[發明專利]結合CatBoost的水深反演方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202210385441.2
• 申請日: 2022-04-13
• 公開（公告）號: CN114993268A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 謝濤;孔瑞瑤
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G01C13/00
• 分類號: G01C13/00;G01B11/22;G06F17/18;G06K9/62
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了結合CatBoost的水深反演方法、裝置及存儲介質，屬于光學遙感技術領域，包括：獲取待測位置的多光譜遙感影像數據并進行預處理；基于預處理后的多光譜遙感影像數據，采用多值提取至點的方法獲取待測位置不同波段的輻射亮度數據；將輻射亮度數據輸入預制的傳統水深反演模型和CatBoost水深反演模型，分別求解待測位置的水深數據；將傳統水深反演模型和CatBoost水深反演模型求解的水深數據進行對比評價分析，求解最終水深數據的反演值。本發明將傳統的水深反演模型與CatBoost水深反演模型進行結合，同時進行水深反演，在對比評價分析后能夠得到更加準確的水深數據值。

技術領域

本發明涉及結合CatBoost的水深反演方法、裝置及存儲介質，屬于光學遙感技術領域。

背景技術

準確的水深信息為保障船只的安全，保護海洋生態環境以及海洋資源的開發利用提供了有力支持。

傳統的水深測量方法耗費時間、物力、人力和財力，并且在偏遠水域以及淺海區不易進行，同時對海面狀況也有很高的要求。

近幾十年來，遙感技術的發展十分迅速，許多研究人員利用遙感影像與水深之間的關系，提出了基于遙感影像的水深反演方法。

目前在多光譜遙感水深反演中，水深反演的模型大致分為理論解析模型和半理論半經驗模型。

理論解析模型與半理論半經驗模型在計算時需要獲取一定的現實物理數據(例如眾多水體光學參數)，導致反演過程較為繁瑣，模型泛化能力弱，反演精度較低。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供一種結合CatBoost的水深反演方法、裝置及存儲介質，解決現有技術中采用理論解析模型與半理論半經驗模型在計算時需要獲取一定的現實物理數據，導致反演過程較為繁瑣，模型泛化能力弱，反演精度較低的問題。

為達到上述目的，第一方面本發明提供一種結合CatBoost的水深反演方法，包括如下步驟：

獲取待測位置的多光譜遙感影像數據并進行預處理；

基于預處理后的多光譜遙感影像數據，采用多值提取至點的方法獲取待測位置不同波段的輻射亮度數據；

將輻射亮度數據輸入預先訓練的的傳統水深反演模型和預先訓練的CatBoost水深反演模型，分別求解待測位置的水深數據；

將傳統水深反演模型和CatBoost水深反演模型求解的水深數據進行對比評價分析，求解最終水深數據的反演值。

進一步地，訓練CatBoost水深反演模型包括如下步驟：

獲取若干樣本位置的多光譜遙感影像數據并進行預處理；

基于預處理后的樣本位置的多光譜遙感影像數據，采用多值提取至點的方法獲取樣本點位置不同波段的輻射亮度數據；

獲取各樣本位置的實測水深值，構建實測水深值和輻射亮度數據對應的數據集；

選取CatBoost模型，以數據集中的輻射亮度數據作為輸入值，以數據集中的實測水深值作為輸出值，對CatBoost模型進行訓練和參數調整，獲取用于反演水深數據的CatBoost水深反演模型。

進一步地，獲取各樣本位置的實測水深值包括如下步驟：

獲取各樣本位置的水深數據，以及遙感影像數據成像時刻的潮汐數據，依據潮汐數據對水深數據進行潮汐修正，將修正后的水深數據作為實測水深值。

進一步地，所述傳統水深反演模型包括：對數轉換比值模型、雙波段線性回歸模型和多波段線性回歸模型。

進一步地，預處理包括：

對多光譜遙感影像數據進行大氣校正；