大氣點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)(PSF)是開(kāi)展光學(xué)遙感鄰近效應(yīng)研究和校正的有效方法�；诿商乜_模擬獲得的大氣PSF,設(shè)計(jì)足夠多帶有Sigmoid函數(shù)的隱藏神經(jīng)元和線性輸出神經(jīng)元的兩層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用LevenbergMarquardt反向傳播算法,獲得了大氣、光譜和觀測(cè)幾何等輸入?yún)?shù)與大氣PSF之間的關(guān)系。模擬結(jié)果證明該方法能夠在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi),以95%的計(jì)算精度產(chǎn)生預(yù)期的大氣PSF的近似值。
【部分圖文】：

驟：１）建立大氣模型，即構(gòu)建光子的傳輸環(huán)境；２）用逆向??蒙特卡羅模擬光子的傳輸過(guò)程。??２．１構(gòu)建光子傳輸環(huán)境??光子傳輸?shù)拇髿猸h(huán)境基于大氣輻射傳輸模型ＭＯＤＴＲＡＮ４獲得。預(yù)先計(jì)算不同高度的大氣光學(xué)厚度??（包括分子和氣溶膠光學(xué)厚度），建立大氣光學(xué)厚度和大氣層高度的查找表，用于蒙特卡羅模擬時(shí)確定光子的??空間位置。設(shè)置ＭＯＤＴＲＡＮ４的計(jì)算條件如下：１９７６年美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)大氣，鄉(xiāng)村型氣溶膠類型，波長(zhǎng)Ａ?＝??５５０?ｎｍ、能見(jiàn)度ｕ?＝?２３?ｋｍ，計(jì)算大氣光學(xué)厚度隨觀測(cè)距離的變化，如圖１所示。??１０°?ｒ?ｍｏｌｅｃｕｌｅ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ??－ａｅｒｏｓｏｌ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ??訓(xùn)?ｒ?－?ｔｏｔａｌ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ??．１?ｉｏ３?／??ｏ??１０４?ｒ?．?’??１〇５〇?５?１０?１５?２０?２５?３０??Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｆｒｏｍ?ｔｈｅ?ｓｅｎｓｏｒ?／ｋｍ??圖１大氣光學(xué)厚度隨觀測(cè)距離的變化??Ｆｉｇ．?１?Ｖａｒｉａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｄｉｓｔａｎｃｅ??２．２逆向蒙特卡羅模擬??由于粒子傳輸問(wèn)題的互易性，大氣ＰＳＦ可以等同于一束光子從傳感器向目標(biāo)發(fā)射、經(jīng)大氣傳輸、最終在??地面形成光子數(shù)的相對(duì)密度空間分布函數(shù)．利用逆向蒙特卡羅法可以對(duì)上述光子傳輸過(guò)程進(jìn)行隨機(jī)模擬，??詳細(xì)過(guò)程參看文獻(xiàn)［１２］。針對(duì)５５０?ｎｍ波長(zhǎng)，從３０?ｋｍ高度垂直向下發(fā)射１０ｓ個(gè)光子，采用計(jì)算圖１所需的大??氣條件以及圖１所示的大氣光學(xué)厚度廓線．通過(guò)逆向蒙特卡羅模擬獲得大氣ＰＳＦ的一個(gè)樣例，如圖２所示。??６００１

