砂质基底海岛地形遥感动态监测研究OA

砂质基底海岛地形受潮流水动力影响显著,地形演变迅速,及时掌握其周边地形动态变化规律对海岛保护与管理具有重要意义。文章以某砂质基底海岛周边海域为研究区,基于2013年环境减灾卫星(HJ-1B)遥感数据,构建了4种能够削弱悬浮泥沙影响的水深遥感反演模型(支持向量机、随机森林、全连接神经网络和卷积神经网络)。通过系统对比各模型精度,发现卷积神经网络(CNN)模型表现最优,其反演结果与实测水深的决定系数(R^(2))达0.98,均方根误差(RMSE)为0.74 m,平均相对误差(MRE)为5.97%。为进一步验证模型适用性并揭示地形演变规律,将CNN模型迁移应用于2017年环境卫星影像,实现了2013—2017年间地形变化的定量分析。结果表明:CNN模型在迁移应用中仍保持良好性能,能够准确重构区域地形宏观格局与微地貌细节;2013—2017年,研究区整体地形以淤积为主,淤积区面积占比62.93%,平均淤积厚度为2.66 m(年均约0.53 m),冲刷区面积占比37.07%,平均冲刷厚度为1.16 m(年均约0.23 m),整体呈现向东淤积趋势,需重点关注海岛北侧约1 km处出现的局部冲刷现象。文章构建的高精度反演模型与多时相动态监测方法,可为砂质基底海岛的地形稳定性评估与海岸带管理提供可靠技术支撑。