地表反射率光谱模型的构建方法、装置以及电子设备与流程

1.本发明涉及遥感测量技术领域，尤其涉及一种地表反射率光谱模型的构建方法、装置以及电子设备。


背景技术：

2.遥感卫星利用地面辐射基准场光谱模型对遥感器进行定标，这是星载遥感器在轨定标的常用方法。卫星在发射之前利用地面设备对遥感器进行了辐射定标，但是由于发射过程以及空间环境的影响，发射前的定标系数已经不再适用，需要进行卫星的在轨定标。场地定标是一种常用的卫星在轨替代定标方法，在卫星过境时刻同步观测地面上的均匀稳定目标，测量地表反射率光谱数据和大气参数，作为大气辐射传输模型的输入参数，计算出大气层顶的辐射光谱信息，与星载遥感器所观测到的数据进行比较，从而获取定标系数。这样的定标方法有全孔径、全视场、全动态范围的优点，同时能够实现卫星遥感器在整个生命期间内的定标，并分析其遥感器定标系数随时间的变化情况。精准的地面辐射基准场光谱建模对于提高遥感器的在轨替代定标精度有着关键性的影响，特别是对于没有星上定标设备或者由于各种原因导致星上定标设备无法正常运行的卫星遥感器而言。
3.传统的场地定标是在卫星过境时，采用人工跑场的方式同步测量地面的反射率信息，利用大气订正方法将辐射基准传递到大气层顶，再利用反射率基法获取卫星光学传感器的定标系数。符合空间均匀性和时间稳定性的场地大多位于戈壁、沙漠等偏远地区，需要消耗大量的人力物力财力才能进行一次完整的试验，且对观测人员的生命安全有着较大的威胁，有些场地深处无人区，观测团队甚至无法到达，大多数场地实测数据受天气条件的影响较大，这导致数据提供延时和没有充足的数据样本来判断载荷的衰变情况，同时随着空间遥感器的数量、种类的增加和对定标精度要求的提高，传统的场地定标难以达到当前所需的要求。目前，由于场地辐射定标的定标周期长、频次低，一年内国外通常只对卫星进行两次场地定标，国内只进行一次。
4.目前场地定标需要的地表反射率光谱主要通过野外试验测量获得，实地测量使用的仪器主要有asd野外光谱仪和svc光谱辐射计。目前地表反射率主要是靠场地实测试验获得，开展一次试验成本高、周期长。


技术实现要素：

5.本发明提供一种地表反射率光谱模型的构建方法、装置以及电子设备，用以解决现有技术中通过场地实际测量获取地表反射率时成本高、周期长的技术问题。
6.一方面，本发明提供一种地表反射率光谱模型的构建方法，包括：
7.通过预设的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射率经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率；所述地表反射模型用于计算任意波长的地表反射率；
8.获取所述地表反射率在大气层顶的实际反射率；
9.判断所述模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件；若是，则将所
述地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型；
10.若否，则修正所述地表反射模型，重新根据修正后的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射率在大气层顶对应的模拟反射率，并重新判断所述模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件，直到所述模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件，将修正后的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。
11.根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，所述通过预设的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射率经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率包括：
12.根据所述地表反射模型确定所述波长对应的地表反射率；
13.采用所述辐射传输模型根据所述的地表反射率，确定所述反射率经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率。
14.根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，修正所述地表反射模型，直到所述模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件包括：
15.采用梯度下降法修正所述地表反射模型的模型参数，以使得所述反射率经过修正后的地表反射模型以及辐射传输模型的处理后，得到的模拟反射率与所述实际反射率的偏差满足预设偏差条件。
16.根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，所述地表反射模型包括以下公式(1)：
[0017][0018]
上述公式(1)中，λ表示反射光的波长，ρ
mod
(λ)表示反射光的地表反射率；所述a、b、α、β均为地表反射模型的模型参数；
[0019]
其中，a表示地表反射率光谱最大值和最小值之间的差距；b表示地表反射率光谱在转折点处的大小；α表示地表反射率光谱随波长变化的快慢程度；β表示地表反射率光谱随波长变化率最大的波长位置。
[0020]
根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，所述采用梯度下降法修正所述地表反射模型的模型参数包括：
[0021]
获取当所述反射率对应的模拟反射率变化量为(1％
±
0.005)时，所述a、b、α、β对应的变化值分别为a
step
、b
step
、α
step
、β
