【摘要】：近岸水體的大氣校正是水色遙感研究中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),大氣校正的精度決定了離水輻亮度以及其他生物光學(xué)參數(shù)反演的精度。搭載在天宮2號空間實驗室(Tiangong-2)上的寬波段成像儀(TG2/MWI),于2016年發(fā)射,該遙感器具有多譜段、高空間分辨率、高信噪比的優(yōu)勢,能為海洋光學(xué)遙感的研究提供新的數(shù)據(jù)源,尤其能為近岸海域水色算法研究和水色現(xiàn)象的觀測提供高質(zhì)量的水色產(chǎn)品。近年來,海南島近岸海域受人為活動影響顯著,水體光學(xué)特性已逐步從清潔水體轉(zhuǎn)變?yōu)闇啙崴w;并且在一幅影像內(nèi)較容易獲得從近岸渾濁水體到清潔水體的大梯度變化現(xiàn)象。因此,本文基于TG2/MWI影像數(shù)據(jù),針對我國海南島近岸渾濁海域大氣校正算法研究的需求,主要完成了以下兩方面的工作:1.TG2/MWI大氣校正算法整體應(yīng)用效果對比研究:結(jié)合TG2/MWI寬波段、高信噪比的優(yōu)勢,用NIR標(biāo)準(zhǔn)算法、UV法、SWIR法和NIR-corrected法四種大氣校正算法對影像進行大氣校正,并對四種算法的校正精度用星地匹配和星星匹配方法進行評價與分析。研究結(jié)果表明:NIR標(biāo)準(zhǔn)算法不適用于近岸渾濁水域,在413nm波段出現(xiàn)過校正,有大量負(fù)值的情況出現(xiàn)。NIR-corrected法中的水體迭代模型適用于研究區(qū)域,此算法的校正結(jié)果最佳,NIR標(biāo)準(zhǔn)算法和UV法的校正結(jié)果相當(dāng),SWIR法的校正效果最差。所有算法在413nm、750nm和865nm的校正偏差較大,在490nm和565nm波段校正誤差最小。2.基于水體光譜分類的大氣校正算法區(qū)域適用性對比研究:考慮到近岸水體的光學(xué)特征具有較大的區(qū)域性差異,因此本文利用決策樹分類規(guī)則對水體光譜進行分類(Class 1-Class 4),并評價四種大氣校正算法在不同水體類型中的應(yīng)用效果。研究結(jié)果表明,NIR標(biāo)準(zhǔn)算法在Class 1(最清潔)水體類型中表現(xiàn)最好,NIR-corrected法在Class 2(相對清潔)和Class 4(最渾濁)的水體類型中應(yīng)用效果最佳,UV法在Class 3(相對渾濁)的水體類型中校正精度最高。本文中基于大氣校正算法整體應(yīng)用效果和水體分類的應(yīng)用效果兩方面的研究,為近岸水體大氣校正選用合適的算法提供了借鑒;對細化后不同水體類別進行大氣校正算法的對比,為大氣校正算法的優(yōu)化提供了參考。論文最后在總結(jié)已完成工作的基礎(chǔ)上對近岸渾濁水體大氣校正算法未來的研究方向提出了幾點展望,包括在我國近岸海域獲取更多實測水體光譜數(shù)據(jù)信息,以及未來對TG2/MWI遙感器進行替代定標(biāo)等。
【圖文】：

圖 1-1 亮像元法的基本框架1.2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與其他算法不同，Neural Network (NN 法) 是一種多重非線性反演方法，NN法將根據(jù)輻射傳輸模型進行的反演參數(shù)化，設(shè)定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含輸入層、隱含

圖 1-2 NN 法的基本框架[52](SMA 法)/光譜優(yōu)化法(SOA 法)氣溶膠的影響，，有學(xué)者利用耦合的海-A 法) 和光譜優(yōu)化法 (SOA 法)[4]。光
【學(xué)位授予單位】：國家海洋技術(shù)中心
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V443.5;P715.6

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 廖大乾;杜廷松;蹇繼貴;;解微分方程組的Adams預(yù)測校正算法的改進方法[J];大學(xué)數(shù)學(xué);2013年04期

2 張莉;張濤;;線性規(guī)劃的寬鄰域預(yù)估校正算法[J];山東大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版);2009年07期

