[发明专利]一种针对GOCI卫星晨昏观测的神经网络大气校正方法在审
| 申请号： | 201910987584.9 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110728642A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 李豪;何贤强;白雁;朱乾坤;王迪峰;龚芳 | 申请（专利权）人： | 自然资源部第二海洋研究所 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G01N21/17 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对GOCI卫星晨昏观测的神经网络大气校正方法，该方法首先使用Seadas软件处理GOCI卫星数据得到相关数据；然后筛选训练数据集用于训练神经网络模型；最后使用Seadas软件处理目标卫星影像得到相关数据，并输入训练好的神经网络大气校正模型，处理得到目标影像的遥感反射率。目前，国际现有的大气校正模型在大太阳天顶角下仍然无法适用，这导致大太阳天顶角下GOCI水色卫星的产品缺失异常严重；本发明较好的实现了大太阳天顶角下GOCI卫星影像的大气校正，突破了水色卫星资料处理难题，可望恢复极地近10年大太阳天顶角下的水色遥感产品，继而服务于生态环境变化监测与科学研究。 | ||
| 搜索关键词： | 太阳天顶角 大气校正 软件处理 神经网络 卫星 训练神经网络 训练数据集 变化监测 产品缺失 目标卫星 目标影像 生态环境 水色遥感 卫星数据 卫星影像 资料处理 反射率 极地 遥感 影像 科学研究 观测 筛选 恢复 服务 | ||
【主权项】：
1.一种针对GOCI卫星晨昏观测的神经网络大气校正方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)获取GOCI卫星图像。/n(2)使用Seadas软件处理步骤(1)得到的卫星图像，得到对应的遥感反射率、瑞利校正辐亮度、太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角，作为像元数据用于训练神经网络模型。/n(3)筛选神经网络训练数据集，包括以下步骤：/n(3.1)用多个像元框划分步骤(2)得到的像元数据，筛选出有效像元占总像元数的比例大于50％的像元框。/n(3.2)计算步骤(3.1)筛选出的像元框内各像元遥感反射率的平均值和标准偏差，删除遥感反射率在平均值±1.5倍标准偏差的范围之外的像元；/n(3.3)重新计算步骤(3.2)删除后的像元框内剩余像元遥感反射率的平均值和标准偏差，并计算变异系数；当某个像元框的变异系数小于阈值时，则该像元框内的像元数据被选用为神经网络训练数据集；/n(4)利用步骤(3.3)筛选的训练数据集构建神经网络模型，模型的输入包括太阳天顶角、相对方位角、观测天顶角、瑞利校正辐亮度；输出为遥感反射率；/n(5)使用Seadas软件处理目标卫星影像，得到对应的瑞利校正辐亮度、太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角，将这些数据输入步骤(4)构建的神经网络模型，得到目标卫星影像的遥感反射率。/n
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