step
；
[0022]
将所述a
step
、b
step
、α
step
、β
step
分别设置为每次修正所述地表反射模型时，所述模型参数a、b、α、β对应的步长。
[0023]
根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，判断所述模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件包括：
[0024]
采用预设的评价函数来判断所述模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件；
[0025]
所述评价函数为：
[0026]
[0027]
上述公式(2)中，f(a，b，α，β)表示评价函数；ρ
mes
(λi)表示波长为λi的反射率对应的大气层顶的实际反射率；ρ
modtran
(λi，a，b，α，β)表示波长为λi的反射率在大气层顶对应的模拟反射率；n表示光谱通道数量；
[0028]
f(a，b，α，β)的值越大表示模拟反射率和实际反射率的偏差越大， f(a，b，α，β)的值越小表示模拟反射率和实际反射率的偏差越小；若 f(a，b，α，β)的值满足预设的偏差条件，则确定模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件。
[0029]
根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，在对预设的地表反射模型的模型参数进行初始化时，所述模型参数a、b、α、β的初始值分别设置为：a＝0.100、b＝0.2200、α＝0.0100、β＝520.0。
[0030]
根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，所述步长分别设置为：a
step
＝0.005、b
step
＝0.005、α
step
＝0.0020、β
step
＝20。
[0031]
根据本发明提供的一种地表反射率光谱模型的构建方法，所述采用梯度下降法修正所述地表反射模型的模型参数还包括：
[0032]
分别获取变化率ka、kb、k
α
、k
β
；其中，其中，
[0033]
获取所述评价函数f相对于ka、kb、k
α
、k
β
的偏导数所组成的向量
[0034]
对所述向量进行归一化处理，得到梯度值 grad f；
[0035]
根据所述梯度值grad f对所述评价函数的输入参数进行修正。
[0036]
另一方面，本发明还提供一种地表反射率光谱模型的构建装置，包括：
[0037]
处理模块，用于通过预设的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射率经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率；所述地表反射模型用于计算任意波长的地表反射率；
[0038]
获取模块，用于获取所述地表反射率在大气层顶的实际反射率；
[0039]
判断模块，用于判断所述模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件；若是，则将所述地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型；
[0040]
修正模块，用于在所述模拟反射率和实际反射率的偏差不满足预设偏差条件时，则修正所述地表反射模型，并将修正后的地表反射模型发送给所述处理模块；
[0041]
所述处理模块还用于重新根据修正后的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射率在大气层顶对应的模拟反射率；
[0042]
所述判断模块还用于重新判断所述模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件，直到所述模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件，则将修正后的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。
[0043]
另一方面，本发明还提供一种地表反射率获取方法，包括：
[0044]
获取待测的波长；
[0045]
将所述波长输入到预先构建好的地表反射率光谱模型中，得到所述地表反射率；
[0046]
所述地表反射率光谱模型通过如上述任一种所述地表反射率光谱模型的构建方
法获取。
[0047]
另一方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述地表反射率光谱模型的构建方法。
[0048]
另一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述地表反射率光谱模型的构建方法。
[0049]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述地表反射率光谱模型的构建方法。
[0050]
本发明提供的地表反射率光谱模型的构建方法，将通过地表反射模型和辐射传输模型后获取的模拟反射率和大气层顶的实际反射率进行匹配，以不断改变地表反射模型模型参数，直到模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件，则将最终得到的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。通过得到地表反射率光谱模型可以根据任意波长得到其对应的地表反射率。本技术的方法和现有场地实测的方法相比，成本低且周期短，可以极大提高场地定标的频次。
附图说明
[0051]
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0052]
