[发明专利]基于主被动遥感AOD数据的贝叶斯最大熵融合方法在审
| 申请号： | 201811587690.X | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109766931A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 龚威;朱忠敏;夏幸会;张天浩;徐宝;黄雨斯 | 申请（专利权）人： | 天津珞雍空间信息研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市鼎拓知识产权代理有限公司 12233 | 代理人： | 朱丽丽 |
| 地址： | 301700 天津市武*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主被动遥感AOD数据的贝叶斯最大熵融合方法，首先在AOD融合中考虑了多种源数据的时间和空间相关性；其次，分别对大范围连续的MODIS等卫星AOD数据进行时空趋势去除处理，再根据时空协方差拟合出经验模型参数，以此作为辅助信息参与融合；然后利用最大熵原理，找到包含最大量的辅助信息、最大程度贴近真实情况的先验概率密度函数；最后，将MODIS等卫星AOD数据处理成高斯型软数据，而CALIPSO AOD作为硬数据，结合条件化后的Bayes模型获得AOD融合结果。本发明得到的融合数据覆盖率更高，并且能够保证融合结果的准确性，在如何获取高质量的AOD时空分布信息以及后续PM2.5的反演中具有很好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 辅助信息 贝叶斯 主被动 最大熵 遥感 先验概率密度函数 空间相关性 最大熵原理 时空 结合条件 经验模型 模型获得 融合数据 时空分布 卫星 数据处理 软数据 协方差 硬数据 源数据 最大量 反演 高斯 拟合 去除 覆盖率 应用 保证 | ||
【主权项】：
1.基于主被动遥感AOD数据的贝叶斯最大熵融合方法，其特征在于包括以下步骤：1)下载多源卫星AOD产品数据，并进行统一的重采样与再配准处理；2)分别对卫星AOD数据进行时空趋势去除处理，再根据时空协方差拟合出经验模型参数，以此作为辅助信息参与融合；3)利用最大熵原理，找到拉格朗日约束下的先验概率密度函数；4)将卫星AOD数据处理成高斯型软数据，以CALIPSO AOD作为硬数据，结合条件化后的Bayes模型获得AOD融合结果。
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