Эффективное и точное получение мелкоморской глубины с высоким пространственным разрешением может предоставлять данных для поддержки морской навигации, исследования и охраны морских ресурсов и т. д. В этой статье мы представляем метод инверсии глубины воды, который интегрирует географическое положение в качестве элементов моделирования и строим модель инверсии глубины воды на основе нейронной сети обратного распространения (BPNN) с использованием различных спутниковых изображений, таких как Sentinel-2, Landsat 9, отдельно, и тестируем надежность и точность предложенного метода в морской области острова Вэйжоу в Китае и морской области острова Молокай в Соединенных Штатах. Результаты показывают, что: в процессе выбора модели мы обнаружили, что точность модели машинного обучения выше, чем у всех других эмпирических моделей, причем точность модели BPNN наивысшая. Интеграция географического положения может значительно повысить точность инверсии глубины воды. Результаты экспериментальной проверки показывают: точность инверсии глубины острова Вэйжоу R² увеличилась с 0,7666 до 0,9952, среднеквадратичное отклонение уменьшилось с 2,5016 м до 0,3578 м; область острова Молокай также достигла 0,9939, среднеквадратичное отклонение уменьшилось с 3,0165 м до 1,0189 м. Это свидетельствует о том, что модель инверсии глубины воды, которую мы построили, обладает высокой точностью, надежностью и переносимостью и может быть эффективно использована для измерения мелкоморской глубины воды. Более того, добавление географического положения одновременно с добавлением индекса растительности не привело к лучшим результатам, а скорее немного уменьшило точность моделирования модели, что указывает на то, что слепое добавление элементов моделирования не приводит к увеличению точности модели, и следует проанализировать взаимосвязь между различными элементами моделирования и провести комплексный анализ для выбора и отказа от факторов моделирования.

optical remote sensing;Offshore waters;Geographic location characterization;BPNN model;Weizhou Island;Molokai Island;accuracy validation