图1是本发明提供的地表反射率光谱模型的构建方法的流程示意图；
[0053]
图2是采用本发明提供的地表反射率光谱模型对xcdh_w地表反射率光谱进行拟合的反射率曲线图；
[0054]
图3是本发明提供的梯度下降法示意图；
[0055]
图4是本发明西北研究区的典型沙漠反射率大小示意图；
[0056]
图5是本发明评价函数随着迭代次数的变化示意图；
[0057]
图6是本发明重构的模拟反射率与tropomi(即哨兵-5p)观测到的实际反射率结果比较图之一；
[0058]
图7是本发明重构的模拟反射率与tropomi观测到的实际反射率结果比较图之二；
[0059]
图8是本发明重构的模拟反射率与tropomi观测到的实际反射率结果比较图之三；
[0060]
图9是本发明重构的模拟反射率与tropomi观测到的实际反射率结果比较图之四；
[0061]
图10是本发明重构的发明重构的地表反射率与modis产品测得的实际地表发射率比较示意图；
[0062]
图11是本发明地表反射率光谱模型的构建装置结构示意图；
[0063]
图12是本发明反射光的地表反射率获取方法流程图；
[0064]
图13是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0065]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0066]
为了克服现有技术中通过场地实测定标存在的成本高和周期长的技术问题，本实施例通过构建地表反射率的光谱模型的方法，将通过地表反射模型和辐射传输模型后获取的模拟反射率和大气层顶的实际反射率进行匹配，然后采用梯度下降法不断的修正地表反射模型，直到模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件，则表明当前地表反射模型得到的模拟反射率接近实际反射率，则将最终得到的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。这样通过得到地表反射率光谱模型可以根据任意波长，得到其对应的地表反射率，这样无需耗费巨大的成本和周期去场地进行定标测量，节约了大量的人力成本和时间成本。
[0067]
实施例一：
[0068]
如图1，本实施例提供一种地表反射率光谱模型的构建方法，具体包括：
[0069]
步骤101：通过预设的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射率经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率。地表反射模型用于计算任意波长的地表反射率。
[0070]
其中，在步骤101中，地表反射模型包括以下公式(1)：
[0071][0072]
上述公式(1)中，λ表示波长，ρ
mod
(λ)表示地表反射率；a、b、α、β均为地表反射模型的模型参数。其中，a表示地表反射率光谱最大值和最小值之间的差距；b表示地表反射率光谱在转折点处的大小；α表示地表反射率光谱随波长变化的快慢程度；β表示地表反射率光谱随波长变化率最大的波长位置。
[0073]
由于沙漠地表因为其良好的均匀性、稳定性，且水汽臭氧气体含量低等特点，沙漠常被选为卫星替代定标的基准辐射场。本技术基于对沙漠地表反射率光谱特点的大量研究，发现在400nm-1100nm光谱范围内，同一沙漠地表在不同的太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角下的反射率光谱数值不同，光谱形状和趋势相同；不同沙漠地表反射率光谱具有相同的形状，反射率大小和光谱转折点的位置和随波长改变的速率不同。因此通过多次试验和总结得到上述公式(1)所表示的地表反射率光谱模型。
[0074]
本实施例中在对预设的地表反射模型的模型参数进行初始化时，模型参数a、b、α、β的初始值分别设置为：a＝0.100、b＝0.2200、α＝0.0100、β＝520.0。
[0075]
其中，对于任意波长，通过初始化后的地表反射模型即可确定对应的地表反射率。
[0076]
本实施例中，通过初始化后的地表反射模型即可获取一个模拟的地表反射率，只是由于当前的地表反射模型不一定是最优的，因此当前获取的地表反射率不一定就是和实际获取的地表反射率接近。
[0077]
本实施例提出一种针对相对误差衡量方法，用于衡量通过地表反射模型得到的地表反射率和实际测得的地表反射率之间的误差。
[0078]
具体的，通过以下公式(3)计算相对均方根rmsre来衡量通过地表反射模型得到的
地表反射率和实际测得的地表反射率之间的误差，rmsre的值越小，则表示通过地表反射模型得到的地表反射率和实际测得的地表反射率越接近，反之则相差越远。
[0079][0080]
上述公式(3)中，ρ
mes
(λi)表示波长为λi的实测反射率；ρ
modtran
(λi，a，b，α，β)表示波长为λi对应的模拟反射率；n表示光谱通道数量。
[0081]
图2展示了利用本技术的模型对小柴达木湖西实地观测的地表反射光谱在400nm-1000nm波段范围内进行拟合的结果。请参考以下表1，表1列举了拟合的四个模型参数及拟合度r值和rmse值，四参数模型能够准确地描述沙漠地表反射率光谱的特性。通过对沙漠地表反射率特征进行经验总结，用符合地表反射率光谱特点的数学表达式(1)表征地表的实际反射率，再通过卫星获取的大气层顶反射率和大气传输模型确定表达式中的参数，即认为实现了地表反射率光谱的重构。沙漠地表光谱反射率用上述的四个模型参数表征，构建四参数模型能够大大减小重构过程中的运算量。
[0082]
表1利用模型对场地试验数据进行拟合
[0083][0084]
采用预设的辐射传输模型根据表反射率，确定反射率经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率。
