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2019, v.17;No.113(01) 54-57+11

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基于神经网络的二类水体大气校正
Atmospheric Correction for Case-2 Waters Based on Neural Network

沈菊平;王得玉;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 水色遥感;MERIS;大气校正;神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20140868)

作者(Author): 沈菊平;王得玉;

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参考文献(References):

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