沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率反演算法的初步研究
發(fā)布時間：2021-03-22 17:58
地表溫度是地球表面能量平衡和溫室效應的重要指標,也是區(qū)域和全球尺度地表物理過程的一個關鍵因子,而地表發(fā)射率的反演精度直接影響了地表溫度的估計,因此精確獲得地表發(fā)射率是地表溫度反演的關鍵。本論文利用CRTM（Community Radiative Transfer Model）輻射傳輸模式,結合風云三號氣象衛(wèi)星C星（FY-3C）的微波成像儀資料,反演沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率與其影響因子之間的函數關系模型。通篇以提高地表發(fā)射率反演精度,構建算法模型展開的。全文共分為六章,前兩章分別介紹了當前國內外對地表發(fā)射率反演的研究進展、研究成果以及CRTM模式。第一章主要給出地表發(fā)射率反演的物理模型、半經驗模型和資料分析方法三種分析方法,詳細描述各種模型的應用途徑和局限性;第二章介紹了 CRTM模式及本論文使用的資料,重點是為了利用CRTM模式描述輻射傳輸過程的真實狀態(tài),以及算法程序的流程。通過總結前人的研究成果以及現(xiàn)有的算法模式,我們嘗試開發(fā)針對特定問題的算法模型。第三章引入了一種基于遺傳算法和牛頓法的聯(lián)合算法來反演沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率的函數模型,具體是結合遺傳算法全局高效搜索和牛頓法局部細致搜索的...
【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省
【文章頁數】：77 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖３．２原模式和改進的地表發(fā)射率在不同掃描點的值??由圖３．２可看出改進的和原模式地表發(fā)射率值差別很大，原模式地表發(fā)射??
迭代次數??圖３．３聯(lián)合算法中目標函數值隨迭代次數的變化??由于目標函數值量級的差異，圖３．４給出聯(lián)合算法中牛頓迭代下目標函數??的變化，可見，藍色線在剛開始迭代的５０次里，目標函數下降的速度很快，５０??次后下降的速度變緩直至趨于穩(wěn)定，取迭代５６次時的值作為牛頓迭代的最優(yōu)解，??這時，目標函數值為１８１．５６（?Ｋ２?），相比最初的代價函數值下降了?３１２２１．６７（?Ｋ２?），??平均一個掃描點的亮溫誤差僅為２．１３?（Ｋ）左右，相對原來的模式結果，這里??的誤差己經很小，達到精度要求。此時對應的最優(yōu)１?＝?（－０．００５４，－０．００２４，２．３６４１）。??２８??
為了考察聯(lián)合算法中由遺傳算法提供的初始值的作用，這里設計了一個試??驗，即利用隨機初始值，如義，＝（－０．００３３，－１．７０７２，２．２７７８）提供給牛頓法進行迭??代（圖３．５），剛開始時目標函數值為２６３８．４６?（Ｋ２），迭代５４次，目標函數值??達到最小，但從５４次后繼續(xù)迭代目標函數有局部的上升，迭代７０次后趨于穩(wěn)??定，取此時的結果為最優(yōu)解，此時目標函數為１０８７．７４?（Ｋ２），相比最初的代價??函數值下降了?１５５０．７２?（?Ｋ２?），平均到４０個格點，每一個點的亮溫誤差約為５．２２??（Ｋ），而在聯(lián)合算法中牛頓法雖然只迭代了?５６次，但誤差卻比單純的牛頓法??小很多�？梢娕ｎD法對初始值非常敏感，初始值不同即使迭代次數相同，但結??果卻可能相差甚遠，不合適的初始值很難達到誤差要求。可見聯(lián)合算法在處理??目標函數極小化問題上，前期的遺傳算法為后期的牛頓法提供了合適的初值，??為目標函數達到全局最優(yōu)奠定了基礎。??２９??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的非線性函數擬合研究[J]. 王光明,王愛平. 赤峰學院學報(自然科學版). 2014(22)
[2]CRTM微波亮溫模擬對地表和云參數的敏感性分析[J]. 白翎,師春香,劉冰,成璐,楊袁慧. 氣象. 2014(11)
[3]沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率年內變化規(guī)律與氣候因子的關系分析[J]. 吳瑩,王振會,翁富忠. 國土資源遙感. 2014(03)
[4]微波地表發(fā)射率模型研究進展[J]. 吳瑩,王振會. 國土資源遙感. 2013(04)
[5]沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率和土壤質地關系分析[J]. 吳瑩,WENG Fuzhong,王振會,YAN Banghua. 高原氣象. 2013(02)
[6]被動微波遙感反演地表發(fā)射率研究進展[J]. 吳瑩,王振會. 國土資源遙感. 2012(04)
[7]地表發(fā)射率不同的估算方法對地表溫度的影響[J]. 肖瑤,王艷慧,趙文慧,阿多. 地理空間信息. 2012(01)
[8]青藏高原地表微波比輻射率的反演與分析[J]. 何文英,陳洪濱,孫強,王旻燕. 遙感技術與應用. 2011(06)
[9]基于遺傳-擬牛頓混合算法的到達時間差定位[J]. 史洪宇,賀前華,魏曉慧. 計算機工程. 2011(11)
[10]遺傳算法理論及其應用研究進展[J]. 邊霞,米良. 計算機應用研究. 2010(07)
碩士論文
[1]基于神經網絡的手寫字符識別系統(tǒng)[D]. 王泰剛.大連海事大學 2013
本文編號：3094231
【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省
【文章頁數】：77 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖３．２原模式和改進的地表發(fā)射率在不同掃描點的值??由圖３．２可看出改進的和原模式地表發(fā)射率值差別很大，原模式地表發(fā)射??
