基于神经网络的二类水体大气校正

• 作者: 沈菊平 王得玉
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水色遥感 MERIS 大气校正 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 3S技术应用
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2019.01.016

摘要

以MERIS高光谱影像为数据源,根据现有大气传输模型和大气校正方法,探索了适合于内陆湖泊二类水体的高光谱遥感影像大气校正方法.在6S辐射传输模型的基础上,构建了基于神经网络的二类水体大气校正算法.通过构建输入卫星辐亮度直接提取离水反射率的模型,无需同步气溶胶参数,即可实现大气校正.对2010年8月9日的MERIS影像进行大气校正,并将校正后的遥感反射率与准同步实测离水反射率进行对比分析,结果表明,大气校正过程有效去除了大气效应的影响,经过大气校正的13个波段的平均相对误差分布在10%～40%,得到了与实测值相近的水体遥感反射率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王得玉	南京邮电大学通信与信息工程学院	22	85	5.0	8.0
2	沈菊平	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0