卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法技术

本发明专利技术属于大气遥感技术领域，公开了一种卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法；获取全球范围内具有代表性的大气温度、湿度和甲烷廓线，获取典型地物反射光谱特性信息；获得甲烷吸收带模拟光谱数据集；基于模拟计算的全球卷云情况下的短波红外甲烷吸收光谱数据集开展主成分分析；将观测光谱的前8个主成分、观测像素高度、地表气压、太阳角度和卫星观测角度作为神经网络的输入，前向辐射传输模型所输入的甲烷作为神经网络的输出，对构建的神经网络进行训练；建立基于主成分分析和神经网络的卷云条件下的短波红外的大气甲烷快速反演模型。采用本发明专利技术的方法可实现在卷云条件下短波红外高光谱数据快速、精确反演大气甲烷的目的。

Fast Retrieval of Atmospheric Methane from Short-wave Infrared Hyperspectral Data under Cirrus Cloud Conditions

The invention belongs to the field of atmospheric remote sensing technology, and discloses a fast retrieval method of atmospheric methane from short-wave infrared hyperspectral data under cirrus cloud conditions; obtains representative atmospheric temperature, humidity and methane profiles worldwide, obtains information of reflectance spectral characteristics of typical terrain objects; obtains simulated spectral data sets of methane absorption bands; and shortens the global cirrus cloud conditions based on simulated calculation. The first eight principal components of the observed spectrum, the height of the observed pixels, the surface pressure, the solar angle and the satellite observation angle are used as the inputs of the neural network, and the methane input from the forward radiation transfer model is used as the output of the neural network to train the constructed neural network. A fast inversion model of atmospheric methane in short-wave infrared under cirrus cloud conditions was developed. The method of the invention can realize the purpose of fast and accurate retrieval of atmospheric methane from short-wave infrared hyperspectral data under cirrus cloud conditions.

【技术实现步骤摘要】
卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法
本专利技术属于大气遥感
，尤其涉及一种卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：甲烷(CH4)是大气中重要的温室气体，其温室效应仅次于大气二氧化碳。甲烷浓度的增加对大气能量收支平衡和全球气候变化有重要影响。目前甲烷的测量手段主要有：直接采样测量、激光雷达、地基光谱仪以及卫星观测。其中卫星观测手段可以获取全球范围内的甲烷浓度分布，主要有短波红外和热红外高光谱两种观测方式。其中，热红外方式主要获取大气中高层甲烷信息，短波红外方法则可以获取大气中下层的甲烷信息，有利于研究甲烷的源和汇。短波红外观测容易受到气溶胶和云的影响，其中卷云全球覆盖率约占20％-25％，热带地区的卷云覆盖率可达70％。由于卷云的散射和吸收作用使得卷云条件下的短波红外数据遥感甲烷困难显著增加。目前，卷云情况下的短波红外高光谱数据反演甲烷主要是基于最优估计理论的物理方法开展的，算法需要输入大气温、湿度廓线、地表参数以及卷云的微物理和光学特性等先验信息，需要基于这些先验信息和逐线积分的大气辐射传输模式来模拟计算卫星本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法，其特征在于，所述卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法利用NASA全球再分析资料和AIRS产品获取全球范围内具有代表性的大气温度、湿度和甲烷廓线，利用美国地质调查局和JPL的光谱数据库获取典型地物反射光谱特性信息；利用全球大气同化资料获取具有代表性的温度、湿度、甲烷廓线，结合卷云的宏微观物理和光学特性，利用辐射传输模式Libradtran开展前向辐射传输计算，获得甲烷吸收带模拟光谱数据集；基于模拟计算的全球卷云情况下的短波红外甲烷吸收光谱数据集开展主成分分析，计算光谱数据集的特征值、特征向量、各主成分贡献率、累计贡献率以及主成...

【技术特征摘要】
1.一种卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法，其特征在于，所述卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法利用NASA全球再分析资料和AIRS产品获取全球范围内具有代表性的大气温度、湿度和甲烷廓线，利用美国地质调查局和JPL的光谱数据库获取典型地物反射光谱特性信息；利用全球大气同化资料获取具有代表性的温度、湿度、甲烷廓线，结合卷云的宏微观物理和光学特性，利用辐射传输模式Libradtran开展前向辐射传输计算，获得甲烷吸收带模拟光谱数据集；基于模拟计算的全球卷云情况下的短波红外甲烷吸收光谱数据集开展主成分分析，计算光谱数据集的特征值、特征向量、各主成分贡献率、累计贡献率以及主成分载荷；将观测光谱的前8个主成分、观测像素高度、地表气压、太阳角度和卫星观测角度作为神经网络的输入，前向辐射传输模型所输入的甲烷作为神经网络的输出，对构建的神经网络进行训练；基于主成分分析和神经网络建立卷云条件下的短波红外的大气甲烷快速反演模型和计算方法。2.如权利要求1所述的卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法，其特征在于，所述卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法利用合适方法处理卷云条件下的短波红外光谱仪测得的数据。3.如权利要求1所述的卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法，其特征在于，所述卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法适用于卷云天气情况下的大气甲烷廓线反演。4.如权利要求1所述的卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法，其特征在于，所述卷云条件下短波红外高光谱数据大气甲烷快速反演方法建立大气甲烷廓线的反演模型和计算方法具体是指反演计算中利用大气辐射传输模式，结合温、湿大气廓线、卷云的宏微观物理特性计算卷云条件下的短波红外反射太阳光谱；利用主成分分析对高光...

【专利技术属性】
技术研发人员：张升兰，刘海磊，邓小波，丁继烈，黄启宏，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：四川,51