一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法技术

本发明专利技术公开一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，包括：对回波剖面信号进行均值滤波；提取陆地表面数据，计算离散瞬态响应函数，并进行拟合；然后对滤波后的激光雷达测量信号进行瞬态响应校正；提取海洋近邻数据，再依次计算积分衰减系数，校正积分衰减系数和平行垂直相关系数，获取偏振串扰系数，对瞬态响应校正后的信号再进行偏振串扰校正；依次计算水体总退偏比和水体后向散射系数；根据时间和经纬度匹配星载激光雷达和已有水体参数相对应的数据，然后将总退偏比、水体后向散射系数和纬度作为变量，水体参数作为真值输入深度神经网络进行学习，得到训练后的深度学习网络，预测水体参数。该方法可快速而准确的反演水体要素。确的反演水体要素。确的反演水体要素。

【技术实现步骤摘要】
一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法


[0001]本专利技术属于海洋激光雷达遥感探测
，尤其涉及一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法。

技术介绍

[0002]激光雷达已广泛用于水体参数的反演，但由于激光雷达接收系统中探测器的瞬态响应，激光雷达在接收到海表反射的强信号后，不能立刻恢复到探测状态，会出现一个拖尾效应，将峰值能量延伸到后续的几个单元，使得后续测得的信号强度要比实际的后向散射信号偏高，继而影响后续信号的处理。因而，必须对水体回波信号进行去卷积，以消除探测器瞬态响应的影响，从而还原到达探测器的真实信号。此外，对于偏振激光雷达来说，由于偏振分束器的非理想特性，会导致部分平行偏振的信号转为垂直偏振的信号，使得垂直通道信号增强，平行通道的信号减弱，继而影响后续信号的处理。因此，必须对偏振分束器的串扰进行校正，以消除其影响，从而还原真实的平行通道和垂直通道信号。根据激光雷达信号先通过偏振分束器，继而被探测器接收的过程可知，在进一步反演水体参数之前，应当对激光雷达实测信号进行探测器瞬态响应的去卷积和偏振串扰校正，但目前的研究要么对探测器瞬态影响进行了校正，要么对偏振串扰进行了校正，缺乏对二者都进行校正的处理方法。
[0003]在对水体参数进行反演时，传统的激光雷达水体参数反演方法需要用到被动遥感卫星的漫衰减系数以及需要假定水体颗粒物后向散射系数与180
°
体散射系数之间的关系。但水体颗粒物后向散射系数与180
°
体散射系数之间的转换参数并不是一个固定的值，该值的不确定性为水体参数的反演引用了额外的误差。此外，常规的反演方法先将激光雷达信号的总退偏比转为水体后向散射系数，继而根据水体后向散射系数反演水体参数。但在转换过程中会存在一定的信息缺失。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，该方法通过对原始测量信号进行探测器瞬态响应校正和偏振串扰校正，以及使用深度学习训练模型，从而准确地反演水体参数。
[0005]本专利技术的目的通过如下的技术方案来实现：
[0006]一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，该方法包括如下步骤：
[0007]步骤一：对星载激光雷达的回波剖面信号进行均值滤波；
[0008]步骤二：提取星载激光雷达探测的陆地表面数据，计算离散瞬态响应函数，拟合瞬态响应解析函数；然后根据探测器的瞬态响应解析函数组成的矩阵对滤波后的激光雷达测量信号进行瞬态响应校正；
[0009]步骤三：提取星载激光雷达探测的海洋近邻数据，计算积分衰减系数，再依次计算校正积分衰减系数和平行垂直相关系数，获取偏振串扰系数；根据偏振串扰系数对瞬态响
应校正后的信号再进行偏振串扰校正；
[0010]步骤四：计算水体总退偏比；
[0011]步骤五：计算水体后向散射系数；
[0012]步骤六：根据时间和经纬度匹配星载激光雷达和已有水体参数数据相对应的数据，然后将总退偏比、水体后向散射系数和纬度作为变量，水体参数作为真值输入深度神经网络进行学习，得到训练后的深度学习网络；
[0013]步骤七：将步骤四和五计算得到的所有的星载激光雷达的总退偏比、水体后向散射系数和纬度输入训练后的深度学习网络，网络输出水体参数。
[0014]进一步地，步骤一中对每30个回波剖面信号进行均值滤波，滤波后筛选气溶胶光学厚度小于3的回波信号进行陆地表面数据的提取，从而避免厚云对回波剖面信号的影响。
[0015]进一步地，所述离散瞬态响应函数F
′
(z
j
)为：
[0016][0017]其中，β
′
(z
j
)为陆地表面近邻信号，p为峰值信号所在位置，i，j为信号所处单元；
[0018]进一步地，步骤二的瞬态响应校正的计算公式为：
