[發(fā)明專利]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710468481.2
• 申請(qǐng)日: 2017-06-20
• 公開（公告）號(hào): CN107356554B
• 公開（公告）日: 2019-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡伍生;王西地;楊惠;陳陽
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G01N21/359
• 分類號(hào): G01N21/359;G01W1/14
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 饒欣

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：利用MODIS三通道比值法反演大氣可降水量PWV，記為PWV_MODIS；

S2：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立測站處的緯度φ、測站處的高程h、年積日doy、步驟S1計(jì)算得到的PWV_MODIS與測站GPS/MODIS反演的PWV殘差RES之間的非線性關(guān)系；

S3：利用Suominet網(wǎng)站提供的高精度PWV_GPS數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的緯度φ、高程h、年積日doy對(duì)步驟S2建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

S4：將測站處的緯度φ、測站處的高程h、年積日doy以及步驟S1中計(jì)算得到的大氣可降水量PWV_MODIS作為輸入?yún)?shù)代入步驟S3已經(jīng)訓(xùn)練完畢的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算出GPS測站處PWV殘差RES_BP；

S5：利用步驟S4中計(jì)算出的GPS測站處PWV殘差RES_BP補(bǔ)償步驟S1中MODIS三通道比值法反演大氣可降水量PWV_MODIS，最終獲得大氣可降水量PWV＝PWV_MODIS+RES_BP。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法，其特征在于：所述步驟S1中，MODIS模型三通道加權(quán)比值法反演PWV_MODIS如式(1)所示：

其中，ρ₁₇、ρ₁₈、ρ₁₉分別為17、18、19通道計(jì)算的表觀反射率，A＝(0.8·ρ₂+0.2·ρ₅)，ρ₂、ρ₅分別為2通道、5通道計(jì)算的表觀反射率；

將加權(quán)平均三通道比值法計(jì)算出的最優(yōu)權(quán)系數(shù)f₁₇＝0.31、f₁₈＝0.17、f₁₉＝0.52帶入上式，得出下面計(jì)算公式(2)：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演大氣可降水量的MODIS模型改進(jìn)方法，其特征在于：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端與輸出端之間設(shè)置有隱含層且每個(gè)隱含層的節(jié)點(diǎn)為25個(gè)。