[0085]
本实施例中，根据反射率在大气中的传输特征，利用modtran (辐射传输模型)可以对已知地表反射率模拟计算大气层顶反射率，而已知大气层顶反射率求解对应的地表反射率光谱的反问题，通常利用迭代方法进行求解。本实施例中的modtran还可以采用其他辐射传输模型(如6s辐射传输模型)来替代，6s模型全称是secondsimulation of the satellite signal in the solar spectrum。
[0086]
步骤102：获取地表反射率对应的大气层顶的实际反射率。
[0087]
本实施例中tropomi(即哨兵-5p)获取的大气层顶的实际反射率。
[0088]
步骤103：判断模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件；若是，则将当前的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。
[0089]
获取地表反射率光谱模型后，即可获取任意波长的地表反射率。本技术的方法和现有场地实测的方法相比，成本低且周期短，可以极大提高场地定标的频次。
[0090]
具体的，在步骤103中，判断模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件时，采用预设的评价函数来判断模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件。
[0091]
本实施例的评价函数为：
[0092][0093]
上述公式(2)中，f(a，b，α，β)表示评价函数；ρ
mes
(λi)表示波长为λi的反射率对应的大气层顶的卫星观测的反射率；ρ
modtran
(λi，a，b，α，β)表示波长为λi的反射光在大气层顶对
应的模拟反射率；n表示光谱通道数量。
[0094]
f(a，b，α，β)的值越大表示模拟反射率和实际反射率的偏差越大， f(a，b，α，β)的值越小表示模拟反射率和实际反射率的偏差越小；若 f(a，b，α，β)的值满足预设的偏差条件，则表示模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件。例如，f(a，b，α，β)的值小于5％，则表示模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件。
[0095]
步骤104：若否，则修正地表反射模型，重新根据修正后的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射光在大气层顶对应的模拟反射率，并重新判断模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件；直到模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件，将修正后的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。
[0096]
在步骤104中，本实施例中修正地表反射模型时，具体采用梯度下降法修正地表反射模型的模型参数，以使得反射光经过修正后的地表反射模型以及辐射传输模型的处理后，得到的模拟反射率与实际反射率的偏差满足预设偏差条件。
[0097]
当选取不同的地表反射模型的模型参数时，计算的评价函数值也会不同。误差评价函数值f是一个随沙漠地表反射率的光谱模型四参数a、b、α、β变化的四元函数。当给定初始参数的时，采用梯度下降迭代法可以快速寻找到该参数的局部最优解。
[0098]
例如，对于多元函数f(x1，x2，...，xn)，求解其梯度向量，可以获取每个输入点处函数值增长最快时所对应的自变量改变方向，相反梯度的反向就是函数值减小最快时所对应的自变量改变方向，如果已知初始输入参数，计算其梯度的反向，即可知道函数变小的方向，从而寻找到局部最优解。
[0099]
图3展示了二元函数利用梯度下降法求解局部最优解的情况，给定初始输入向量x
init
，计算出评价函数和该处的梯度grad，可以确定参数改变的方向，改变输入向量为x＝x
init-l
·
grad，当选取合适的比例l值后，通过多次迭代即可求出局部最优解s的位置。
[0100]
在确定了输入参数向量x的变化方向后，分析地表反射率光谱四参数对评价函数的影响程度，进而确定l值的大小。当l值过小时，初始参数变化到局部最优解需要的迭代次数就会很多，会大大增加运算量，当l值过大时，可能会跳过该处的局部最小值，进入了其它的局部解。
[0101]
本实施例中选择合适的观测几何、大气参数和反射率光谱模型四参数(a，b，α，β)作为基准，通过改变地表反射率模型四参数，根据参数变化前后仿真结果的大小情况，分析modtran正向仿真结果随地表反射率光谱四参数变化的敏感性。
[0102]
仿真结果变化情况用相对偏差的平均值进行衡量：
[0103][0104]
ρ
modtran
(λi，x
init
)是地表反射光谱参数向量为x
init
时modtran 仿真结果中波长λi处的大气层顶反射率。ρ
modtran
(λi，x
init
δx)是地表反射率光谱参数向量(x
init
δx)时modtran仿真结果中波长λi处的大气层顶反射率，f表示两次的偏差。
[0105]
当地表反射模型参数有所变化时，modtran仿真的大气层顶反射率也会相应地变化，参数变化幅度越大，仿真的大气层顶反射率变化也就越大。选取仿真的大气层顶反射率变化1％左右时候的参数变化大小，作为迭代过程中的步长参考值 (a
step
，b
step
，α
step
，
β
step
)。换言之，获取当反射光对应的模拟反射率变化量为(1％
±
0.005)时，所述a、b、α、β对应的变化值分别为a
step
、b
step
、α