[0019]β
′
(z)＝F
‑1β(z)
[0020]其中，β
′
(z)为探测器瞬态响应校正后的信号，β(z)为激光雷达测量信号，F为探测器的瞬态响应解析函数F(z
i
)组成的矩阵：
[0021][0022]其中，F(z
i
)由探测器瞬态响应的解析函数F(z)计算而得，F(z)为：
[0023][0024]其中，z
s
为峰值所处位置，σ1，σ2，β，σ3为函数参数，由最小二乘法根据探测器测量离散瞬态响应函数F
′
(z
j
)估算而得。
[0025]进一步地，步骤三所述的偏振串扰校正为：
[0026][0027]β
⊥
，c
＝β
⊥
，m
‑
CT
×
β
||，c
[0028]其中，β
||，c
和β
⊥
，c
分别为偏振串扰校正后平行通道和垂直通道的信号，β
||，m
和β
⊥
，m
分别为经过瞬态响应校正后的平行通道和垂直通道的信号，CT为偏振串扰系数，为平行垂直信号相关系数取得最小值的CT
p2s
,平行垂直信号相关系数ρ
xy
(CT
p2s
)为：
[0029]ρ
xy
(CT
p2s
)＝|corr(x(CT
p2s
)，y)|
[0030]其中，corr(*)表示求相关系数，|*|表示求绝对值；CT
p2s
为取值从0到0.02的备选
串扰系数，表示平行偏振转为垂直偏振信号的比例；x(CT
p2s
)为校正垂直通道积分衰减系数，y为平行通道积分衰减系数：
[0031]x(CT
p2s
)＝γ
s，m
‑
CT
p2s
×
γ
p，m
[0032]y＝γ
p，m
[0033]其中，γ
s，m
，γ
p，m
分别为垂直通道和平行通道的积分衰减系数：
[0034][0035][0036]其中，β
′
s，m
(z
j
)和β
′
p，m
(z
j
)分别为海洋表面近邻的垂直通道和平行通道的回波信号。
[0037]进一步地，步骤四的水体总退偏比δ
T
为：
[0038][0039]进一步地，步骤五的水体后向散射系数γ为：
[0040][0041]其中，β
s
为海表后向散射系数：
[0042][0043]其中，θ为激光束天底角，σ2为海浪坡度均方差：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：对星载激光雷达的回波剖面信号进行均值滤波；步骤二：提取星载激光雷达探测的陆地表面数据，计算离散瞬态响应函数，拟合瞬态响应解析函数；然后根据探测器的瞬态响应解析函数组成的矩阵对滤波后的激光雷达测量信号进行瞬态响应校正；步骤三：提取星载激光雷达探测的海洋近邻数据，计算积分衰减系数，再依次计算校正积分衰减系数和平行垂直相关系数，获取偏振串扰系数；根据偏振串扰系数对瞬态响应校正后的信号再进行偏振串扰校正；步骤四：计算水体总退偏比；步骤五：计算水体后向散射系数；步骤六：根据时间和经纬度匹配星载激光雷达和已有水体参数数据相对应的数据，然后将总退偏比、水体后向散射系数和纬度作为变量，水体参数作为真值输入深度神经网络进行学习，得到训练后的深度学习网络；步骤七：将步骤四和五计算得到的所有的星载激光雷达的总退偏比、水体后向散射系数和纬度输入训练后的深度学习网络，网络输出水体参数。2.根据权利要求1所述的用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，其特征在于，步骤一中对每30个回波剖面信号进行均值滤波，滤波后筛选气溶胶光学厚度小于3的回波信号进行陆地表面数据的提取，从而避免厚云对回波剖面信号的影响。3.根据权利要求1所述的用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，其特征在于：所述离散瞬态响应函数F
′
(z
j
)为：其中，β
′
(z
j
)为陆地表面近邻信号，p为峰值信号所在位置，i，j为信号所处单元；步骤二的瞬态响应校正的计算公式为：β
′
(z)＝F
‑1β(z)其中，β
′
(z)为探测器瞬态响应校正后的信号，β(z)为激光雷达测量信号，F为探测器的瞬态响应解析函数F(zi)组成的矩阵：其中，F(zi)由探测器瞬态响应的解析函数F(z)计算而得，F(z)为：其中，z
s
为峰值所处位置，σ1，σ2，α，σ3为函数参数，由最小二乘法根据探测器测量离散瞬
态响应函数F
′
(z
j
)估算而得。4.根据权利要求1所述的用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法，其特征在于：步骤三所述的偏振串扰校正为：β
⊥
，c
＝β
⊥
，m
‑
CT
×
β
||，c
其中，β

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鹏，张镇华，黄海清，王天愚，谢丛霜，钟纯怿，孙妙，张思琪，陈溯，
申请(专利权)人：自然资源部第二海洋研究所，
类型：发明
国别省市：