太湖水体MERIS数据大气校正方法研究

摘要

由于受到大气吸收和散射的影响，卫星传感器接收到的总辐射值中，能够反映真实水体信息的离水辐射率只占10%左右。因此，大气校正对定量水色遥感的研究显得特别重要，如何有效的去除大气干扰直接影响到后续水色参数反演的精度。本文在深入研究现有大气校正原理和方法的基础上，以MERIS高光谱影像为研究对象，探索太湖二类水体高光谱遥感影像的大气校正方法。在6S大气校正模型的基础上，结合太湖实际气溶胶数据，分析太湖地区气溶胶光学厚度的变化特征，并探讨了标准气溶胶模型对大气校正的影响。通过6S模型中的用户自定义气溶胶接口，建立训练数据集，并进一步构建一种基于神经网络技术的大气校正方法，实现高光谱遥感影像的大气校正。主要研究内容和结论如下： （1）利用2006年至2010年AERONET网站太湖站点提供的连续气溶胶观测数据，分析太湖地区气溶胶光学厚度的变化特征，为后续方法研究中气溶胶光学厚度值的确定提供先验知识。为验证气溶胶模型对太湖二类水体大气校正的影响，以标准气溶胶模型和实测气溶胶参数作为6S大气校正模型的输入参数，分别用于MERIS影像的大气校正。实验结果表明，错误的气溶胶模型假设用于遥感影像的大气校正会造成较大的误差。 （2）通过6S大气校正模型模拟得到不同几何参数、不同气溶胶模型和不同气溶胶光学厚度条件下包含MERIS影像13个波段的训练数据集，并利用BP神经网络模型进行训练得到大气校正反演模型。通过输入MERIS影像预处理后的几何参数和13个波段的卫星辐亮度，无需同步气溶胶参数，即可直接提取离水反射率。 （3）利用太湖实测光谱数据，将本文研究的大气校正方法与6S大气校正模型以及BEAM软件自带的C2R二类水体大气校正算法进行对比分析，评价大气校正方法的合理性。结果表明，在6S模型中利用“大陆型”假设气溶胶模型进行大气校正，校正结果严重高于实测值，平均相对误差和标准差都很大。C2R算法虽然稳定性最好，但是平均相对误差超过了70%，在太湖不适用。本文大气校正方法效果优于其他两种方法，经过大气校正的离水反射率在数值和形态上都接近实测值。

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