[發(fā)明專利]海洋一類水體離水輻射量的模擬方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911137256.6
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110823837A
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李正強;樊程;侯偉真
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所
• 主分類號: G01N21/49
• 分類號: G01N21/49
• 代理公司: 北京方韜法業(yè)專利代理事務所(普通合伙) 11303
• 代理人: 黨小林

本發(fā)明提供了一種海洋一類水體離水輻射量的模擬方法及裝置。所述方法包括：將水質(zhì)觀測輸入數(shù)據(jù)輸入至輻射傳輸物理模型中，獲取到對應的離水輻射量輸出數(shù)據(jù)；將水質(zhì)觀測輸入數(shù)據(jù)及離水輻射量輸出數(shù)據(jù)組成訓練數(shù)據(jù)；對訓練數(shù)據(jù)進行主成分分析，以在保證重構(gòu)精度的前提下完成訓練數(shù)據(jù)的降維處理；利用經(jīng)過降維處理的訓練數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，以得到對離水輻射量進行模擬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明提供的海洋一類水體離水輻射量的模擬方法及裝置利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換物理模型來模擬海洋一類水體的離水輻射量，快速計算，多波長下模擬，進而達到提高衛(wèi)星反演業(yè)務化計算效率地目的。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種海洋一類水體離水輻射量的模擬方法及裝置。

背景技術(shù)

海洋離水輻射量是指離水輻射與估在海面上入射總輻照度之比，它是水體表觀光學特性的主要參數(shù)，也是反映大氣-海洋耦合體系里海洋對輻射傳輸貢獻的一個重要物理量，它與海水成分吸收系數(shù)的相關(guān)性的著名應用是觀測葉綠素濃度和計算海洋初級生產(chǎn)力，進而可以分析出海洋通量和海洋動力。近些年，隨著衛(wèi)星遙感的快速發(fā)展，海洋離水輻射量的模擬在水色遙感，大氣輻射、海洋環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的應用中都具有重要參考價值。不受來自于河流、海濱或者其他外部流入及海底再懸浮的各種物質(zhì)的影響，該水體被稱作一類水體。目前，行業(yè)內(nèi)流行且計算準確的海洋一類水體離水輻射量是由Chowdhary提出的基于葉綠素含量的單一參數(shù)的海洋光學物理模型(Chowdhary et al.,2006；Chowdhary etal.,2012)(如下圖1)。

該模型將海洋看作是由海水和顆粒物組成的混合體系，海水的散射吸收特性可根據(jù)(Smith and Baker,1981)得到，而顆粒物則由碎屑-浮游植物(D-P)模型來描述(公式如下)。通過葉綠素含量和觀測幾何可以計算得到海洋的單次散射反照率和散射相函數(shù)等光學特性。

q_p＝0.002+0.01{0.05-0.25log₁₀Chl}

Chl指葉綠素含量，σ_plk、σ_det分別指浮游植物和碎屑的散射截面，F(xiàn)_plk、F_det分別指浮游植物和碎屑的散射相函數(shù)，在模型計算中為已知量。q_p指顆粒物的后向散射效率，f_det指碎屑在顆粒物中所占的比例，F(xiàn)_p為顆粒物的散射相函數(shù)，這些參量在模型計算中為待求量。

該物理模型雖然計算準確但在衛(wèi)星反演迭代計算的運用中具有十分耗時的特點，很難運用到遙感算法的業(yè)務化計算中。目前離水輻射量的業(yè)務化計算采用的是查找表方法(Hasekamp et al.,2011)。查找表方法是根據(jù)物理模型將預先計算好的物理量存儲起來，在使用過程中再對查找表進行插值求解，這樣可以在一定程度上提高計算的速度。但前期查找表的建立比較耗時，且預先計算的查找表波長范圍有限，在實際運用中查找表加載后占據(jù)的內(nèi)存較大，也會使得計算效率較低。前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以逼近任意精度的連續(xù)函數(shù)，這使得他們很適合于輻射傳輸模型的近似求解問題。多項研究(Chevallier et al.,1998；Chevallier et al.,2000；Cornford et al.,2001；Krasnopolsky,2007)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于輻射傳輸模型的仿真，并在最近重新引起遙感界的關(guān)注(Bue et al.,2019；Nanda etal.,2019；Stamnes et al.,2018)。因此，本發(fā)明綜合國際前沿的技術(shù)發(fā)展方向，結(jié)合機器學習的高效快速的特點，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋一類水體離水輻射量模擬的方法。

1、傳統(tǒng)的物理模型計算相對準確但是在迭代計算的過程由于需要反復計算求解不同葉綠素濃度下對應的離水輻射量而非常耗時，不適用于算法的業(yè)務化運行。