卫星遥感为地面和航空测绘的挑战提供了有效的补救措施，这些挑战以前阻碍了对全球海草范围的定量评估。商业卫星平台提供精细的空间分辨率，这是不均匀海草生态系统的一个重要考虑因素。目前，没有用于商业数据图像处理的一致协议，限制了可重复性和跨空间和时间的比较。此外，商业卫星传感器的辐射性能尚未根据沿海水域特有的黑暗和多变目标进行评估。本研究比较了来自两颗商业卫星的数据产品：DigitalGlobe 的 WorldView-2 和 Planet 的 RapidEye。每个平台都在美国佛罗里达州圣约瑟夫湾获得了一个场景，对应于 2010 年 11 月的实地活动。开发了一种可重复的处理方案，将各公司提供的基本产品图像转换为可用于各种科学应用的可分析数据。将卫星获得的表面反射与现场测量值进行了比较。WorldView-2 图像在沿海蓝色和蓝色光谱带中表现出高度不一致，长期预测过高。RapidEye 表现出比 WorldView-2 更好的一致性，但在所有光谱带上都略微预测过高。使用深度卷积神经网络将图像分为深水、陆地、水下沙地、海草和潮间带类别。将分类结果与从照片解释的航空影像中得出的海草图进行了比较。这项研究首次对 WorldView-2 和 RapidEye 在沿海系统上进行了辐射测量评估，揭示了 WorldView-2 较短波长中固有的校准问题。尽管分辨率不同，但两个平台都显示出与空中估计值高达 97% 的一致性。因此，WorldView-2 中的校准问题似乎不会干扰分类准确性，但如果估计生物量可能会有问题。这里开发的图像处理程序为 WorldView-2 和 RapidEye 图像提供了可重复的工作流程，该流程已在另外两个沿海系统中进行了测试。随着更多传感器的出现，这种方法可能会变得独立于平台。