[發明專利]一種地基紅外遙感地表溫度的反演方法

有效

• 申請號: 201810835025.1
• 申請日: 2018-07-26
• 公開（公告）號: CN108871586B
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發明（設計）人: 鄧小波;王培宇;馬尚昌;張素娟;樊昌元;張升蘭
• 申請（專利權）人: 成都信息工程大學
• 主分類號: G01J5/00
• 分類號: G01J5/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 夏艷

1.一種地基紅外遙感地表溫度的反演方法，其特征在于，包括

步驟1.同區域，在不同地表構建地基紅外遙感地表溫度的測量裝置系統，基于大氣同化資料收集具有代表性的大氣溫度、濕度輪廓線數據，并進行大氣輻射傳輸模式模擬計算；

地基紅外遙感地表溫度的測量裝置系統，包括一個探頭垂直朝上觀測的紅外溫度傳感器系統和3個探頭垂直朝下的紅外溫度傳感器系統以及用于測量地表溫度數據的鉑電阻地表溫度傳感器系統；

步驟2.根據步驟1中的計算結果得到影響地表溫度反演精度的主要因子，確定空氣溫度、各下墊面的地表發射率和太陽輻射值參量作為神經網絡計算模型的輸入向量；

步驟3.利用步驟2中選擇的輸入向量與步驟1測量裝置系統中同步觀測的鉑電阻地表溫度的對應關系，訓練和構建紅外遙感地表溫度的神經網絡計算模型；

步驟4.利用紅外遙感地表亮溫的修正值、空氣溫度、太陽輻射值數據，作為步驟3中神經網絡計算模型的輸入向量，反演計算出地基紅外遙感的地表溫度，并利用實測的鉑電阻地表溫度數據對地表溫度反演精度進行評估。

2.根據權利要求1所述的一種地基紅外遙感地表溫度的反演方法，其特征在于，其中，步驟3又具體包括以下步驟：

步驟(1).構建結構為輸入層、隱層和輸出層三層，net＝newff(inputn,outputn,5)的BP神經網絡；

輸入層inputn為M組6個輸入向量組成的M×6維矩陣，6個輸入向量分別為地表亮溫的修正值、空氣溫度、3個下墊面的地表發射率和太陽輻射值；

隱層神經元的個數為5；

輸出層outputn為M組1個輸出向量組成的M×1維矩陣，輸出向量為鉑電阻地表溫度值；

步驟(2).將樣本數據進行歸一化處理，[outputn,outputps]＝mapminmax(output_train,0,1)；

步驟(3).將步驟(1)中的三層節點通過權重函數連接，每一個節點下一次的輸出由當前輸入、閾值及激活函數通過作用函數后輸出，

其中，ω_ij為鏈接節點i、j的權重函數，θ為節點閾值，設置當前輸入層及網絡層的權值和閾值；

當前輸入層權值inputWeights＝net.IW{1,1}，閾值inputbias＝net.b{1}；當前網絡層權值layerWeights＝net.LW{2,1}，閾值layerbias＝net.b{2}；

步驟(4).設置網絡參數

訓練目標誤差net.trainParam.goal＝1e-4

訓練步數net.trainParam.epochs＝1000

學習速率net.trainParam.lr＝0.05

步驟(5)調用函數train對BP神經網絡進行訓練[net,tr]＝train(net,inputn,outputn)，構建BP神經網絡。

3.根據權利要求1所述的一種地基紅外遙感地表溫度的反演方法，其特征在于，其中，步驟4包括以下步驟，

步驟(1).對輸入測試數據進行歸一化處理

inputn_test＝mapminmax('apply',input_test,inputps)；

步驟(2).BP神經網絡進行反演計算

an＝sim(net,inputn_test)；

步驟(3).地表溫度的反演數據的反歸一化處理BPoutput＝mapminmax('reverse',an,outputps)，最終實現地基紅外遙感地表溫度的反演。