基于神经网络的二类水体大气修正

摘要：

　　大气修正是海洋水色遥感中的关键技术之一。在近海二类水体,大气修正面临两个挑战：浑浊水体造成NIR大气修正波段的离水辐射明显大于零；近海上空存在较强吸收性的气溶胶。本文针对HY-1A CZI,在辐射传输模拟的基础上建立了基于神经网络技术的二类水体大气修正算法,可以由波段1～4的TOA反射率和三个角度反演得到离水反射率、光学厚度等参数。利用模拟数据进行了算法的性能评估,并开展了卫星数据处理试验。结果表明,除了在非常浑浊的水体,反演结果看似基本合理。

关键词： 海洋学 遥感信息 大气修正 神经网络

作者: SUN Ling 孙凌 ZHANG Jie 张杰 GUO Mao-hua 郭茂华

作者单位: Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites,China Meteorol 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室国家卫星气象中心,北京100081 Key Laboratory of Marine Science and Numerical Modeling,State Oceanic Administration,Shandong Qingda 国家海洋局海洋环境科学和数值模拟国家海洋局重点实验室,青岛266061 National Satellite Oceanic Application Service,State Oceanic Administration,Beijing 100081,China 国家海洋局国家卫星海洋应用中心,北京100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006环境遥感学术年会

会议地点: 银川

会议语种:中文

页码: 170-176

在线出版日期: 2006-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）