| 基于神经网络的二类水体大气校正 |
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| 引用本文： | 沈菊平,王得玉.基于神经网络的二类水体大气校正[J].地理空间信息,2019,17(1). |
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| 作者姓名： | 沈菊平 王得玉 |
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| 作者单位： | 南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京,210003;南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京,210003 |
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| 基金项目： | 项目来源;江苏省自然科学基金青年基金资助项目 |
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| 摘 要： | 以MERIS高光谱影像为数据源,根据现有大气传输模型和大气校正方法,探索了适合于内陆湖泊二类水体的高光谱遥感影像大气校正方法。在6S辐射传输模型的基础上,构建了基于神经网络的二类水体大气校正算法。通过构建输入卫星辐亮度直接提取离水反射率的模型,无需同步气溶胶参数,即可实现大气校正。对2010年8月9日的MERIS影像进行大气校正,并将校正后的遥感反射率与准同步实测离水反射率进行对比分析,结果表明,大气校正过程有效去除了大气效应的影响,经过大气校正的13个波段的平均相对误差分布在10%～40%,得到了与实测值相近的水体遥感反射率。
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| 关 键 词： | 水色遥感 MERIS 大气校正 神经网络 |
Atmospheric Correction for Case-2 Waters Based on Neural Network |
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