step
、β
step
；将a
step
、b
step
、α
step
、β
step
分别设置为每次修正地表反射模型时，模型参数a、b、α、β对应的步长。
[0106]
由于评价函数随各个参数的变换率并不在同一量级，故使用梯度下降法进行迭代的过程中需要对评价函数进行进一步的优化处理。例如，本实施例中分别获取ka、kb、k
α
、k
β
；其中，其中，获取评价函数f相对于ka、kb、k
α
、k
β
的偏导数组成的向量对向量进行归一化处理，得到梯度值grad f；根据梯度值grad f对评价函数的输入参数进行修正。
[0107]
具体的，设将 (ka，kb，k
α
，k
β
)作为评价函数的输入，重新确定评价函数如下：
[0108][0109]
其中ρ
modtran
(λi，ka，kb，k
α
，k
β
)为modtran仿真的大气层顶反射率，ρ
toa
(λi)为卫星观测到的实际大气层顶反射率。利用上述公式 (5)的评价函数，改变modtran仿真过程中地表反射率光谱的参数，利用小步长评价函数的变化，计算评价函数四个参数的偏导数的近似值对该向量进行归一化得grad f，再利用梯度值改变输入参数(ka，kb，k
α
，k
β
)为(ka，kb，k
α
，k
β
)-grad f，重新计算评价函数和梯度，实现梯度下降法的快速迭代过程。
[0110]
实施例二：
[0111]
本实施例中选择我国西北地区2019年9月27日天气状况晴朗的几个定标场，表2为采用tropomi对定标场的观测几何，表3为对应的大气参数。
[0112]
表2定标场的观测几何
[0113][0114]
表3定标场的气象数据
[0115][0116]
如图4为本实施例利用modis(中分辨率成像光谱仪)地表双向反射函数产品对我国西北研究区的典型沙漠反射率的参数范围进行汇总(libya4不属于西北研究区的地表)，根据图4确定重构过程中沙漠地表反射率光谱的四个模型参数的大致范围，见以下表4。
[0117]
表4西北研究区沙漠地表反射率光谱的四参数范围
[0118][0119]
本实施例选择合适的观测几何、大气参数和反射率光谱模型四参数(a，b，α，β)作为基准，通过改变地表反射率光谱模型四参数，根据参数变化前后仿真结果的大小情况，分析modtran正向仿真结果随地表反射率光谱四参数变化的敏感性。
[0120]
本实施例中通过分析得到的地表的反射模型的模型参数的初始值如表5所示。
[0121]
表5敏感性分析地表反射率光谱初始参数
[0122][0123]
当地表反射模型模型参数有所变化时，modtran仿真的大气层顶反射率也会相应地变化，参数变化幅度越大，仿真的大气层顶反射率变化也就越大。选取仿真的大气层顶反射率变化1％左右时候的参数变化大小，作为迭代过程中的步长参考值，本实施例四个参数的步长选取如下：a
step
＝0.005
[0124]bstep
＝0.005
[0125]
α
step
＝0.0020
[0126]
β
step
＝20
[0127]
由于评价函数随各个参数的变换率并不在同一量级，故使用梯度下降法进行迭代的过程中需要对评价函数做一定的修改。
[0128]
设将(ka，kb，k
α
，k
β
) 作为评价函数的输入，重新确定评价函数。
[0129]
本实施例的地表反射模型选择上述表5的初始的地表反射率参数，计算地表反射率，结合相应的观测几何(表2)和大气参数(表3)，用modtran仿真出对应的大气层顶反射率(即模拟反射率)，利用评价函数将其与tropomi观测的大气层顶实际反射率进行比较，如果二者偏差不满足预设偏差条件时，则改变modtran仿真过程中地表反射模型的四个相关的参数，利用小步长评价函数的变化，计算评价函数四个参数分别的偏导数的近似值
对该向量进行归一化得grad f，再利用梯度值改变输入参数(ka，kb，k
α
，k
β
)为 (ka，kb，k
α
，k
β
)-grad f，重新计算评价函数和梯度，据此实现梯度下降法的迭代过程，这样避免了由于评价函数随(a，b，α，β)四个参数变化率不在同一量级导致迭代过程受单一参数影响过大、迭代进程缓慢的问题。在整个迭代过程中可以不断地改变迭代步长，一开始选择相对较大的l值使参数尽可能快地接近局部最优解，随着迭代次数的增加，可以逐渐减小l值，确保迭代结果更加精确。为了避免局部最优解的影响，可以多次随机选取初始值，选择评价函数最低的一组结果作为最终结果。
[0130]
图5中给出了重构tklm1时评价函数随着迭代次数增加的变化情况，评价函数总体上随着迭代次数不断减小，一开始评价函数变化很快，快速收敛于局部最优解，然后评价函数下降变慢，在所选四参数范围内选择初值，一般迭代20～50次即可趋于稳定。表6为采用本实施例的方法最后得到的地表反射率光谱模型四参数结果以及对应的评价函数结果。
[0131]
表6定标场的地表反射率光语四参数及评价函数
[0132][0133]
图6、图7、图8和图9分别展示了仿真得到的大气层顶模拟反射率与tropomi观测的大气层顶实际反射率之间的比较。图6、图7、图8 和图9中的s2表示大气层顶模拟反射率，s1表示tropomi观测的大气层顶实际反射率，s3表示模拟反射率和实际反射率之间的误差。其中，重构得到的各个地表的大气层顶模拟反射率在400nm-600nm之间逐渐减小，在600nm-800nm之间逐渐增大，符合实际情况。重构得到的各个地表的大气层顶模拟反射率与卫星观测的实际大气层顶实际反射率非常接近，重构得到的各个地表的大气层顶模拟反射率的评价函数在2％以内，去除光谱吸收峰的影响，整个波段内的相对误差都在5％上下。
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提取modis(中分辨率成像光谱仪)在各个地表的双向散射分布函数模型系数，计算相同观测几何条件下的地表实际测量反射率，与通过重构得到地表反射率光谱模型获取的地表反射率进行对比(见表 8和图10)，图10为四个定标场处通过重构的地表反射率光谱模型获取的地表反射率与modis地表反射率产品对比，可见通过重构的地表反射率光谱模型获取的地表反射率与modis的地表反射率产品偏差在 5％以内，可见，本技术的方法构建的地表反射率光谱模型比较准确。