ｉｃ?ｏｐｔｉｃａｌ?ｄｅｐｔｈ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｄｉｓｔａｎｃｅ??２．２逆向蒙特卡羅模擬??由于粒子傳輸問(wèn)題的互易性，大氣ＰＳＦ可以等同于一束光子從傳感器向目標(biāo)發(fā)射、經(jīng)大氣傳輸、最終在??地面形成光子數(shù)的相對(duì)密度空間分布函數(shù)．利用逆向蒙特卡羅法可以對(duì)上述光子傳輸過(guò)程進(jìn)行隨機(jī)模擬，??詳細(xì)過(guò)程參看文獻(xiàn)［１２］。針對(duì)５５０?ｎｍ波長(zhǎng)，從３０?ｋｍ高度垂直向下發(fā)射１０ｓ個(gè)光子，采用計(jì)算圖１所需的大??氣條件以及圖１所示的大氣光學(xué)厚度廓線．通過(guò)逆向蒙特卡羅模擬獲得大氣ＰＳＦ的一個(gè)樣例，如圖２所示。??６００１?：????？?ｃｏｎｔｏｕｒ?ｌｉｎｅｓ?ｆｒｏｍ?ｔｈｅ?ｉｎｓｉｄｅ?ｔｏ?ｔｈｅ??？?，丄?Ｓ－?、?ｏｕｔｓｉｄｅ：?（ｃｅｎｔｅｒ?ｐｉｘｅｌ?ｉｓ?１００）??？?＇■?？?０．１１０?０．０９９?０．０９３??２００－?？？－ｒａｆｒ，－．．＇．．?ｏ．〇８７?ｏ．ｏｓｉ?０．０７５??ｇ?＇?；■?■?０．０７０?０．０６４?０．０５８??ｔ?！翁＊?．?．?０?０５２?０．０４６?０．０４１??０．０３５?０．０２９?０．０２３??－２００－?０．０１７?０．０１２?０．００８７??０．００５８?０．００２９??＿４〇〇?．?？？?ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｆｒｏｍ?ｃｅｎｔｅｒ?ｐｉｘｅｌ?ｉｓ??：一?６６．５％??￣６〇－６００?－４００?－２００?０?２００?４００?６００??ｘ／ｍ??圖２蒙特卡羅模擬獲得的大氣ＰＳＦ??Ｆｉｇ．?２?Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ?ｐｏｉｎｔ?ｓｐｒｅａｄ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｓｉｍｕｌａｔｅｄ?ｂｙ?Ｍｏｎｔｅ?Ｃａ

絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確率高于９５％時(shí)停止訓(xùn)練，得到訓(xùn)練之后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)對(duì)??于訓(xùn)練樣本能夠產(chǎn)生超過(guò)９５％的正確輸出。??４模擬結(jié)果??４．１已有條件下的計(jì)算結(jié)果對(duì)比??利用訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，任意選擇２６４個(gè)訓(xùn)練樣本中的任意一種輸人條件，得到相對(duì)應(yīng)大氣條件下徑??向方向接收到的光子數(shù)目。比如大氣模式為１９７６年美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)大氣能見(jiàn)度為２３?ｋｍ，波長(zhǎng)為５５０?ｎｍ，可得到??對(duì)應(yīng)大氣條件下的徑向方向接收到的光子數(shù)目，并與相同條件下蒙特卡羅模擬所得到的光子數(shù)目進(jìn)行比較，??如圖３所示。圖３中僅繪出了由于大氣作用偏離目標(biāo)像元的光子。??？Ｉ?ｌ?３００＾??§?ｐｈｏｔｏｎ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ：?５?ｐｈｏｔｏｎ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ：??ｃ?〇ｆｔｎ?１９７６?ＵＳ?ｓｔａｎｄａｒｄ；?＝?１９７６?ＵＳ?ｓｔａｎｄａｒｄ；??笤２００?Ｖ＝２３ｋｍ；?ｇ２〇°?ｖ＝２３ｋｍ；??Ａ＝５６０?ｎｍ?：爸?Ａ＝６５０?ｎｍ??Ｉ?１００?擊?１００［??■Ｓ?Ｑ?ＨＪｌ１．＊Ａｘ１?．．＊■?－?｜???，?Ｉ?Ｓ?〇?．?－?ＩＩｊＪＬｌＬＵ－／—，?，??＿?，?，?，??Ｉ?０?１００?２００?３００?４００?５００?｜?０?＂ｌｏｏ?２００?３００?４００?５００??Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｆｒｏｍ?ｔａｒｇｅｔ?ｐｉｘｅｌ?／ｍ?Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｆｒｏｍ?ｔａｒｇｅｔ?ｐｉｘｅｌ?／ｍ??圖３相同輸入條件下采用不同方法所得結(jié)果的對(duì)比。（ａ）蒙特卡羅法；（ｂ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法??Ｆｉｇ．?３?Ｒｅｓｕｌｔｓ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｂｅｔｗｅｅｎ?（ａ）?Ｍｏ
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