[發(fā)明專利]一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的植被參數(shù)遙感反演方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310503221.6
• 申請(qǐng)日: 2013-10-23
• 公開（公告）號(hào): CN103529439A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 萬華偉;王昌佐;王橋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心
• 主分類號(hào): G01S7/48
• 分類號(hào): G01S7/48;G06N3/02
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 李相雨

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像分析領(lǐng)域，尤其涉及一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的植被參數(shù)遙感反演方法和裝置。

背景技術(shù)

對(duì)衛(wèi)星的遙感圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，可以在宏觀尺度上得到地面測(cè)量無法表征的一些植被參數(shù)。例如對(duì)葉面積指數(shù)(LAI)，也即單位面積內(nèi)所有葉子的單面面積和進(jìn)行估算，可以很好地表征土壤-植被-大氣傳輸過程中的蒸散情況和土壤、物質(zhì)交換過程，也是植被功能模型的一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)因素。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為遙感圖像分析與處理的一種新手段，已經(jīng)被用于從遙感數(shù)據(jù)中估算植被地類的LAI。在現(xiàn)有技術(shù)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估算LAI，具有非線性關(guān)系模擬能力強(qiáng)、可以提高反演速度等優(yōu)點(diǎn)，能夠宏觀地表征植被的生長(zhǎng)情況。

但是，單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于區(qū)域LAI估算也有一定的缺陷。由于區(qū)域地表類型復(fù)雜，目前針對(duì)不同地表類型已發(fā)展了不同的前向模擬模型，可以更好地模擬該類地物L(fēng)AI和地表反射率之間的關(guān)系。而單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法充分利用這些知識(shí)。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問題

本發(fā)明提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的植被參數(shù)遙感反演方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中無法對(duì)不同的植被結(jié)構(gòu)類型分別進(jìn)行高精度的非線性模擬的技術(shù)問題。

(二)技術(shù)方案

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的植被參數(shù)遙感反演方法，包括：

根據(jù)不同地表類型的地表反射率模擬模型，利用該模型結(jié)合不同的植被參數(shù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)、地表測(cè)量數(shù)據(jù)，得到不同地表類型的植被參數(shù)和地表反射率之間的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

建立不同地表類型的植被參數(shù)和地表反射率之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

根據(jù)大氣輻射模型，結(jié)合不同氣象條件和地表反射率數(shù)據(jù)，得到不同氣象條件下的地表反射率和表觀反射率之間的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

建立不同大氣條件下的地表反射率與表觀反射率之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；

將經(jīng)過輻射定標(biāo)或大氣糾正后的遙感數(shù)據(jù)在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中進(jìn)行植被參數(shù)遙感反演。

進(jìn)一步地，

所述將多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)包括：將多個(gè)不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平行獨(dú)立地組合為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；

所述將經(jīng)過輻射定標(biāo)或大氣糾正后的遙感數(shù)據(jù)在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中進(jìn)行植被參數(shù)遙感反演包括：根據(jù)遙感圖像的類型選擇一個(gè)相應(yīng)類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將遙感圖像的每個(gè)像元在所述相應(yīng)類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行植被參數(shù)遙感反演。

進(jìn)一步地，所述不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：林地、草地、灌叢、農(nóng)作物中的一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

進(jìn)一步地，

所述將多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)包括：將多個(gè)不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層次組合為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，每一層為一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

所述將經(jīng)過輻射定標(biāo)或大氣糾正后的遙感數(shù)據(jù)在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中進(jìn)行植被參數(shù)遙感反演包括：根據(jù)遙感圖像的類型，將遙感圖像的每個(gè)像元在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，選擇相應(yīng)類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層次進(jìn)行地表參數(shù)遙感反演，其中上層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為下層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

進(jìn)一步地，

所述不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：大氣輻射傳輸模型、冠層輻射傳輸模型、地表傳輸模型中的一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

其中地表傳輸模型包括：林地、草地、灌叢、農(nóng)作物中的一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

另一方面，本發(fā)明還提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的植被參數(shù)遙感反演裝置，包括：地表數(shù)據(jù)集單元、地表網(wǎng)絡(luò)單元、大氣數(shù)據(jù)集單元、大氣網(wǎng)絡(luò)單元、組合單元和反演單元，地表數(shù)據(jù)集單元和地表網(wǎng)絡(luò)單元相連，大氣數(shù)據(jù)集單元和大氣網(wǎng)絡(luò)單元相連，組合單元與地表網(wǎng)絡(luò)單元、大氣網(wǎng)絡(luò)單元和反演單元分別相連，其中：

地表數(shù)據(jù)集單元，用于根據(jù)不同地表類型的地表反射率模擬模型，利用該模型結(jié)合不同的植被參數(shù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)、地表測(cè)量數(shù)據(jù)，得到不同地表類型的植被參數(shù)和地表反射率之間的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

地表網(wǎng)絡(luò)單元，用于建立不同地表類型的植被參數(shù)和地表反射率之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

大氣數(shù)據(jù)集單元，用于根據(jù)大氣輻射模型，結(jié)合不同氣象條件和地表反射率數(shù)據(jù)，得到不同氣象條件下的地表反射率和表觀反射率之間的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

大氣網(wǎng)絡(luò)單元，用于建立不同大氣條件下的地表反射率與表觀反射率之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

組合單元，用于將多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；

反演單元，用于將經(jīng)過輻射定標(biāo)或大氣糾正后的遙感數(shù)據(jù)在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中進(jìn)行植被參數(shù)遙感反演。

進(jìn)一步地，