[发明专利]超光谱热红外数据反演气体廓线的通道选择方法

说明书

一种超光谱热红外数据反演气体廓线的通道选择方法，包括通过超光谱热红外数据，下载对应的局地地区基础资料并利用高光谱大气辐射传输模型获取对应局地地区的超光谱热红外模拟数据、气体敏感性及权函数；根据气体敏感性分析结果，计算并获得待反演气体在各通道上的信噪比，获得初选通道集合；根据初选通道集合的权函数，采用权函数优化法获得终选通道集合；通过终选通道集合及超光谱热红外模拟数据，获得终选通道集合各通道对应的辐亮度数据，即为超光谱热红外数据反演气体廓线的通道选择结果。本发明能够实现超光谱热红外数据反演气体廓线所需通道的自动选取，有效提升反演效率和精度。

技术领域

本发明属于超光谱热红外领域，具体涉及一种超光谱热红外数据反演气体廓线的通道选择方法。

背景技术

O₃、CO、CH₄等大气成分的浓度变化会对环境及人体健康带来巨大的影响。卫星探测被认为是最为高效最有应用前景的获取全球长时间序列大气和地表参数的方法之一。其中，热红外遥感数据因包含丰富的大气发射、反射及吸收的热辐射信息，被广泛应用在一些大气参数廓线的反演中。考虑到O₃、CO、CH₄等均在热红外区域有较强光谱特征峰，可以采用热红外数据反演获得这些气体的大气廓线。

研究表明，这些气体在大气中的含量较低，限制了在热红外区域光谱特征峰的峰强，同时，大部分气体的红外窗口也会受到其他气体信号的干扰，因此，目前由热红外数据获取的气体廓线精度仍然不理想。近几十年来，热红外光谱探测仪逐渐从多光谱到超光谱发展，通道数从最初的十几个增加到几万个。与多光谱和高光谱热红外数据相比，超光谱热红外数据的光谱分辨率更高，通道对应权函数的特征峰也相应变得更为尖锐，这可以有效提高参数反演的垂直分辨率和准确性。除此之外，而超光谱热红外数据具有更小的光谱通道间隔，为获取一些较少受到干扰气体信号影响的可反演通道提供了可能。因此，利用超光谱热红外数据反演获取高精度气体廓线数据具有良好的应用前景。

然而，超光谱探测仪获得的数据含有几万个通道，与AIRS、IASI等高光谱探测仪相比，其数据量呈量级式增加，这会导致反演过程中数据求解过程复杂且运算效率低。同时，与高光谱数据类似，超光谱热红外数据各通道之间存在很强的相关性，其会导致反演方程的病态性。因此，对超光谱数据进行通道选择是一种降低方程病态性且提高大气廓线反演的精度和效率的重要手段，其算法的开发是超光谱热红外数据反演大气廓线的一种主要研究内容。

现有的针对热红外数据反演大气廓线的通道选择方法很多，最为常见的两种为基于权重函数和基于信息容量的通道选择方法。权重函数可以反映各通道对反演参数的敏感性，是决定通道信息量的关键。但是超光谱热红外数据通道与通道之间间隔极窄，部分相邻的通道集中包含大量类似的可反演信息，上述两类常用的通道选择方法会将这些通道全部筛选出来，无法进一步对结果进行精简；同时，也会存在部分包含有效信息的通道漏选的问题，导致反演结果的精度下降，无法体现超光谱热红外数据在反演大气参数上的优势。因此，针对目前超光谱热红外数据反演气体廓线的需求，本发明提出了一种能够对包含相似信息的可反演通道进行精简同时挖掘超光谱热红外数据特有信息能力的通道选择方法，为充分高效应用超光谱热红外数据反演O₃、CO、CH₄等成分的大气廓线提供基础。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的之一在于提出一种超光谱热红外数据反演气体廓线的通道选择方法，以期至少部分地解决上述技术问题中的至少之一。

为了实现上述目的，本发明提供了一种超光谱热红外数据反演气体廓线的通道选择方法，包括：

S1：通过超光谱热红外数据，下载对应的局地地区基础资料并利用高光谱大气辐射传输模型获取对应局地地区的超光谱热红外模拟数据、气体敏感性及权函数；

S2：根据气体敏感性分析结果，计算并获得待反演气体在各通道上的信噪比，获得初选通道集合；