基于神经网络的二类水体大气修正

摘要

大气修正是海洋水色遥感中的关键技术之一.在近海二类水体,大气修正面临两个挑战:浑浊水体造成NIR大气修正波段的离水辐射明显大于零；近海上空存在较强吸收性的气溶胶.本文针对HY-1A CZI,在辐射传输模拟的基础上建立了基于神经网络技术的二类水体大气修正算法,可以由波段1～4的TOA反射率和三个角度反演得到离水反射率、光学厚度等参数.利用模拟数据进行了算法的性能评估,并开展了卫星数据处理试验.结果表明,除了在非常浑浊的水体,反演结果看似基本合理.