仪器仪表学报

作者：孙备，郭润泽，孙晓永，郭晓俊，蒋薇

单位：孙备,国防科技大学智能科学学院长沙410073,,郭润泽,国防科技大学智能科学学院长沙410073,guorunze14@nudt.edu.cn,孙晓永,国防科技大学智能科学学院长沙410073,,郭晓俊,国防科技大学智能科学学院长沙410073,,蒋薇,国防科技大学智能科学学院长沙410073,

关键词：滩涂地物;机载多光谱;辐射特性预测;BP网络

滩涂地区是我国海岸带的重要组成部分，其有效监测对于经济发展和资源利用具有重要的意义。然而滩涂地带的辐射特性受地表异质性和气象敏感性等多因素耦合影响，难以获取其真实的光谱特征，亟需发展高效、灵活、准确的光谱辐射特性获取及预测方法。基于此，提出了一种多参数BP网络的滩涂地物辐射特性预测方法。首先，针对滩涂区域光谱数据的快速获取需求，构建一套无人机载的多光谱数据采集系统，其中光谱通道包括450、555、660、720、750和840nm共6个波段，七要素气象仪记录光照强度、温度、湿度等数据；其次，提出了一种基于标准灰板的光谱数据预处理方法，通过多光谱和气象数据获取、时间对齐以及标准灰板校正获得标准化光谱数据；最后，提出了一种基于多参数BP神经网络的辐射特性预测方法，在光强、温度、湿度等气象条件约束下实现对不同滩涂地物的真实辐射特性预测。基于无人机多光谱遥感系统收集了海滩树林、海滩水际以及滩涂沙石共3类滩涂光谱辐射数据，对数据的预测和无监督聚类结果表明，所提方法能有效拟合不同条件下的光谱辐射变化规律，对海岸水际滩涂预测的MAE、MSE、RMSE最小可达0.2149、0.843和0.4293，为无人机载的滩涂地物遥感监测及辐射特性预测提供了可靠的数据支撑。

来源：2025年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

查看仪器仪表学报杂志2025年第9期