基于辐射传递模拟及人工神经网络技术的二类水体光学组分的反演

作     者：张亭禄 邱国强 ZHANG Tinglu;QIU Guoqiang

作者机构：中国海洋大学海洋遥感教育部重点实验室青岛266100 

出 版 物：《湖泊科学》 (Journal of Lake Sciences)

年 卷 期：2009年第21卷第2期

页      面：173-181页

核心收录：

学科分类：07[理学] 0707[理学-海洋科学] 070701[理学-物理海洋学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(40876005)资助 

主　　题：海洋辐射传递模拟 人工神经网络 光学组分的反演 二类水体 

摘      要：介绍了一种基于辐射传递模拟和人工神经网络技术(ANN)的二类水体水色要素(CHL,SPM,CDOM)的反演算法.在辐射传递模拟计算中,纯海水吸收和散射、浮游植物吸收的数据或模型是已发表的被广泛采用的结果.黄色物质和非浮游植物颗粒吸收以及海洋颗粒物的散射模型从COASTLOOC数据中导出.另外,还利用了一个新的海洋颗粒物后向散射概率模型,在该模型中颗粒物后向散射概率是颗粒有机物与SPM比值和波长的函数.把上述定义的固有光学性质作为输入,经过辐射传递模拟得到海表面以下辐照度反射比数据集,然后将该模拟数据集用于训练不同的人工神经网络,获取水色和水色要素浓度之间函数关系的最佳近似.利用以上建立的基于人工神经网络的算法,把COASTLOOC数据集和PMNS数据集的辐照度反射比作为输入进行水色要素反演,通过比较反演值和真实测量值来评价算法性能.结果显示,建立的基于ANN的二类水体水色要素反演算法具有很好的性能.