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申请/专利权人：青海省气象科学研究所
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的FY3D和MODIS数据的反射率订正算法，属于光学遥感图像处理技术领域。本发明通过得到地表反射率、太阳天顶角进行校正、大气表观反射率和利用自主学习方法模型的自主学习逐步的形成逐像元大气纠正的算法，使得算法更加稳定，综合考虑了各种敏感度不同的参数，与以往常用的基于整景遥感影像获取平均参数的算法相比，算法与实际情况较为接近，能够更加精确地对遥感影像进行大气校正并获取地物的真实反射率。
主权项：1.一种基于机器学习的FY3D和MODIS数据的反射率订正算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始数据:获取FY3D和MODIS数据，数据包括影像、卫星参数、元数据、空间坐标数据和纬度；S2、几何纠正：利用双线性插值或2-4次样条曲线对经纬度坐标插值,生成与影像一一对应的坐标点,然后利用插值生成的坐标点对MODIS影像进行无投影几何纠正；S3、辐射定位：卫星参数代入方程式进行计算，得出地表反射率,如公式一所示；f＝s×Y-c公式一；S4、太阳天顶角进行校正，根据公式二计算，以消除太阳高度不同对其反射率的影响，F＝f×cosθ公式二；S5、校正：建立6S辐射传输模型进行大气校正，通过运行6S辐射传输模型后，按公式三计算得到校正后的大气表观反射率： S6、自主学习方法模型：建立自主学习方法模型，基于深度学习的智能匹配算法匹配到的特征点,计算匹配率，智能匹配算法如公式四所示， S7、植被检测：利用地物的光谱反射率在考虑太阳天顶角和大气表观反射率后与生物物理量建立植被遥感模型，植被遥感模型输出NDVI植被指数及图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海省气象科学研究所 一种基于机器学习的FY3D和MODIS数据的反射率订正算法
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