【摘要】：近岸水體的大氣校正是水色遙感研究中的關鍵環(huán)節(jié),大氣校正的精度決定了離水輻亮度以及其他生物光學參數(shù)反演的精度。搭載在天宮2號空間實驗室(Tiangong-2)上的寬波段成像儀(TG2/MWI),于2016年發(fā)射,該遙感器具有多譜段、高空間分辨率、高信噪比的優(yōu)勢,能為海洋光學遙感的研究提供新的數(shù)據(jù)源,尤其能為近岸海域水色算法研究和水色現(xiàn)象的觀測提供高質量的水色產品。近年來,海南島近岸海域受人為活動影響顯著,水體光學特性已逐步從清潔水體轉變?yōu)闇啙崴w;并且在一幅影像內較容易獲得從近岸渾濁水體到清潔水體的大梯度變化現(xiàn)象。因此,本文基于TG2/MWI影像數(shù)據(jù),針對我國海南島近岸渾濁海域大氣校正算法研究的需求,主要完成了以下兩方面的工作:1.TG2/MWI大氣校正算法整體應用效果對比研究:結合TG2/MWI寬波段、高信噪比的優(yōu)勢,用NIR標準算法、UV法、SWIR法和NIR-corrected法四種大氣校正算法對影像進行大氣校正,并對四種算法的校正精度用星地匹配和星星匹配方法進行評價與分析。研究結果表明:NIR標準算法不適用于近岸渾濁水域,在413nm波段出現(xiàn)過校正,有大量負值的情況出現(xiàn)。NIR-corrected法中的水體迭代模型適用于研究區(qū)域,此算法的校正結果最佳,NIR標準算法和UV法的校正結果相當,SWIR法的校正效果最差。所有算法在413nm、750nm和865nm的校正偏差較大,在490nm和565nm波段校正誤差最小。2.基于水體光譜分類的大氣校正算法區(qū)域適用性對比研究:考慮到近岸水體的光學特征具有較大的區(qū)域性差異,因此本文利用決策樹分類規(guī)則對水體光譜進行分類(Class 1-Class 4),并評價四種大氣校正算法在不同水體類型中的應用效果。研究結果表明,NIR標準算法在Class 1(最清潔)水體類型中表現(xiàn)最好,NIR-corrected法在Class 2(相對清潔)和Class 4(最渾濁)的水體類型中應用效果最佳,UV法在Class 3(相對渾濁)的水體類型中校正精度最高。本文中基于大氣校正算法整體應用效果和水體分類的應用效果兩方面的研究,為近岸水體大氣校正選用合適的算法提供了借鑒;對細化后不同水體類別進行大氣校正算法的對比,為大氣校正算法的優(yōu)化提供了參考。論文最后在總結已完成工作的基礎上對近岸渾濁水體大氣校正算法未來的研究方向提出了幾點展望,包括在我國近岸海域獲取更多實測水體光譜數(shù)據(jù)信息,以及未來對TG2/MWI遙感器進行替代定標等。
【圖文】：

圖 1-1 亮像元法的基本框架1.2.2.3 神經網絡法與其他算法不同，Neural Network (NN 法) 是一種多重非線性反演方法，NN法將根據(jù)輻射傳輸模型進行的反演參數(shù)化，設定的神經網絡中包含輸入層、隱含

圖 1-2 NN 法的基本框架[52](SMA 法)/光譜優(yōu)化法(SOA 法)氣溶膠的影響，，有學者利用耦合的海-A 法) 和光譜優(yōu)化法 (SOA 法)[4]。光
【學位授予單位】：國家海洋技術中心
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：V443.5;P715.6

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本文編號：2709218