遥感技术与应用2023,Vol.38Issue(1) :214-226.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0214

基于深度学习的风云四号卫星绿光通道构建方法

Reconstruction of FengYun-4A Green Band based on Deep Learning

鄢俊洁 瞿建华 袁鸣鸽 张贺
遥感技术与应用2023,Vol.38Issue(1) :214-226.DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2023.1.0214

基于深度学习的风云四号卫星绿光通道构建方法

Reconstruction of FengYun-4A Green Band based on Deep Learning

鄢俊洁 1瞿建华 1袁鸣鸽 1张贺1
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作者信息

  • 1. 中国气象局北京华云星地通科技有限公司,北京100081
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摘要

风云四号A星是中国第二代静止气象卫星的首发星,其上搭载的新一代静止轨道成像仪具有14个光谱通道,但该仪器未设置绿光通道,给RGB图像合成应用带来了一定困难,因此用其他光谱通道来构建绿光通道对提升成像仪观测的综合应用具有重要意义.提出了一种基于深度学习的光谱转换方法,通过建立光谱通道间的关系,实现对FY-4A/AGRI绿光通道的模拟.该方法考虑了 FY-4A/AGRI的可见光通道特性,以AQUA/MODIS数据为光谱转换基准,首先建立FY-4A/AGRI与AQUA/MODIS可见光通道的光谱校正关系,将FY-4A/AGRI的可见光通道校准到AQUA/MODIS的基准上;其次,通过大量AQUA/MODIS数据的训练,基于深层感知器网络建立绿光通道与其他可见光通道的光谱转换模型;最后通过迁移学习将其应用到FY-4A/AGRI上.结果显示,通过模型构建的MODIS绿光通道反射率与实际的MODIS绿光通道反射率偏差在0.01以内,构建的FY-4A/AGRI绿光通道反射率与MODIS绿光通道实际反射率偏差在0.02以内.研究结果表明,该方法能很好地实现FY-4A/AGRI绿光通道的构建,为FY-4A/AGRI的应用提供了新的数据支撑.

关键词

AGRI/MODIS/光谱转换/光谱校正/交叉对比

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基金项目

国家重大科技基础设施项目()

国家电网公司科技项目(5216A01600VX)

中国华云集团科技重点专项(TF20200034)

出版年

2023
遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.961
ISSN:1004-0323
参考文献量12
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