3 楊國平,劉三陽;半定規(guī)劃問題的一種新的預(yù)測-校正算法[J];應(yīng)用數(shù)學(xué);2005年S1期

4 劉世杰;;PID調(diào)節(jié)的微機實現(xiàn)方法[J];安徽師大學(xué)報(自然科學(xué)版);1987年02期

5 朱長山;;相關(guān)辨識校正算法[J];應(yīng)用科技;1989年04期

6 胡敏;;帶修正值的四階Adams-Bashforth-Moulton預(yù)測-校正算法[J];西昌學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年03期

7 龔小玉;胡振鵬;王先甲;;線性互補問題的寬鄰域預(yù)估校正算法[J];數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識;2012年07期

8 王榮;;傾斜校正算法的仿真與分析[J];計算機光盤軟件與應(yīng)用;2012年14期

9 陳榮亮;顧廣澤;蔡明杰;;一類新的乘性子空間校正算法及其收斂性分析[J];湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年12期

10 曾友芳;白延琴;簡金寶;唐春明;;二階錐規(guī)劃兩個新的預(yù)估-校正算法[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)和力學(xué);2011年04期

相關(guān)會議論文 前10條

1 余躍;曹耀心;楊棟;吳建東;;分段兩點校正算法的研究[A];2017年光學(xué)技術(shù)研討會暨交叉學(xué)科論壇論文集[C];2017年

2 邵桂芳;李祖樞;張小川;黃同愿;李剛;;基于顏色恒常性的膚色校正算法[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

3 袁懿;;基于鄰域加權(quán)的紅外圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法[A];中國通信學(xué)會第六屆學(xué)術(shù)年會論文集（中）[C];2009年

4 張靜;陳廣學(xué);;基于直方圖匹配的圖像顏色校正算法研究[A];2013中國食品包裝學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2013年

5 葛云生;;干涉型光纖傳感器的正交解調(diào)中調(diào)制初相位影響及校正算法研究[A];2009全國虛擬儀器大會論文集（二）[C];2009年

6 張楨杰;劉真;于惠;;基于DWT抗打印掃描數(shù)字水印校正算法的研究[A];顏色科學(xué)與技術(shù)——2012第二屆中國印刷與包裝學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2012年

7 陶邦一;;MERIS渾濁水體大氣校正算法及在近岸河口中的應(yīng)用[A];第八屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會暨交叉學(xué)科論壇文集[C];2010年

8 吳廣玉;杜文廣;;一種穩(wěn)健的自校正調(diào)節(jié)器——變β_0的自校正算法[A];1988年控制理論及其應(yīng)用年會論文集（下）[C];1988年

9 巨志勇;鄭應(yīng)平;;二值表格圖像傾斜校正算法[A];第一屆中國高校通信類院系學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2007年

10 張罡;晏磊;趙紅穎;高征兵;;數(shù)字近景攝影拼接的多特征匹配自動化校正算法及其應(yīng)用[A];第三屆全國數(shù)字成像技術(shù)及相關(guān)材料發(fā)展與應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會論文摘要集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 樊凡;基于場景的紅外非均勻性校正算法研究[D];華中科技大學(xué);2015年

2 李淑芳;二階校正算法結(jié)構(gòu)剖析和多維校正用于復(fù)雜動態(tài)體系藥物定量分析研究[D];湖南大學(xué);2010年

3 劉海峰;結(jié)構(gòu)靜力重分析中若干問題的研究[D];吉林大學(xué);2010年

4 曾友芳;二階錐規(guī)劃的理論與算法研究[D];上海大學(xué);2011年

5 陳小明;紅外熱瞄具成像系統(tǒng)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 黃筱燦;天宮二號寬波段成像光譜儀Ⅱ類水體大氣校正算法對比研究[D];國家海洋技術(shù)中心;2019年

2 閆祥;基于深度學(xué)習(xí)的人臉對齊研究[D];安徽大學(xué);2019年

3 張海鋒;顏色校正評估與智能顏色校正算法研究[D];福州大學(xué);2017年

4 徐靈;求解可分凸優(yōu)化問題的預(yù)測—校正算法[D];重慶師范大學(xué);2017年

5 何廣;16位電流舵DAC的DMM校正算法建模與數(shù)字實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2018年

6 尚雷敏;雙平板多功能核醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)數(shù)據(jù)校正算法研究[D];東華理工大學(xué);2017年

7 李海彬;應(yīng)用于高速高精度Pipelined ADC中電容失配校正算法的研究[D];吉林大學(xué);2017年

8 白娟蘭;隨機微分方程的一般性預(yù)估校正算法數(shù)值分析[D];廣西師范大學(xué);2016年

9 董漢生;WCDMA通道校正算法實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2002年

10 陳磊;陣列天線中幅相誤差校正算法的研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

本文編號：2709218