[發明專利]基于MODIS數據大氣水汽含量反演方法及系統

在審

• 申請號: 202210202976.1
• 申請日: 2022-03-02
• 公開（公告）號: CN114581791A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 毛克彪;梅茹玉;孟飛;王旭明;袁紫晉
• 申請（專利權）人: 中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06N3/08;G06K9/62;G06F17/11;G06V10/82;G06V10/774
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 許佳

本發明公開基于MODIS數據大氣水汽含量反演方法及系統，包括獲取遙感數據并構建輻射傳輸方程，通過輻射傳輸方程對所述遙感數據進行計算，得到通道亮度溫度，通過利用深度學習神經網絡模型對通道亮度溫度進行反演計算，得到大氣水汽含量反演結果。通過上述技術方案，本發明能夠有效的提高大氣水汽含量反演的精度。

技術領域

本發明涉及大氣數據反演技術領域，特別涉及基于MODIS數據大氣水汽含量反演方法及系統。

背景技術

大氣水汽含量(Atmospheric Water Vapor)也可稱為大氣可降水量，在大氣中含量相對較少，卻表現活躍的大氣成分，它是天氣變化的主要動力因素之一，在天氣變化中起著重要作用。大氣水汽含量時空變化與許多天氣過程和氣候變化直接相關，它是大氣中對太陽輻射影響最大的變量，隨時間、地點的變化很大，是大氣分子中最不穩定、最難準確獲取的數據。水汽含量變化影響著全球熱量循環、水循環以及輻射能量平衡，在晴空情況下，水蒸氣約占大氣總輻射吸收量的70％，水汽能強烈地吸收地表發出的長波輻射，也能放出長波輻射，水汽的蒸發和凝結又能吸收和放出潛熱，這都直接影響到地面和空氣的溫度，在干旱監測、氣候變化和溫度反演等各種研究中也很重要。其中，對于大氣水汽含量反演方式采用光-近紅外反演及紅外反演，光-近紅外反演大氣水汽含量雖然應用較為成熟，但受天氣狀況和波段特性的影響較大，其掃描輻射計只能在白天成像，水汽產品在時間尺度上往往不能滿足很多應用的需求。

與近紅外反演相比，紅外反演的精度和空間分辨率較低，全天均可使用，且對云量敏感。熱紅外波段有兩個具有代表性算法：基于多波段的紅外統計回歸方法和分裂窗方法。其中，統計回歸方法建立亮度溫度與大氣水汽含量間的回歸方程，計算穩定，算法簡單，但物理意義不明確，這類方法多用于大氣濕度廓線獲取，由于廓線反演的復雜性,基于物理算法反而精度不會很高。分裂窗方法是一種物理意義明確的水汽反演方法，通常基于輻射傳輸方程模型，構建亮度溫度與大氣水汽含量之間的關系。針對AVHRR數據將熱紅外分裂窗方法應用于大氣水汽含量反演，基于分裂窗口通道內的水汽差分吸收，建立水汽弱敏感通道的亮溫差與大氣水汽含量的關系。在過去的幾十年中，已有多種分窗算法被提出用于大氣水汽含量以及地表溫度的反演中，雖然這些算法的精度都很高，但它們仍然需要對大氣的先驗知識做出一些假設，在計算過程也必然存在著簡化，對反演精度造成一定影響，并且高精度的獲得通常以擬合參數的增加為代價，但參數之間的非線性關系和相互作用的因素很難描述清楚，每一種參數的獲得并不能完全依靠數學公式來進行描述，而且不具有推廣性。

發明內容

為解決上述現有技術中所存在的反演精度不足等問題，本發明提供了基于MODIS數據大氣水汽含量反演方法及系統，能夠對大氣水汽含量反演精度進行有效提升，同時能夠減少擬合參數的使用。

為了實現上述技術目的，本發明提供了如下技術方案：

基于MODIS數據大氣水汽含量反演方法，包括：

獲取遙感數據并構建輻射傳輸方程，通過輻射傳輸方程對所述遙感數據進行計算，得到通道亮度溫度，通過深度學習神經網絡模型對通道亮度溫度進行處理，得到大氣水汽含量反演結果。

可選的，所述遙感數據的獲取過程包括：

獲取MODIS影像數據，對所述MODIS影像數據進行預處理，得到遙感數據，其中預處理包括輻射定標、幾何校正和反射率定標。

可選的，所述輻射傳輸方程的構建過程包括：

基于普朗克函數，構建輻射傳輸方程，其中，所述輻射傳輸方程如下式所示：

B_i(T_i)＝ε_iB_i(T_s)τ_i(θ)+(1+(1-ε_i))τ_i(θ)(1-τ_i(θ))B_i(T_a)，