光学遥感中邻近效应的模拟和优化

发布时间：2017-12-21 19:35

  本文关键词：光学遥感中邻近效应的模拟和优化　出处：《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：在光学遥感中,成像系统与待成像目标之间存在大气干扰,严重影响光辐射传输的质量和遥感图像的质量。光学遥感的邻近效应(Adjacency Effect)是指遥感中非目标像元对目标像元辐射亮度的贡献,又称为大气的交叉辐射(Cross Radiance)效应。邻近效应一般增加了暗像元的辐射值,减少了亮像元的辐射值,使得遥感图像边缘模糊、对比度降低,图像质量下降。研究表明:当传感器的空间分辨率高于1km时必须考虑邻近效应的影响。因此随着光学遥感空间分辨率和应用遥感信息定量化程度要求的不断提高,开展邻近效应机理及模拟方法研究已成为亟待解决的关键技术问题。本文首先开展基于蒙特卡罗方法的邻近效应模拟研究。基于辐射传输模型构建光子传输环境,以逆向蒙特卡罗方法模拟光子从遥感器出发、在大气中传输、最后到达地表的全过程,统计光子分布获得大气点扩散函数(Point Spread Function,PSF)。利用辐射传输模型计算地表辐射场,通过大气PSF和地表出射辐射场的卷积计算交叉辐射,添加大气上行传输影响,获得包含交叉辐射的遥感器入瞳处辐亮度值。针对垂直和倾斜两种观测条件,开展邻近效应影响因素的计算和分析,分析因素包括地表反射率分布、成像空间分辨率、大气能见度、太阳天顶角、观测天顶角和方位角等,结果显示:地表反射率分布、大气能见度、观测天顶角对邻近效应影响最为显著,随着背景反射率增大、大气能见度减小、观测方向接近天顶方向,邻近效应增强。在理论和模拟研究基础上,基于数字场景,获得了邻近效应仿真图像。随后针对蒙特卡罗模拟方法带来的仿真不确定性问题,开展基于BP神经网络的算法优化研究。利用大气PSF的蒙特卡罗模拟结果,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Levenberg-Marquardt反向传播算法,学习大气参数、观测几何、观测波长等因素与大气PSF之间的关系。研究重点是神经网络的结构,特别是输出层的设计。将具有高维输出的神经网络划分成多个只有一维输出的小网络,在多个工作站或PC上并行运行,有效解决了神经网络难以承受高维输出的难题,同时大幅提高了计算效率。训练之后的神经网络对于训练样本内的任意输入条件,可以快速得到相应的大气PSF;对于与训练样本不同的输入条件,也能获得合理的大气PSF的估计。多次试验结果显示这种优化方法的计算精度和效率均令人满意。本文的研究成果丰富了光学遥感成像全链路仿真模型,为成像系统设计优化奠定理论和方法基础,同时有助于开展遥感图像邻近效应校正算法研究,有效提高遥感图像品质。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP751

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本文编号：1316922