基于深度全连接网络Himawari-8卫星气溶胶反演研究

• 作者: 宁海涛 江鹏 吴艳兰
• 来源期刊: 环境监测管理与技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 气溶胶光学厚度 深度全连接网络 葵花8 遥感
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: X513|X87
• 语种: 中文

摘要

利用葵花8(Himawari-8,H8)16个波段数据、卫星、太阳角度数据和深度学习技术,提出一种基于深度全连接网络(Deep Neural Networks,DNN)模型的AOD遥感反演方法(Himawari-DNN).该方法直接建立H8影像本身与AERONET站点AOD数据间的关系,可避免传统AOD遥感反演方法中复杂过程,得到精度较高的反演结果.通过有效数据对所构建的模型做精度测试,同时将反演结果和实测数据对比分析,结果表明,模型反演结果与研究区内所有站点的观测值均具有较高的一致性(R2均>0.89).可见,应用DNN对H8气象静止卫星开展AOD反演具有一定的可行性.