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申请/专利权人：自然资源部第二海洋研究所
摘要：本申请公开了一种基于潮位互补累积分布函数的潮滩地形遥感反演方法及系统。该方法基于时序合成孔径雷达（SAR）遥感影像，充分利用时序遥感观测，获取潮滩淹没信息；并通过基于遥感观测次数权重缩放计算潮滩遥感淹没频率，提高了潮滩遥感淹没频率的反演精度；然后基于淹没频率的数学定义，构建了基于潮位互补累积分布函数的潮滩地形反演模型，完成目标区域的潮滩地形反演。本申请构建的基于潮位互补累积分布函数的潮滩地形遥感反演方法，消除了基于有限的遥感观测反演淹没频率时存在的抽样误差，提高潮滩遥感淹没频率的反演精度，以此为基础实现了无需先验地形数据控制，利用预报潮位数据构建潮滩地形反演模型，反演高精度的潮滩地形数据。
主权项：1.一种基于潮位互补累积分布函数的潮滩地形遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤：根据研究时间与目标区域收集时序合成孔径雷达遥感影像和密集潮位数据；基于时序合成孔径雷达遥感影像，进行水陆分割以获取潮滩淹没信息；确定不同潮位区间的权重因子，结合潮滩淹没信息并基于遥感观测次数权重缩放对像元的潮滩遥感淹没频率进行计算；基于淹没频率的数学定义，构建基于潮位互补累积分布函数的潮滩地形反演模型，并结合像元的潮滩遥感淹没频率完成目标区域的潮滩地形反演；所述潮滩遥感淹没频率的计算方法具体包括：按照遥感观测时的潮位范围，以固定的潮位间隔将所有遥感影像分入不同潮位区间中；计算不同潮位区间内的权重因子；所述权重因子为：对于任意潮位区间，其权重因子等于密集潮位数据处于该区间内的概率与遥感影像处于该区间内的概率之比；基于所述权重因子来缩放对应潮位区间内遥感影像代表的观测次数，对像元计算潮滩遥感淹没频率；所述对像元计算潮滩遥感淹没频率，具体为基于改进的潮滩遥感淹没频率计算公式进行计算，所述公式为： ，其中，为所计算像元的潮滩遥感淹没频率，为所计算像元对应为淹没状态的遥感影像数目，为遥感影像总数目，、分别为第i、j景遥感影像所处潮位区间的权重因子，表示所计算像元处于淹没状态下的加权观测次数，表示所计算像元有效观测的加权观测次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第二海洋研究所 一种基于潮位互补累积分布函数的潮滩地形遥感反演方法及系统
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