基于神经网络的二类水体大气修正与水色要素反演

发布时间：2020-10-21 10:17

　　 本文在国家高技术计划863课题“模块化二类水体相关遥感信息提取技术”的支撑下，主要针对中国黄、东海区，提出二类水体水色大气修正和水色三要素反演的神经网络模型，分析了模型在实际卫星数据处理中的适用性及其不足之处，并给出进一步的改进方向。论文的工作包括： (1)首先对黄东海区的水体光学特性做了简要分析和介绍，叶绿素吸收光谱在整个海区尚未获得普遍可用的模型，总颗粒物吸收也存在类似情况；黄色物质的吸收光谱和颗粒物后向散射模型已经得到初步可用的结果。 (2)基于现场遥感反射率水色三要素浓度反演的神经网络(NN)模型取得较好结果。三要素浓度同时反演NN模型的平均相对误差分别为叶绿素44.4％，总悬浮物40.5％，黄色物质48.8％。三要素单独反演NN模型的平均相对误差分别为叶绿素32.5％，总悬浮物29.4％，黄色物质32.5％。尤其值得指出的是，仅需555和670波段的遥感反射率就足以反映出近岸水体的总悬浮物信息。此外，较清洁水体(水色号6-9)的叶绿素浓度反演误差仅为16.2％，精度明显高于考虑所有站位的情况(水色号6-21)，表明水色反演模式是与水体的复杂性有关的。 (3)利用现场实测光谱和中等精度气溶胶模式模拟经Rayleigh散射校正后的卫星信号，并据此建立反演大气气溶胶参数的NN模型，从而获得海面离水辐射信号。真实卫星数据的反演结果与现场实测的光谱形状有很好的吻合，但绝对量有20％左右的误差。这种差异在客观上是难以消除的。受现场试验和卫星数据匹配的限制，更进一步的定量检验有一定难度。因此建议在做水色要素反演算法时，最好以光谱比值的形式作为输入。 (4)由上述模拟卫星信号直接反演三要素浓度的NN模型，总悬浮物反演一般都能取得比较合理的结果，但在低浑浊水体区可能有些偏高；黄色物质反演在江苏浅滩和长江口区域的结果较为合理，但在低浑浊水体区算法失效；叶绿素浓度的反演结果较差，仅在江苏浅滩区域有部分较为合理的结果。表明该模式在各类浑浊水体区域的适用性还有待进一步研究。 论文最后给出进一步工作的主要目标和改进方向。
【学位单位】：中国海洋大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2004
【中图分类】：P733
【部分图文】：

为说明水色产品反演中大气修正的必要性，美国Miami大学物理系的HowardR.Gordon教授模拟了一类水体的色素浓度变化3个数量级时，遥感器接收到的总信号变化，如图1.1所示(引自Hooker等，1992)。可以看出，色素浓度由0.olm咖3变化到10.0mg/m3时，遥感器接收的大气顶辐射信号几乎重合。由此可以看出，仅从大气顶端信号是很难正确反映海表面信息的。根据Gordon等(1978)提出的简化的大气海洋系统示意图，海面以上大气可简单地分为三层:即气溶胶层、大气分子散射层和臭氧层(只有吸收效应，无散射效应)。这样在以下的大气修正算法中，便可分别考虑这三种大气成分的贡献。

2.1.3试验海区的特征光谱黄、东海区的悬浮泥沙含量偏高，因而其特征光谱曲线也与大洋一类水体有所不同。由图2.3可看出，随着泥沙浓度的增加，红光和近红外波段的遥感反射率明显增加。在中等泥沙浓度时与绿波段几乎持平，高浓度时甚至要高于绿波段的遥感反射率。这也将导致水色大气修正和水色要素反演算法的不同。图2.3黄、东海区部分遥感反射率光谱2.1.4试验海区三要素浓度测量范围试验中现场采集的悬浮颗粒样品在实验室分析过程中，受目前测量仪器和分析技术的限制，除有机过程有一定误差。因此，本文的所有有关研究均以总悬浮物浓度为准。黄色物质浓度以0.2“m孔径过滤水样在400几rn处的吸收系数表示。有些研究人员采用气(440)作为黄色物质浓度，但根据两组独立测量比对分析发现，数据一致性很差，其相对误差是28.2%，相关系数只有57.5%

对2003年春季黄东海水色联合试验中获取的水体遥感反射率数据进行分析，经删除少部分异常点之后，670、750、865nm各波段之间有以下关系(见图5.1):天rs(750)=132.9x，+2.0497x，+o.o922x+0.0004，x=天rs(670)(5.13)尺rs(565)二145.xsx，一2.327sx’+o.o892x+0.0002，x=天rs(670)(5.14)根据上文所述Arllone等(1998)提出的光谱迭代方法，在seaDAS处理软件
【引证文献】

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本文编号：2849995