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近日，广州海洋实验室“南海生态环境权益综合研究”项目负责人唐丹玲在珊瑚礁光学浅水高空间分辨率水深遥感反演方面的研究取得系列成果，最近一篇论文“An adaptive blended algorithm approach for deriving bathymetry from multispectral imagery”在知名期刊IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing上发表，并入选封面文章。
刘永明博士（第一作者）和唐丹玲教授（通讯作者）等基于光学浅水反射率模型的参数敏感性分析结果，构建自适应的水深分段反演模型（ABAA, adaptive blended algorithm approach），使遥感影像上不同水深范围内的像元能够被最佳波段组合的反演模型提取水深，从而提高水深反演精度。该研究以南海西沙群岛的甘泉岛、银砾滩、七连屿和永兴岛作为研究区域，将ABAA模型应用于多时相的WorldView-2和Landsat-8数据进行水深反演。当使用实测水深数据对ABAA进行定标时，ABAA显著的提高了水深反演的精度，尤其是小于 6 m的水深范围。
唐丹玲教授为刘永明博士后合作导师。该研究获得广东省创新团队项目（2019BT02H594）、广州海洋实验室人才团队引进重大专项（GML2019ZD0602）、国家自然科学基金（41876136）、和广东省海洋遥感重点实验室LORS (2017B030301005)等资助。
期刊封面
论文信息：Y. Liu, D. Tang*, R. Deng, B. Cao, Q. Chen, R. Zhang, Y. Qin and S. Zhang. An adaptive blended algorithm approach for deriving bathymetry from multispectral imagery. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens. 2020. DOI: 10.1109/JSTARS.2020.3034375
