[发明专利]基于卫星红外遥感的大气二氧化碳浓度快速计算方法

权利要求书

1.基于卫星红外遥感的大气二氧化碳浓度快速计算方法，包括建立近地表二氧化碳浓度遥感模型的步骤和二氧化碳浓度遥感计算的步骤；

建立近地表二氧化碳浓度遥感模型的步骤进一步包括：

——数据压缩子步骤，用于提取遥感数据光谱信号结构特征；

——数据匹配子步骤，根据地面监测站点空间坐标进行地面监测值与相应遥感观测信息的匹配；

——计算模型构建子步骤，用于根据匹配出的遥感信息和地面监测数据构建二氧化碳浓度遥感计算模型；

——质量控制子步骤，用于利用测量信号的质量标记以及标准大气状况下辐射传输模型模拟出的辐亮度阈值对卫星输入数据进行质量控制，减小输入样本的误差二氧化碳浓度遥感计算的步骤进一步包括：

——估算请求子步骤，用于对估算输入数据的预处理；

——估算子步骤，用于根据该估算请求进行估算，并输出估算结果。

2.根据权利要求1所述的基于卫星红外遥感的大气二氧化碳浓度快速计算方法，所述数据压缩子步骤进一步包括：

步骤S101，对观测通道数据进行去云处理、空间镶嵌，对处理后的数据进行50万次巨量随机采样，形成采样数据集；

步骤S102，采用奇异值分解的SVD(Singular Value Decomposition)方法对采样数据进行分解，实施数据压缩，提取光谱信号结构特征。

3.根据权利要求1所述的基于卫星红外遥感的大气二氧化碳浓度快速计算方法，所述数据匹配子步骤进一步包括遥感观测信息的提取，大气二氧化碳浓度地面监测数据的提取、生成时间序列的遥感观测信息与大气二氧化碳浓度地面监测数据的匹配数据集三个环节。

4.根据权利要求1所述的基于卫星红外遥感的大气二氧化碳浓度快速计算方法，所述计算模型构建子步骤中，根据得到的匹配数据集，利用多层前馈神经网络构建大气二氧化碳浓度遥感计算模型。

5.根据权利要求4所述的基于卫星红外遥感的大气二氧化碳浓度快速计算方法，大气二氧化碳浓度遥感估算步骤中还进一步包括：

——估算精度优化子步骤，针对每种不同的温室气体，确定其最优的参数输入设置，从而构建出高效的神经网络模型，提高估算精度。

6.一种实现上述权利要求1～5中任一项所述方法的系统，包括：

——模型构建子系统，用于根据匹配的时间序列的遥感信息、二氧化碳浓度监测数据构建二氧化碳浓度计算模型；

——二氧化碳浓度计算子系统，用于根据模型构建子系统实现的二氧化碳浓度计算模型，基于输入数据计算二氧化碳浓度；

——计算结果可视化子系统，用于返回近二氧化碳浓度计算结果及其可视化。

7.根据权利要求6所述的系统，还包括：针对每种不同的温室气体，确定其最优的参数输入设置，从而构建出高效的神经网络模型，以提高模型的估算精度。

8.根据权利要求6或7所述的系统，所述模型构建子系统进一步包括：

——数据压缩单元，用于对AIRS观测通道主要光谱信号结构特征的提取；

——数据匹配子单元，根据地面监测站点空间坐标进行地面监测值与相应遥感观测信息的匹配；

——计算模型构建子单元，用于根据匹配出的遥感信息和地面监测数据构建二氧化碳浓度遥感估算模型；

——质量控制子单元，用于利用测量信号的质量标记以及标准大气状况下辐射传输模型模拟出的辐亮度阈值对卫星输入数据进行质量控制，减小输入样本的误差；

所述二氧化碳浓度遥感计算单元进一步包括：

——估算请求子单元，用于对估算输入数据的预处理；

——估算子单元，用于根据该估算请求进行估算，并输出估算结果；

所述估算结果可视化子系统进一步包括：

——结果处理单元，用于进行二氧化碳浓度估算结果的修饰处理；

——结果可视化单元，用于二氧化碳浓度估算结果的可视化。