【技术实现步骤摘要】
基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法
本专利技术涉及海洋探测领域，特别地涉及一种基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法。
技术介绍
近年来，海上溢油事故频发，严重危害海洋生态安全、人类健康与经济发展。海面溢油量是评价海上溢油事故威胁程度和确定溢油事故等级的重要指标，也是污染赔偿追责的重要依据，同时对于现场溢油应急处置和科学决策也有重要作用。溢油范围与油膜厚度的准确获取是评估溢油量的基础。随着高分辨率遥感技术的发展，溢油范围的确定也不再是难题，但油膜绝对厚度的遥感反演仍然是当前研究的热点与难题。目前海面油膜厚度评定采用的标准是国际海事组织认可的波恩协议，该协议给出了油膜颜色与厚度的定性对应关系，如油膜目视特征表现为彩虹色时，其对应的厚度为0.03μm。该协议应用存在的主要问题是油膜外观特征的判定依靠人工目视解译，受人为主观因素与外部环境影响明显；此外，波恩协议针对大于100μm的厚油膜没有进行精细的区分，从而导致原油溢油估算量不够精确。高光谱遥感为定量反演海面油膜绝对厚度提供了技术基础；现...
【技术保护点】
1.一种基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，其特征在于，所述反演方法包括：/n对实测光谱数据进行筛选得到真实光谱特征数据；/n将所述真实光谱特征数据输入对抗生成网络，生成自扩展样本数据；/n利用深度置信网络对所述自扩展样本数据进行学习，进而实现对原油油膜绝对厚度的反演。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，其特征在于，所述反演方法包括：
对实测光谱数据进行筛选得到真实光谱特征数据；
将所述真实光谱特征数据输入对抗生成网络，生成自扩展样本数据；
利用深度置信网络对所述自扩展样本数据进行学习，进而实现对原油油膜绝对厚度的反演。
2.根据权利要求1所述的基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，其特征在于，所述对实测光谱数据进行筛选得到真实光谱特征数据的方法包括：
利用光谱特征筛选器按预设光谱特征区间对所述实测光谱数据进行筛选，得到所述真实光谱特征数据，其中，所述预设光谱特征区间通过基于光谱标准差阈值的油膜特征光谱分析提取方法得到。
3.根据权利要求2所述的基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，其特征在于，所述预设光谱特征区间包括1200nm至1350nm、1500nm至1700nm、2050nm至2200nm。
4.根据权利要求1所述的基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，其特征在于，所述对抗生成网络包括生成网络和判别网络，所述生成网络用于学习所述真实光谱特征数据的样本分布，并生成仿真光谱特征数据，所述判别网络用于判别输入的光谱特征数据的真实性，所述输入的光谱特征数据包括真实光谱特征数据和所述生成网络生成的仿真光谱特征数据。
5.根据权利要求4所述的基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演方法，其特征在于，所述对抗生成网络的训练过程包括：
技术研发人员：马毅，姜宗辰，杨俊芳，
申请(专利权)人：自然资源部第一海洋研究所，
类型：发明
国别省市：山东;37
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