机器学习交叉融合创新
邓梦娇, 徐新, 马盈盈, 龚威, 金适宽, 胡瑞敏
云检测是卫星遥感数据预处理中至关重要的工作.本文将多层感知机和辐射传输模型相结合,利用可见光和近红外波段反射率信息从卫星影像中识别出云像元.该方法利用SBDART辐射传输模型,模拟获得了各种复杂陆地地表的反射率值数据集,为多层感知机提供训练样本.随后,用训练好的多层感知机模型区分FY-3D卫星MERSI II影像中的云像元和非云像元,利用CALIPSO垂直特性掩膜产品(Vertical Feature Mask,VFM)逐像元进行验证,并与MODIS云掩膜产品(MYD35)进行横向对比.结果表明,以VFM数据集为标准的情况下,多层感知机识别云的总正确率为76.25%,其中在夏季和低纬度地区效果最好,如赤道附近地表识别的准确率可达到91.74%,而在城市、农田和裸地等复杂地表类型条件下的云检测识别正确率分别为83.37%、84.52%和73.11%,分别高于MYD35产品的83.25%、83.31%和72.66%.为了进一步验证多层感知机结合辐射传输模型云检测方法的有效性,将辐射传输模型模拟得到的训练样本分别用于k-最近邻、朴素贝叶斯以及随机森林算法,并与本文多层感知机算法进行对比.结果表明,将多层感知机和辐射传输模型相结合具有更高的正确率.