效果良好;Sentinel-2的波段中以绿、蓝波段与水深之间关系最密切,其他波段信息则为冗余变量;BRT反演模型的验证精度R 2=0.90,RMSE=0.94m,能够有效反演河流深度。本研究提出的融合异源卫星数据结合BRT非线性方法,能够为河流深度反演提供一种准确、高效的策略。

关 键 词：ICESat-2雷达数据 Sentinel-2数据 BRT回归模型 水深 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]