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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提供了一种基于气象敏感性分析的光谱反演参数预测方法及装置，包括：采集多光谱数据和气象数据；对目标光谱参数进行敏感性分析，获取不同目标的敏感波段，然后基于敏感波段设计反演参数，得到能反应目标特性的反演参数指标；设计BP预测网络，进行网络训练学习，得到收敛的模型参数，并开展光谱特性的气象性预测。本发明对目标光谱反演参数在不同气象条件下的演变规律进行预测，解决了复杂背景下的目标光谱特性分析预测问题。
主权项：1.一种基于气象敏感性分析的光谱反演参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：光谱反演参数指标计算步骤：S1：采集同一时间段内地物目标的多光谱遥感图像和气象数据；S2：根据多光谱遥感图像不同波段随气象条件变化的敏感性分析，获取不同气象条件下的地物目标的敏感波段，所述敏感波段为气象条件变化时，地物目标的光谱值变化率高于预设值的光谱波段；S3：基于所述敏感波段提取光谱敏感性特征作为所述地物目标的反演参数，包括基于三波段法提取光谱敏感性特征的步骤：S31：选择满足约束条件的三个特征波段λ1、λ2和λ3，使其满足下式：[R-1λ1-R-1λ2]×Rλ3∝αλ1其中，R为地物目标的光谱反射率，αλ为在λ波段的吸收系数；S32：基于所述三个特征波段，结合光谱反射率与总吸收系数α和总后向散射系数bb之间的定量关系提取光谱敏感性特征；光谱反演参数预测步骤：S4：构建BP神经网络，并以气象数据作为输入，反演参数即光谱敏感性特性作为输出；S5：将S2中的气象条件下对应提取出的S3中的反演参数作为训练集训练所述BP神经网络，获得训练好的BP神经网络；S6：利用所述训练好的BP神经网络预测不同气象数据下的反演参数。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于气象敏感性分析的光谱反演参数预测方法及装置
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