辐射定标神经网络模型的训练方法、辐射定标方法及设备技术

本申请提供一种用于红外遥感仪器辐射定标的神经网络模型的训练方法、辐射定标方法、设备及计算机存储介质。该训练方法包括：获取预设的神经网络模型的至少一个样本数据，预设的神经网络模型是基于影响红外遥感仪器工作时辐射响应性能的状态参数与定标系数之间的关联关系建立的，影响红外遥感仪器工作时辐射响应性能的状态参数包括红外遥感仪器的组成部件的温度；和基于至少一个样本数据对预设的神经网络模型进行训练，得到红外遥感仪器的辐射响应模型。使用该辐射响应模型为红外遥感仪器进行辐射定标能够使不具备定标资源或自身定标资源定标精度低的红外遥感仪器实现精度高、效率高的辐射定标。效率高的辐射定标。效率高的辐射定标。

【技术实现步骤摘要】
辐射定标神经网络模型的训练方法、辐射定标方法及设备


[0001]本申请实施例涉及红外遥感
，尤其涉及一种红外遥感仪器的辐射定标神经网络模型的训练方法、辐射定标方法、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]红外遥感技术是基于红外辐射原理，通过接收物体的红外波段的光而进行观测的技术，红外遥感技术为大气温度、湿度信息的获取、气象信息的监测、地表、海表参数的确定等提供了重要的数据。因此，红外遥感仪器目前已经在航空、航天领域已经得到了较为广泛的应用。红外遥感仪器常被分为成像类仪器和非成像类仪器，其中成像类仪器(例如红外成像仪)应用较广。在一种常见的应用场景中，红外遥感仪器被搭载在卫星上对地球(即目标对象)进行观测，红外遥感仪器接收地球辐射的红外光，并根据接收到的红外波段的光的能量大小产生输出值。红外成像仪的输出值是个无量纲、没有实际物理意义的量，需要通过定标将红外遥感仪器的输出值转换为有物理意义的亮度、地表反射率、表面温度等物理量。目前红外遥感仪器需要定标资源才能实现定标。但是有些红外遥感仪器没有定标资源(例如有些上天卫星没有装载辐射参考源)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于红外遥感仪器辐射定标的神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括：获取预设的神经网络模型的至少一个样本数据，所述预设的神经网络模型是基于影响所述红外遥感仪器工作时辐射响应性能的状态参数与定标系数之间的关联关系建立的，所述影响红外遥感仪器工作时辐射响应性能的状态参数包括所述红外遥感仪器的组成部件的温度；和基于所述至少一个样本数据对所述预设的神经网络模型进行训练，得到所述红外遥感仪器的辐射响应模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述红外遥感仪器的组成部件的温度包括红外遥感仪器的机械支撑部件的温度、光路部件的温度、探测器组件的温度和辐射制冷器的温度中的至少一个。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态参数还包括红外遥感仪器的扫描镜转角和红外遥感仪器工作过的时间的标识中的至少一个。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设的神经网络模型的至少一个样本数据，包括：使用辐射参考源获取所述红外遥感仪器在一个或者多个工作状态下的定标系数及在所述一个或者多个工作状态下的状态参量，得到所述至少一个样本数据，每个所述样本数据包括所述红外遥感仪器在一工作状态下的状态参量和该工作状态下的定标系数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个样本数据对所述预设的神经网络模型进行训练，包括：将所述样本数据中包含的状态参量输入所述预设的神经网络模型得到预测的定标系数；根据所述预测的定标系数，以及所述样本数据包含的对应的定标系数，计算损失函数值，根据所述损失函数值调整所述预设的神经网络模型中包含的参数，以减小所述损失函数值，其中，所述预测的定标系数，以及对应的所述样本数据包含的定标系数越相近，所述损失函数值越小。6.一种红外遥感仪器的辐射定标方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈博洋，饶鹏，惠雯，吴亚鹏，郭强，
申请(专利权)人：陈博洋，
类型：发明
国别省市：