Four-band multispectral remote sensing imagery is widely used for a variety of purposes and has a long historical data record. However, most of the existing bathymetry inversion methods are either unable to determine the optimal solution through theoretical or semianalytical models due to the limited number of bands, or their application is limited by the difficulty in obtaining in situ data. In this article, a log-ratio model and a semianalytical model are combined to develop a new shallow water depth inversion method (L-S model) using four-band multispectral remote sensing images without the need for supporting truth data. A case study was conducted for Ganquan Island in the South China Sea, using four-band multispectral imagery from the GeoEye-1, WorldView-2 (four bands selected), Sentinel-2 (four bands selected), and Gaofen-1 satellites; a sound range of 30 m was achieved. When compared to LiDAR-measured water depth data, GeoEye-1, WorldView-2, Sentinel-2, and Gaofen-1 data have root-mean-square errors (RMSEs) of 1.33–1.97 m. In addition, compared with the results of the log-ratio model trained using 200 LiDAR-based depth readings, the L-S model results obtained for the four satellite types are similar in the RMSE. These results show that the L-S model can achieve results that are close to those of the log-ratio model without the need for external inputs. This provides a feasible new method for bathymetry inversion in areas without truth data using only four-band imagery.

中文翻译：

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使用无地面数据的四波段多光谱影像结合对数比和半分析模型的测深测绘方法

四波段多光谱遥感影像用途广泛，历史数据记录悠久。然而，现有的大部分测深反演方法要么由于波段数量有限而无法通过理论或半解析模型确定最优解，要么由于难以获得原位数据而限制了其应用。在本文中，结合对数比模型和半解析模型，使用四波段多光谱遥感影像开发了一种新的浅水深度反演方法（LS 模型），无需支持真实数据。使用来自GeoEye-1、WorldView-2（选择4个波段）、Sentinel-2（选择4个波段）和高分1号卫星的四波段多光谱图像对南海甘泉岛进行了案例研究；达到了 30 m 的声音范围。与 LiDAR 测量的水深数据相比，GeoEye-1、WorldView-2、Sentinel-2 和 Gaofen-1 数据的均方根误差 (RMSE) 为 1.33–1.97 m。此外，与使用 200 个基于 LiDAR 的深度读数训练的 log-ratio 模型的结果相比，四种卫星类型获得的 LS 模型结果在 RMSE 中相似。这些结果表明，LS 模型可以在不需要外部输入的情况下获得与 log-ratio 模型接近的结果。这为仅使用四波段影像在没有真实数据的地区进行水深反演提供了一种可行的新方法。与使用 200 个基于 LiDAR 的深度读数训练的 log-ratio 模型的结果相比，四种卫星类型获得的 LS 模型结果在 RMSE 中相似。这些结果表明，LS 模型可以在不需要外部输入的情况下获得与 log-ratio 模型接近的结果。这为仅使用四波段影像在没有真实数据的地区进行水深反演提供了一种可行的新方法。与使用 200 个基于 LiDAR 的深度读数训练的 log-ratio 模型的结果相比，四种卫星类型获得的 LS 模型结果在 RMSE 中相似。这些结果表明，LS 模型可以在不需要外部输入的情况下获得与 log-ratio 模型接近的结果。这为仅使用四波段影像在没有真实数据的地区进行水深反演提供了一种可行的新方法。