太湖水體高光譜影像大氣校正方法研究.pdf

1、以MERIS高光譜數據和環(huán)境衛(wèi)星高光譜數據(HSI)為研究對象,根據已有的大氣傳輸理論和大氣校正方法,研究適合于內陸湖泊二類水體的高光譜影像大氣校正方法。針對目前內陸湖泊二類水體大氣校正方法存在的問題,通過構建大氣校正神經網絡模型和利用水體反射率關系改進Gordon大氣校正模型的方法,實現太湖二類水體影像的大氣校正,為MERIS數據和HSI數據在水色遙感定量反演方面的應用提供技術支持。取得的研究成果如下:
　　 1.通過輻射傳輸

2、模擬,分析了氣溶膠類型、光學厚度變化對太湖水體影像的影響,并計算了在通常假設氣溶膠狀況條件下大氣校正可能造成的誤差。研究認為,錯誤的氣溶膠類型和光學厚度假設都會造成較大的反射率誤差(>40％),其中光學厚度比氣溶膠類型對水體影像輻亮度影響更大,造成的誤差也更大。
　　 2.采用神經網絡,可以建立輸入衛(wèi)星輻亮度直接提取水體反射率的模型,無需同步氣溶膠信息。通過輻射傳輸模型,可以建立一個包含太湖不同水體光譜、不同氣溶膠類型、不同光學

3、厚度的精確的模擬數據集,用于大氣校正神經網絡的訓練。針對根據優(yōu)化研究的結果,認為單層、10個隱含層節(jié)點、LM訓練算法的BP神經網絡在MERIS和HSI數據大氣校正中有較高計算效率、又可以保證精度,并且具有良好的泛化能力。
　　 3.經過對太湖水體光譜的分析,發(fā)現太湖水體近紅外波段反射率之間存在線性關系,并且這種關系是穩(wěn)定的,受水體組分變化影響很小。本文將這種線性關系引入到Gordon大氣校正模型,根據模型中氣溶膠散射與水體之間的