[發(fā)明專利]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡二次優(yōu)化的二類水體大氣校正方法

有效

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• 申請日: 2014-01-02
• 公開（公告）號: CN103712955A
• 公開（公告）日: 2014-04-09
• 發(fā)明（設計）人: 李云梅;周莉;黃昌春
• 申請（專利權）人: 李云梅
• 主分類號: G01N21/55
• 分類號: G01N21/55;G01N21/25
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明涉及的是遙感影像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡二次優(yōu)化的二類水體大氣校正方法。

背景技術

大氣校正一直是水色遙感中數(shù)據(jù)預處理的一個重要問題。Morel&Prieur(1977)將海水劃分為一類水體和二類水體。一類水體大多是遠離陸地，較少受到人類活動影響的開闊大洋水體，水中葉綠素對其光學特性起決定性作用；二類水體大多是沿岸和內(nèi)陸水體，受到人類活動的顯著影響，水體的光學特性由有色可溶性有機物、懸浮無機物以及葉綠素共同決定，復雜多變。Gordon，et?al.(1994)根據(jù)一類水體在近紅外波段離水輻射率近似為0的特征，假設近紅外波段的信號值全部來自于瑞利散射和氣溶膠散射，發(fā)展了基于暗像元的標準大氣修正算法，在一類水體中獲得了較高的精度。然而，由于水體懸浮物在近紅外波段的高反射，使得暗像元的假設在二類水體中不再成立，因此標準大氣修正算法在二類水體不適用。

針對二類水體，國內(nèi)外學者在標準大氣修正算法的基礎上，進行改進、發(fā)展，提出了新的大氣校正方法。Wang，et?al.(2007)認為渾濁水體在短波紅外波段可視為暗像元，并利用MODIS短波紅外和近紅外波段相結合，定義了一個渾濁水體指數(shù)，當該指數(shù)值大于等于1.3時，視為渾濁水體，用短波紅外波段進行大氣校正，反之則用近紅外波段校正。該方法適用于美國和中國的東部沿岸水體。Hu，et?al.(2000)假設氣溶膠類型在50～100km空間范圍內(nèi)不變，找出研究區(qū)內(nèi)的清潔水體，根據(jù)近紅外波段離水輻射值為0的特征計算氣溶膠參數(shù)，再用最臨近象元法將其傳遞給渾濁水體。并在墨西哥灣進行實驗，發(fā)現(xiàn)校正精度較高，改善了可見光短波波段被低估的情況。然而這些方法都要依賴于對清潔像元的選取，對于渾濁的二類水體，往往會出現(xiàn)過校正的現(xiàn)象。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術上存在的不足，本發(fā)明目的是在于提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡二次優(yōu)化的二類水體大氣校正方法，針對二類水體，克服其暗像元難以選取的缺點，構建一種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，建立一種優(yōu)化算法，準確估算大氣對衛(wèi)星傳感器獲取信息的影響；為了提高估算精度，從影像直接提取參數(shù)參與優(yōu)化過程，使得大氣校正結果與數(shù)據(jù)獲取時刻的大氣條件更加接近。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過如下的技術方案來實現(xiàn)：一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡二次優(yōu)化的二類水體大氣校正方法，其步驟為：A：對二類水體的高光譜影像數(shù)據(jù)進行預處理，提取影像表觀反射率；

B：對所獲取的高光譜影像提取其幾何信息、波長信息以及550nm處氣溶膠光學厚度初值τ₅₅₀⁰；

C：將B中提取的參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡模型，模擬輸出大氣漫射透過率t以及大氣分子和氣溶膠的總貢獻ρ_path；

D：利用近紅外波段的離水反射率ρ_w(NIR)，連同t、ρ_path，模擬出表觀反射率ρ_toa^sim；

E：將ρ_toa^sim與A中提取的真實表觀反射率ρ_toa^mes進行光譜優(yōu)化，不斷調(diào)整參數(shù)τ₅₅₀、R、n，直到模擬值最接近真實值，最終得到最優(yōu)解τ₅₅₀^opt、R^opt、n^opt；

F：將τ₅₅₀^opt帶入神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到所有高光譜波段的大氣漫射透過率t^opt以及大氣分子和氣溶膠的總貢獻ρ_path^opt；

G：結合影像上真實表觀反射率ρ_toa^mes，估算高光譜影像的離水反射率。

優(yōu)選地，所述步驟A具體包括步驟：

A1：獲取所需進行大氣校正的高光譜遙感影像，從中提取二類水體水域的影像數(shù)據(jù)；

A2：利用所獲取數(shù)據(jù)的定標參數(shù)(通常由傳感器發(fā)射方提供)，對原始影像數(shù)據(jù)進行輻射定標和幾何糾正；

A3：從A2處理后的原始影像中提取表觀反射率數(shù)據(jù)ρ_toa^mes。

優(yōu)選地，所述步驟B具體包括步驟：