[發明專利]從MODIS數據反演地表溫度和發射率方法

無效

• 申請號: 200910092458.3
• 申請日: 2009-09-15
• 公開（公告）號: CN101655564A
• 公開（公告）日: 2010-02-24
• 發明（設計）人: 毛克彪;王道龍;李滋睿;王建明;韓麗娟;黃健熙
• 申請（專利權）人: 中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所;中國農業大學;國家氣象中心
• 主分類號: G01S17/88
• 分類號: G01S17/88;G01S17/95;G01S7/48;G01S7/497;G06N3/02
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1、一種從遙感數據MODIS反演地表溫度和發射率的方法，其步驟為：

第一步、建立MODIS傳感器第29、31、32波段星上輻射亮度溫度的模擬數據庫

1-1)選擇所獲影像的所在地區的大氣剖面模式、大氣路徑、輻射模式和散射模式作為輸入參數；

1-2)選擇常見地物在MODIS數據第29、31和32波段的發射率分別作為輸入參數；

1-3)輸入所獲得影像時間在所在地區溫度變化范圍的最低值，并限定最高值，模擬過程中地表溫度變化；

1-4)輸入大氣水汽含量初始值，限定最大值，模擬過程中大氣水汽含量變化；

1-5)輸入MODIS衛星傳感器高度，并默認大氣氣溶膠、二氧化碳等其它參數；

1-6)根據MODIS數據第29、31、32波段的波長范圍執行模擬，并輸出MODIS數據第29、31、32波段模擬星上輻射亮度；

1-7)將每次模擬得到星上輻射亮度轉換成亮度溫度，并和每次模擬輸入的地表溫度和發射率以及大氣水汽含量一起建立相應的數據庫；

第二步、神經網絡訓練

2-1)將第一步中模擬數據庫分成兩組，一組為訓練數據集；一組為測試數據集；

2-2)將訓練數據集中的MODIS第29、31、32波段的星上亮度溫度和大氣水汽含量作為神經網絡的四個輸入節點，地表溫度和MODIS第29、31、32波段的發射率作為4個輸出節點，進行訓練和測試；

2-3)將測試數據集的星上亮度溫度輸入訓練好的神經網絡，輸出的地表溫度和發射率；

2-4)將2-3中輸出的地表溫度和發射率和對應的地表溫度和發射率對比，到達給定的精度就停止訓練；

第三步、反演地表溫度和發射率

3-1)對MODIS遙感影像數據的第29、31、32波段進行幾何校正；

3-2)將MODIS數據的第29、31、32波段的星上亮度轉換成星上亮度溫度，利用第2波段和19波段計算大氣水汽含量；

3-3)將3-2中轉換后的星上亮度溫度和大氣水汽含量輸入到第二步訓練好的神經網絡中，輸出地表溫度和MODIS第29、31、32波段的發射率；

3-4)根據影像對應的地表進行相關驗證和應用分析。

2、如權利要求1所述的方法，其中，第一步的1-3中，溫度變化范圍的最低值和最高值為所在地區歷史上的溫度變化范圍最低值和最高值，模擬過程中步階改變幅度為2K。

3、如權利要求1所述的方法，其中，第一步的1-4中，大氣水汽含量初始值和最大值為所在地區歷史上大氣水汽含量的最小值和最大值，模擬過程中步階改變幅度為0.2g/cm²。

4、如權利要求1所述的方法，其中，第一步的1-5中，輸入MODIS衛星傳感器高度為705KM。

5、如權利要求1所述的方法，其中，第二步的2-4中，地表溫度平均誤差大于0.5K和MODIS第29、31、32波段的發射率平均誤差都大于0.01時，將兩層隱含節點都加10，重復2-2繼續進行訓練和測試，至地表溫度平均誤差小于0.5K和MODIS第29、31、32波段的發射率平均誤差都小于0.01。