基于光谱纹理特征融合和神经网络的地表发射率获取方法

• 作者: 张月婷 徐开发 雷斌
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 地表发射率 神经网络 光谱和纹理特征 MODIS
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与电子科学
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: O657.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2018.01.014

摘要

地表发射率是热红外遥感中最为关键的参数之一,在热红外遥感的定量化研究、地表能量平衡和地物填图等领域起着重要作用.但是,从热红外遥感数据反演地表发射率需要求解病态方程.提出一种基于神经网络模型逐像元获取地表发射率的方法.该方法基于MODIS可见光通道的反射率数据提取纹理特征,将纹理信息和可见光光谱信息进行融合作为神经网络的输入特征,发射率作为输出.获取的地表发射率结果和MODIS的标准发射率产品对比,平均误差为0.002.该方法直接建立地表发射率和地表反射率的关系,为单通道热红外卫星精确获取地表温度和发射率提供依据和可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张月婷	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	9	32	4.0	5.0
2	雷斌	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	26	162	8.0	12.0
3	徐开发	中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室	1	0	0.0	0.0