MIWC多时相合成算法

云雨区高精度测深

仅用近红外波段信息进行迭代分割与反距离加权合成，为浅水测深提供高质量合成影像，显著提升多云多雨和大范围区域的测深完整性与精度。

Duan, Zhixin Xing · 程亮 · 毛庆洲 · Yueting, Song · 周晓 · 李满春 · Jianya, Gong

ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 2024

参数信息

测深RMSE（对数线性模型）
0.67–1.22 m
测深RMSE（对数比值模型）
0.71–1.23 m
影像数量（精度稳定阈值）
16
反距离加权幂参数
4

技术优势

适应多云多雨

通过多时相影像迭代分割和反距离加权合成，利用近红外波段信息排除云和耀斑等噪声，保证影像无缺失，提高多云多雨区域测深可行性。

达到高精度测深

在0–20 m水深范围内，使用对数线性模型和对数比值模型的合成影像测深RMSE分别低至0.67–1.22 m和0.71–1.23 m。

参数免调试

推荐的反距离加权幂参数值为4，通常无需复杂调整，方法易于应用和集成。

优于常规合成

与最佳单景影像、中值合成和最大异常值去除法相比，MIWC生成的合成影像在视觉质量和测深精度、稳健性上具有显著优势。

应用场景