迭代次數??圖３．３聯(lián)合算法中目標函數值隨迭代次數的變化??由于目標函數值量級的差異，圖３．４給出聯(lián)合算法中牛頓迭代下目標函數??的變化，可見，藍色線在剛開始迭代的５０次里，目標函數下降的速度很快，５０??次后下降的速度變緩直至趨于穩(wěn)定，取迭代５６次時的值作為牛頓迭代的最優(yōu)解，??這時，目標函數值為１８１．５６（?Ｋ２?），相比最初的代價函數值下降了?３１２２１．６７（?Ｋ２?），??平均一個掃描點的亮溫誤差僅為２．１３?（Ｋ）左右，相對原來的模式結果，這里??的誤差己經很小，達到精度要求。此時對應的最優(yōu)１?＝?（－０．００５４，－０．００２４，２．３６４１）。??２８??
為了考察聯(lián)合算法中由遺傳算法提供的初始值的作用，這里設計了一個試??驗，即利用隨機初始值，如義，＝（－０．００３３，－１．７０７２，２．２７７８）提供給牛頓法進行迭??代（圖３．５），剛開始時目標函數值為２６３８．４６?（Ｋ２），迭代５４次，目標函數值??達到最小，但從５４次后繼續(xù)迭代目標函數有局部的上升，迭代７０次后趨于穩(wěn)??定，取此時的結果為最優(yōu)解，此時目標函數為１０８７．７４?（Ｋ２），相比最初的代價??函數值下降了?１５５０．７２?（?Ｋ２?），平均到４０個格點，每一個點的亮溫誤差約為５．２２??（Ｋ），而在聯(lián)合算法中牛頓法雖然只迭代了?５６次，但誤差卻比單純的牛頓法??小很多�？梢娕ｎD法對初始值非常敏感，初始值不同即使迭代次數相同，但結??果卻可能相差甚遠，不合適的初始值很難達到誤差要求。可見聯(lián)合算法在處理??目標函數極小化問題上，前期的遺傳算法為后期的牛頓法提供了合適的初值，??為目標函數達到全局最優(yōu)奠定了基礎。??２９??
【參考文獻】：
期刊論文
[1]遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的非線性函數擬合研究[J]. 王光明,王愛平. 赤峰學院學報(自然科學版). 2014(22)
[2]CRTM微波亮溫模擬對地表和云參數的敏感性分析[J]. 白翎,師春香,劉冰,成璐,楊袁慧. 氣象. 2014(11)
[3]沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率年內變化規(guī)律與氣候因子的關系分析[J]. 吳瑩,王振會,翁富忠. 國土資源遙感. 2014(03)
[4]微波地表發(fā)射率模型研究進展[J]. 吳瑩,王振會. 國土資源遙感. 2013(04)
[5]沙漠地區(qū)微波地表發(fā)射率和土壤質地關系分析[J]. 吳瑩,WENG Fuzhong,王振會,YAN Banghua. 高原氣象. 2013(02)
[6]被動微波遙感反演地表發(fā)射率研究進展[J]. 吳瑩,王振會. 國土資源遙感. 2012(04)
[7]地表發(fā)射率不同的估算方法對地表溫度的影響[J]. 肖瑤,王艷慧,趙文慧,阿多. 地理空間信息. 2012(01)
[8]青藏高原地表微波比輻射率的反演與分析[J]. 何文英,陳洪濱,孫強,王旻燕. 遙感技術與應用. 2011(06)
[9]基于遺傳-擬牛頓混合算法的到達時間差定位[J]. 史洪宇,賀前華,魏曉慧. 計算機工程. 2011(11)
[10]遺傳算法理論及其應用研究進展[J]. 邊霞,米良. 計算機應用研究. 2010(07)
碩士論文
[1]基于神經網絡的手寫字符識別系統(tǒng)[D]. 王泰剛.大連海事大學 2013
本文編號：3094231
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