多层感知机结合辐射传输模型的复杂陆地表面云检测
云检测是卫星遥感数据预处理中至关重要的工作.本文将多层感知机和辐射传输模型相结合,利用可见光和近红外波段反射率信息从卫星影像中识别出云像元.该方法利用SBDART辐射传输模型,模拟获得了各种复杂陆地地表的反射率值数据集,为多层感知机提供训练样本.随后,用训练好的多层感知机模型区分FY-3D卫星MERSIⅡ影像中的云像元和非云像元,利用CALIPSO垂直特性掩膜产品(Vertical Feature Mask,VFM)逐像元进行验证,并与MODIS云掩膜产品(MYD35)进行横向对比.结果表明,以VFM数据集为标准的情况下,多层感知机识别云的总正确率为76.25％,其中在夏季和低纬度地区效果最好,如赤道附近地表识别的准确率可达到91.74％,而在城市、农田和裸地等复杂地表类型条件下的云检测识别正确率分别为83.37％、84.52％和73.11％,分别高于MYD35产品的83.25％、83.31％和72.66％.为了进一步验证多层感知机结合辐射传输模型云检测方法的有效性,将辐射传输模型模拟得到的训练样本分别用于k-最近邻、朴素贝叶斯以及随机森林算法,并与本文多层感知机算法进行对比.结果表明,将多层感知机和辐射传输模型相结合具有更高的正确率.
云检测、多层感知机、辐射传输模拟、MERSI Ⅱ、MODIS
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TP751(遥感技术)
国家自然科学基金No.U1803262
2022-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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