我室陶邦一研究员及其合作者在遥感领域知名期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上发表了题为“Bathymetry Retrieval Algorithm Based on Hyperspectral Features of Pure Water Absorption from 570 to 600 nm”（基于570-600nm纯水吸收光谱特征的高光谱水深反演模型）的研究论文。论文第一作者为我室与南京大学联合培养的博士生吴忠强（吴忠强博士现为海南师范大学讲师），通讯作者为我室陶邦一研究员，合作者包括我室毛志华研究员与黄海清高级工程师。我室为论文第一单位。

机载高光谱遥感是在近岸岛礁浅水域获得高空间分辨率测深数据的一种很有前途的方法。基于李忠平教授(Lee et al., 1998; 1999)提出的半分析模型（HOPE模型）是目前应用最广泛的高光谱遥感水深反演模型。现有的其他高光谱水深反演算法基本上在HOPE模型基础上进行改进，通常需要采用400-800nm宽谱段的水体高光谱遥感反射率进行反演。然而随着近年来传感器采样光谱分辨率的提升，传统的高光谱水深反演算法精度并没有显著提升。主要原因是受到了算法中对水体光学特性及底部反射率光谱形状先验假设准确性的限制。因此目前高光谱算法改进的重点是进一步寻找更加可靠的高光谱特征，通过其尽量减少水体固有光学特性和海底反射率变化对水深反演的影响。

图1(a) 各成分的吸收光谱；(b) 纯水对总吸收的贡献。

本研究提出一种新的仅仅基于570-600nm波段范围内具有3.5nm光谱分辨率的水体遥感反射率的水深反演算法（HOPE-PW）。该算法源于本研究创新性地运用了一个位于570–600nm的窄光谱区域内的高光谱纯水吸收特征。因在大多光学测深适用的近岸地区，特别是珊瑚礁环区，纯水占该光谱范围内总吸收的大部分。除水深变化影响外，在570–600nm处的反射率光谱行为主要由纯水吸收系数随波长的急剧增加所主导，而其他光学特性的影响，如浮游植物/CDOM吸收、颗粒后向散射和海底反射率，可以使用平直光谱形状假设来简化。因此本文基于该特征提出的HOPE-PW算法，其中仅需解析四个未知参数。利用包括国产AMMIS传感器在内的多源高光谱数据和机载LiDAR测深数据对算法进行了验证，证明了算法的有效性。并且利用公开的位于帕劳、关岛和大堡礁等不同地区的15个地点的PRISM高光谱数据与最新的HOPE-BRUCE算法进行比较，证明了本算法同样具有普适性，同时得益于计算光谱数少的优势计算效率提升了3倍。

表1  HOPE-PW和HOPE-BRUCE算法及参数化方案对比

图2 北岛局部区域水深反演结果。从 (a) LIDAR、(b) HOPE-BRUCE 和 (c) HOPE-PW 反演到的北岛水深图；机载LIDAR水深与 (d)HOPE-BRUCE 和 (e) HOPE-PW 反演结果的散点图。基于上海技物所国产AMMIS高光谱数据的反演最大水深超过30m。

图3 基于PRISM高光谱数据在全球区域（帕劳、大堡礁、夏威夷及佛罗里达等）的HOPE-PW与HOPE-BRUCE反演结果间比较。两者算法都具有普适性。

论文引用：Wu Z, Tao B*, Mao Z, et al. Bathymetry Retrieval Algorithm Based on Hyperspectral Features of Pure Water Absorption From 570 to 600 nm[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023,61:1-19.