一种基于深度全连接网络的Himawari-8大气气溶胶反演方法

摘要

本发明公开了气溶胶遥感技术领域的一种基于深度全连接网络的Himawari‑8大气气溶胶反演方法，首先获取Himawari‑8静止卫星的NetCDF4格式的遥感影像数据，获得反演模型所需的因变量数据集，其次，获取Himawari‑8影像对应时间的AERONET站点1.5等级去云和质量控制的气溶胶产品数据，获得反演模型所需的自变量数据，接着，用整理好的数据集进行深度全连接网络的深度学习模型构建，并进行模型参数设置，用以获取Himawari‑8遥感影像数据和地面AERONET站点气溶胶数据之间的关系，构建气溶胶反演模型，最后，将训练得到的深度全连接反演模型应用与监测点上空的Himawari‑8遥感影像，得到对应监测位置的AOD反演结果；本发明气溶胶反演过程无需引入其他辅助数据，使其反演过程误差减少，提高AOD反演精度。