[发明专利]从遥感数据ASTER反演地表温度和发射率的方法

权利要求书

1、一种从遥感数据ASTER反演地表温度和发射率的方法，其步骤为：

第一步、建立ASTER卫星第11、12、13、14波段星上幅射亮度温度的模拟数据库

1-1)选择所获影像的所在地区的大气剖面模式、大气路径、辐射模式和散射模式作为输入参数；

1-2)选择常见地物在ASTER数据第11、12、13和14波段的发射率分别作为输入参数；

1-3)输入所获得影像时间在所在地区温度变化范围的最低值，并限定最高值，模拟过程中地表温度变化；

1-4)输入大气水汽含量初始值，限定最大值，模拟过程中大气水汽含量变化；

1-5)输入ASTER卫星传感器高度，并默认大气气溶胶、二氧化碳等其它参数；

1-6)根据ASTER数据第11、12、13、14波段的波长范围执行模拟，并输出ASTER数据第11、12、13、14波段模拟星上辐射亮度；

1-7)将每次模拟得到星上辐射亮度转换成亮度温度，并和每次模拟输入的地表温度和发射率一起建立相应的数据库；

第二步、神经网络训练

2-1)将第一步中模拟数据库分成两组，一组为训练数据集；一组为测试数据集；

2-2)将训练数据集中的ASTER第11、12、13、14波段的星上亮度温度作为神经网络的输入节点，地表温度和ASTER第11、12、13、14波段的发射率作为5个输出节点，进行训练；

2-3)将测试数据集的星上亮度温度输入训练好的神经网络，输出的地表温度和发射率；

2-4)将2-3中输出的地表温度和发射率和对应的地表温度和发射率对比；

第三步、反演地表温度和发射率

3-1)对ASTER遥感影像数据的第11、12、13、14波段进行几何校正；

3-2)将ASTER数据的第11、12、13、14波段的星上亮度转换成星上亮度温度；

3-3)将3-2中转换后的星上亮度温度输入到第二步训练好的神经网络中，输出地表温度和ASTER第11、12、13、14波段的发射率；

3-4)根据影像对应的地表进行相关验证和应用分析。

2、如权利要求1所述的方法，其中，第一步的1-3中，温度变化范围的最低值和最高值为所在地区历史上的温度变化范围最低值和最高值，模拟过程中步阶改变幅度为2K。

3、如权利要求1所述的方法，其中，第一步的1-4中，大气水汽含量初始值和最大值为所在地区历史上大气水汽含量的最小值和最大值，模拟过程中步阶改变幅度为0.2g/cm²。

4、如权利要求1所述的方法，其中，第一步的1-5中，输入ASTER卫星传感器高度为705KM。

5、如权利要求1所述的方法，其中，第二步的2-4中，地表温度标准误差大于1.3K和ASTER第11、12、13、14波段的发射率都大于0.015时，将两层隐含节点都加5，重复2-2继续进行训练和测试，至地表温度标准误差小于1.3K和ASTER第11、12、13、14波段的发射率都小于0.015。