人工神经网络计算大气点扩展函数

发布时间：2020-11-15 14:20

　　 大气点扩展函数(PSF)是开展光学遥感邻近效应研究和校正的有效方法。基于蒙特卡罗模拟获得的大气PSF,设计足够多带有Sigmoid函数的隐藏神经元和线性输出神经元的两层前馈神经网络,采用LevenbergMarquardt反向传播算法,获得了大气、光谱和观测几何等输入参数与大气PSF之间的关系。模拟结果证明该方法能够在相对较短的时间内,以95%的计算精度产生预期的大气PSF的近似值。
【部分图文】：

骤：１）建立大气模型，即构建光子的传输环境；２）用逆向??蒙特卡罗模拟光子的传输过程。??２．１构建光子传输环境??光子传输的大气环境基于大气辐射传输模型ＭＯＤＴＲＡＮ４获得。预先计算不同高度的大气光学厚度??（包括分子和气溶胶光学厚度），建立大气光学厚度和大气层高度的查找表，用于蒙特卡罗模拟时确定光子的??空间位置。设置ＭＯＤＴＲＡＮ４的计算条件如下：１９７６年美国标准大气，乡村型气溶胶类型，波长Ａ?＝??５５０?ｎｍ、能见度ｕ?＝?２３?ｋｍ，计算大气光学厚度随观测距离的变化，如图１所示。??１０°?ｒ?ｍｏｌｅｃｕｌｅ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ??－ａｅｒｏｓｏｌ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ??训?ｒ?－?ｔｏｔａｌ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ??．１?ｉｏ３?／??ｏ??１０４?ｒ?．?’??１〇５〇?５?１０?１５?２０?２５?３０??Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｆｒｏｍ?ｔｈｅ?ｓｅｎｓｏｒ?／ｋｍ??图１大气光学厚度随观测距离的变化??Ｆｉｇ．?１?Ｖａｒｉａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｄｉｓｔａｎｃｅ??２．２逆向蒙特卡罗模拟??由于粒子传输问题的互易性，大气ＰＳＦ可以等同于一束光子从传感器向目标发射、经大气传输、最终在??地面形成光子数的相对密度空间分布函数．利用逆向蒙特卡罗法可以对上述光子传输过程进行随机模拟，??详细过程参看文献［１２］。针对５５０?ｎｍ波长，从３０?ｋｍ高度垂直向下发射１０ｓ个光子，采用计算图１所需的大??气条件以及图１所示的大气光学厚度廓线．通过逆向蒙特卡罗模拟获得大气ＰＳＦ的一个样例，如图２所示。??６００１

ｉｃ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｄｉｓｔａｎｃｅ??２．２逆向蒙特卡罗模拟??由于粒子传输问题的互易性，大气ＰＳＦ可以等同于一束光子从传感器向目标发射、经大气传输、最终在??地面形成光子数的相对密度空间分布函数．利用逆向蒙特卡罗法可以对上述光子传输过程进行随机模拟，??详细过程参看文献［１２］。针对５５０?ｎｍ波长，从３０?ｋｍ高度垂直向下发射１０ｓ个光子，采用计算图１所需的大??气条件以及图１所示的大气光学厚度廓线．通过逆向蒙特卡罗模拟获得大气ＰＳＦ的一个样例，如图２所示。??６００１?：????？?ｃｏｎｔｏｕｒ?ｌｉｎｅｓ?ｆｒｏｍ?ｔｈｅ?ｉｎｓｉｄｅ?ｔｏ?ｔｈｅ??？?，丄?Ｓ－?、?ｏｕｔｓｉｄｅ：?（ｃｅｎｔｅｒ?ｐｉｘｅｌ?ｉｓ?１００）??？?＇■?？?０．１１０?０．０９９?０．０９３??２００－?？？－ｒａｆｒ，－．．＇．．?ｏ．〇８７?ｏ．ｏｓｉ?０．０７５??ｇ?＇?；■?■?０．０７０?０．０６４?０．０５８??ｔ?！翁＊?．?．?０?０５２?０．０４６?０．０４１??０．０３５?０．０２９?０．０２３??－２００－?０．０１７?０．０１２?０．００８７??０．００５８?０．００２９??＿４〇〇?．?？？?ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｆｒｏｍ?ｃｅｎｔｅｒ?ｐｉｘｅｌ?ｉｓ??：一?６６．５％??￣６〇－６００?－４００?－２００?０?２００?４００?６００??ｘ／ｍ??图２蒙特卡罗模拟获得的大气ＰＳＦ??Ｆｉｇ．?２?Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ?ｐｏｉｎｔ?ｓｐｒｅａｄ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｓｉｍｕｌａｔｅｄ?ｂｙ?Ｍｏｎｔｅ?Ｃａ

络进行训练，当神经网络的正确率高于９５％时停止训练，得到训练之后的神经网络，该网络对??于训练样本能够产生超过９５％的正确输出。??４模拟结果??４．１已有条件下的计算结果对比??利用训练得到的神经网络，任意选择２６４个训练样本中的任意一种输人条件，得到相对应大气条件下径??向方向接收到的光子数目。比如大气模式为１９７６年美国标准大气能见度为２３?ｋｍ，波长为５５０?ｎｍ，可得到??对应大气条件下的径向方向接收到的光子数目，并与相同条件下蒙特卡罗模拟所得到的光子数目进行比较，??如图３所示。图３中仅绘出了由于大气作用偏离目标像元的光子。??？Ｉ?ｌ?３００＾??§?ｐｈｏｔｏｎ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ：?５?ｐｈｏｔｏｎ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ：??ｃ?〇ｆｔｎ?１９７６?ＵＳ?ｓｔａｎｄａｒｄ；?＝?１９７６?ＵＳ?ｓｔａｎｄａｒｄ；??笤２００?Ｖ＝２３ｋｍ；?ｇ２〇°?ｖ＝２３ｋｍ；??Ａ＝５６０?ｎｍ?：爸?Ａ＝６５０?ｎｍ??Ｉ?１００?擊?１００［??■Ｓ?Ｑ?ＨＪｌ１．＊Ａｘ１?．．＊■?－?｜???，?Ｉ?Ｓ?〇?．?－?ＩＩｊＪＬｌＬＵ－／—，?，??＿?，?，?，??Ｉ?０?１００?２００?３００?４００?５００?｜?０?＂ｌｏｏ?２００?３００?４００?５００??Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｆｒｏｍ?ｔａｒｇｅｔ?ｐｉｘｅｌ?／ｍ?Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｆｒｏｍ?ｔａｒｇｅｔ?ｐｉｘｅｌ?／ｍ??图３相同输入条件下采用不同方法所得结果的对比。（ａ）蒙特卡罗法；（ｂ）神经网络法??Ｆｉｇ．?３?Ｒｅｓｕｌｔｓ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｂｅｔｗｅｅｎ?（ａ）?Ｍｏ
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