[發明專利]一種大氣-海洋耦合系統光學淺水遙感信號敏感性分析方法

有效

• 申請號: 201910215897.2
• 申請日: 2019-03-21
• 公開（公告）號: CN110031406B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 周冠華;陳金勇;孫康;路志勇;李沫含;張瀟陽
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學;中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種大氣-海洋耦合系統光學淺水遙感信號敏感性分析方法，其特征在于包含以下步驟：

步驟一：建立大氣-海洋耦合系統輸入參數的特征空間，根據先驗知識設定各參數的變化區間與概率分布規律，具體技術流程如下：

確定決定大氣-海洋耦合系統遙感信號的各類參數：光照參數、觀測幾何、大氣參數、水體組分濃度、水體固有光學參數、邊界條件；具體為以下17個模型參數：水深、太陽高度角、風速、云層指數、水分子的單位吸收系數、水分子的單位散射系數、葉綠素的濃度、葉綠素的單位吸收系數、葉綠素的單位散射系數、葉綠素的后向散射比、有色可溶性有機物的濃度、有色可溶性有機物的單位吸收系數、礦物質的濃度、礦物質的單位吸收系數、礦物質的單位散射系數、礦物質的后向散射比、海底反射率；

根據研究區域具體的水體光學特性，確定各參數的取值區間；如果對上述參數的分布具有先驗知識，可以確定各參數的具體概率分布函數，如果缺乏先驗知識則采用平均分布函數，即假設在整個輸入參數范圍內，參數的取值是等概率的；

步驟二：基于水體輻射傳輸模型建立各參數特征空間的模擬光譜數據集，具體技術流程如下：

將上述17個獨立參數進行標準化處理，使其變化范圍都在0-1之間，形成一個由17維單位超立方體組成的特征空間；采用拉丁超立方體方法對上述參數的特征空間進行抽樣；基于水體輻射傳輸模型進行輻射傳輸計算，得到在特定的輸入條件下水面水體遙感信號，這里用遙感反射率光譜代表水面水體遙感信號；模擬的光譜范圍設定為350-800nm，沿選定的波長逐一進行模擬，這樣可以有效地避免引入各參數在波長間的作用混疊，從而有效地保證了各參數的獨立性；

步驟三：利用Morris方法對選定的參數進行初步篩選，確定并量化上述參數的影響程度，具體技術流程如下：

計算每個輸入參數x_i對輸出結果y的影響，即求遙感反射率的偏導數：則代表x_i對于y的影響指數，其中Δy表示y的變化量，Δx_i表示第i個變量x的變化量；偏導數可能出現的四種情況分別是：

·如果趨近于0，那么認為x_i的影響基本可以忽略；

·如果在x_i的整個變化范圍內大致是一個常數，那么x_i對于輸出的影響是線性并且可加的；

·如果是以x_i為自變量的非常數函數，那么x_i對于輸出的影響是非線性的；

·如果是以一個或多個x_j參數為自變量的非常數函數，其中，j≠i，那么x_i與其他參數具有相互作用；

根據Morris方法原理，重要的參數一般都具有較高的均值μ或方差σ，或者同時具有較高的均值μ和方差σ；由此便可以用輸入參數對輸出結果影響的均值μ和方差σ來表示水體輻射傳輸模型的敏感性分析結果；進一步，為了便于表達在全波段內任一波長的敏感性，采用Duintjer Tebbens提出的重要性測量方法來表示模型輸入參數的重要性指數，該重要性測量方法綜合了Morris方法中均值與方差的共同作用，具體形式如下：

其中，e_i為第i個重要性指數，μ_i為第i個輸出結果的均值，σ_i為第i個輸出結果的方差；在整個波段范圍內，各參數的相對重要性是隨波段不斷變化的；為了描述各參數在不同波段的重要性，將在每一組模擬結果中計算全部17種參數的相對重要性總和，進而計算出每一種參數的重要性相對于這個總和的百分比，如下：

最終，將百分比超過5％的參數定義為影響較為顯著的參數，根據上式計算各輸入參數的相對重要性指數，并根據數值大小進行重要性排序，選取排名靠前的參數，從而降低了水體輻射傳輸模型的維度，據此確定水體輻射傳輸模型輸出不確定度的主要來源；

步驟四：在Morris局部敏感性分析的基礎上，采用Sobol方差分析方法進行全局敏感性分析，分析各參數間的相互作用關系，界定敏感參數的反演條件，具體技術流程如下：

根據Sobol方差分析思想，水體輻射傳輸模型輸出結果的方差可反映水體輻射傳輸模型輸出結果對輸入參數的敏感性，水體輻射傳輸模型輸出結果的方差由各個輸入參數及參數間的相互作用所導致；通過分解水體輻射傳輸模型方差反求出各參數及參數間的相互作用對該方差的貢獻量，亦即獲得各參數的敏感性指數；

將大氣-海洋耦合系統的輸出表示為一個函數其中是一個包含n個輸入參數的集合，其中，n為參數個數，n＝17，將其在一個單位n維立方體中進行標準化處理：

如果在Ωⁿ內是可積分的，那么它可以被唯一地展開為：

其中，f₀為函數常系數，i，j，n表示參數代號；可以看出，函數f_i(x_i)給出了自變量x_i獨立作用于輸出的作用效果，f_ij(x_i,x_j)描述了自變量x_i和x_j對于輸出的共同作用，而更高階的函數f_1,2,...,n(x₁,x₂,...,x_n)則表示自變量x₁,x₂,...,x_n對于輸出的聯合作用結果；

基于“步驟二”模擬計算的水體遙感反射率光譜數據集，計算各參數對應的輸出結果的方差；將各參數對應的輸出結果的方差除以系統的總方差，分解得到第1階、2階，直到n階的Sobol敏感性指數S：

其中，i，j分別表示大氣-海洋耦合系統第i個與j個參數，Var{}表示方差運算，E{}表示取均值運算；一階Sobol指數S_i反映的是水體輻射傳輸模型的輸出對于第i個獨立輸入參數的敏感性，它表示為系統的總方差的一部分；二階Sobol指數S_ij則反映了第i個和第j個輸入參數的共同敏感性，也就是它們之間的相互作用，而不能由各自的單獨影響所解釋；

根據以上Morris敏感性分析結果，可以判斷出哪些參數對于遙感反射率的影響效果占主要地位，據此判斷該參數具有反演的可能性；對于存在兩兩相互作用的參數，分析其隨波長的變化規律，尋找相互作用最小的波段，或者通過波段比來補償相互作用，從而為構建有效的水環境參數反演算法提供理論依據。