一种基于偏振卫星遥感与神经网络的细粒子气溶胶光学厚度反演方法

    公开(公告)号:CN110082777A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910333252.9

    申请日:2019-04-24

    IPC分类号: G01S17/88 G01S7/48 G01B11/06

    摘要: 本发明公开了一种基于偏振卫星遥感与神经网络的细粒子气溶胶光学厚度反演方法,包括1)将偏振卫星数据进行最优化预处理,使各物理量与细粒子气溶胶光学厚度的表征更加相关;2)将最优化预处理的偏振卫星数据与地面实测的细粒子气溶胶光学厚度进行时空上的匹配;3)将匹配成功的最优化偏振卫星数据作为输入,地面实测细粒子气溶胶光学厚度作为期望输出进行神经网络的训练。该方法将复杂的辐射传输过程内化于神经网络内部各节点的权重和阈值中,通过网络的自动学习达到最佳反演状态,在区域范围内的反演应用比传统反演方法更加迅速便捷准确。

    一种基于地理定位数据的遥感图像几何精校正方法

    公开(公告)号:CN111899183A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN201910370097.8

    申请日:2019-05-06

    IPC分类号: G06T5/00 G06T7/49

    摘要: 本发明提供一种基于地理定位数据的卫星遥感图像几何精校正方法。步骤如下:(1)读取卫星遥感图像和对应的经纬度数据;(2)去除原始图像中条带噪声;(3)构建投影坐标系;(4)像元匹配;(5)灰度值重采样。本发明使用卫星遥感图像的地理定位数据构建校正前后的映射关系,基于最小距离进行像元间的匹配,实现高精度校正;基于匹配像元间距自适应选择重采样方式,考虑了像元实际分辨率大小,真实反映图像灰度值;易于实现,时间成本低。