申请/专利权人：自然资源部第二海洋研究所

申请日：2022-10-11

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115792946A

主分类号：G01S17/88

分类号：G01S17/88;G06F17/15

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明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。

主权项：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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 自然资源部第二海洋研究所 一种用于星载激光雷达探测次表层水体要素的反演方法

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