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《南京师范大学》 2014年
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基于辐射传输优化的内陆水体大气校正方法研究

周莉  
【摘要】:本研究以太湖作为二类水体大气校正的研究区,以MERIS高光谱影像为数据源,探索高光谱遥感影像的大气校正算法。利用2005年至2012年太湖气溶胶光学厚度数据、相对湿度数据,分析了太湖气溶胶光学厚度的时序特征,探讨了相对湿度对气溶胶光学厚度的影响。将相对湿度引入6SV1.1矢量辐射传输模型中,建立查找表,并进一步构建神经网络模型;利用神经网络、水体辐射传输方程以及近红外离水反射率模型,模拟近红外波段的表观反射率;通过构建光谱匹配优化模型,提高模型参数估算精度,实现二类水体大气校正。论文的研究成果主要体现在以下方面: (1)构建了基于相对湿度-气溶胶耦合的BP神经网络模型 选取精度较高的6SV1.1矢量版本的辐射传输模型,参考OPAC资料库中不同相对湿度的气溶胶粒径分布宽度、模半径、体积百分比以及复折射指数数据,通过6SV1.1中的用户自由输入气溶胶模式接口,引入相对湿度参数,计算得到更加精确的大气程辐射率和漫射透过率查找表。进而以该查找表为训练集,构建BP神经网络。该神经网络模型以查找表为数据基础,数据量大并涵盖了研究区的各种气溶胶和相对湿度特征,不依赖于实测数据集,模型具有较强的普适性。 (2)建立了基于光谱匹配的大气校正模型参数优化算法 利用最小二乘法构建优化模型,将BP神经网络模型模拟计算的表观反射率与从影像直接提取的表观反射率进行光谱匹配,不断调整模型参数,使得模拟值逼近影像值,从而优化获取模型参数,并计算输出气溶胶光学厚度最优解,进而计算离水反射率。该算法利用从影像直接提取的表观反射率进行优化,不依赖于’地面同步观测,提高了模型的实用性和可操作性。 (3)提高了二类水体大气校正精度 利用太湖实测数据,将本研究中的大气校正模型与比利时MUMM算法、近红外迭代法(ITER_NIR)、6SV1.1模型以及Beam C2R算法进行比较分析,发现比利时MUMM算法与近红外迭代法(ITER_NIR)在太湖校正结果不稳定,经常出现可见光波段光谱显著偏低的情况。Beam C2R算法校正相对误差达到70%以上,在太湖不适用。6SV1.1模型在除蓝波段之外的可见光范围内具有可接受的校正精度。本文方法较其他四种方法显著提高了蓝波段的校正精度,有效降低了该波段过校正的现象,在NMERIS13个波段上均表现出良好的精度与稳定性。
【学位授予单位】:南京师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P237

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【参考文献】
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