[0135]
图10中的场地分布在我国西北研究区的不同位置，相互之间距离较远，对这些地表的光学特点进行实地测量会耗费大量的人力物力，采用本实施例的构建方法重构研究区内典型地表反射率光谱模型，不仅对场地辐射定标有着重要作用，还可以对研究区内的各个地表的光学特性进行对比分析。
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实施例三：
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本实施例提供一种地表反射率光谱模型的构建装置，请参考图11，该构建装置其包括：处理模块201、获取模块202、判断模块203和修正模块204。
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其中，处理模块201用于通过预设的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射光经过大气传输后在大气层顶对应的模拟反射率；地表反射模型用于计算任意波长反射光的地表反射率。获取模块202用于获取反射光在大气层顶的实际反射率。判断模块203用于判断模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件；若是，则将初始化后的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。修正模块 204用于在模拟反射率和实际反射率的偏差不满足预设偏差条件时，则修正地表反射模型，并将修正后的地表反射模型发送给所述处理模块，具体的将修正后的地表反射模型的模型参数发送给处理模块201，处理模块201则将修正后的模型参数设置在地表反射模型的参数。
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处理模块201还用于重新根据修正后的地表反射模型和辐射传输模型获取地表反射光在大气层顶对应的模拟反射率；判断模块203还用于重新判断模拟反射率和实际反射率的偏差是否满足预设偏差条件，直到模拟反射率和实际反射率的偏差满足预设偏差条件，则将修正后的地表反射模型作为当前环境的地表反射率光谱模型。
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其中，本实施例中的上述各个模块的实现方法和上述实施例一中相同，此处不再赘述。
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实施例四：
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本实施例提供一种地表反射率获取方法，如图12，该地表反射率获取方法包括：
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步骤301：获取待测的波长。
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步骤302：将波长输入到预先构建好的地表反射率光谱模型中，得到反射光的地表反射率。
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其中，地表反射率光谱模型通过上述实施例一提供地表反射率光谱模型的构建方法获取。
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实施例五：
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图13示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图13所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)401、通信接口(communicationsinterface)402、存储器(memory)403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信。处理器401可以调用存储器403中的逻辑指令，以执行如上述实施例一提供的地表反射率光谱模型的构建方法。
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此外，上述的存储器403中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的地表反射率光谱模型的构建方法。
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又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程
序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的地表反射率光谱模型的构建方法。
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以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
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最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。