加权修正的差分光学吸收光谱法(weighting function modified differential optical absorption spectroscopy,WFM-DOAS)是用于甲烷平均干空气摩尔分数(XCH4)遥感反演的经典算法,其关键技术之一是分离“宽带吸收”与“窄带吸收”光谱结...加权修正的差分光学吸收光谱法(weighting function modified differential optical absorption spectroscopy,WFM-DOAS)是用于甲烷平均干空气摩尔分数(XCH4)遥感反演的经典算法,其关键技术之一是分离“宽带吸收”与“窄带吸收”光谱结构;同时,数字高程模型(digital elevation model,DEM)对XCH4的反演有重要影响。目前已有的甲烷反演产品主要使用多项式进行宽带结构拟合,多项式阶数的选择标准不明确、对宽带结构的拟合不够精确,使用的DEM精度无法满足局部地区高精度反演要求。本文选取瓦里关大气本底基准观象台所在的青藏高原区域为研究区,使用更高精度的数字高程模型(global 30 m digital elevation model,GLO-30)并用全连接神经网络代替低阶多项式进行“宽带结构”拟合,进一步地,在传统的全连接神经网络的基础上加入了“跳连”结构,并使用dropout策略对网络进行优化。将实验结果与使用The Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010(GMTED2010)和低阶多项式拟合方法下反演的XCH4进行数据对比。结果显示,改进后的全连接神经网络可以更好地拟合宽带光谱结构,同时联合更高精度的DEM可以提高XCH4的反演精度,相关系数最高提高到0.92。所使用的联合优化方法可以用于油气田产区的XCH4的遥感反演,从而更好地服务于油气田产区甲烷异常排放排查等。展开更多
文摘加权修正的差分光学吸收光谱法(weighting function modified differential optical absorption spectroscopy,WFM-DOAS)是用于甲烷平均干空气摩尔分数(XCH4)遥感反演的经典算法,其关键技术之一是分离“宽带吸收”与“窄带吸收”光谱结构;同时,数字高程模型(digital elevation model,DEM)对XCH4的反演有重要影响。目前已有的甲烷反演产品主要使用多项式进行宽带结构拟合,多项式阶数的选择标准不明确、对宽带结构的拟合不够精确,使用的DEM精度无法满足局部地区高精度反演要求。本文选取瓦里关大气本底基准观象台所在的青藏高原区域为研究区,使用更高精度的数字高程模型(global 30 m digital elevation model,GLO-30)并用全连接神经网络代替低阶多项式进行“宽带结构”拟合,进一步地,在传统的全连接神经网络的基础上加入了“跳连”结构,并使用dropout策略对网络进行优化。将实验结果与使用The Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010(GMTED2010)和低阶多项式拟合方法下反演的XCH4进行数据对比。结果显示,改进后的全连接神经网络可以更好地拟合宽带光谱结构,同时联合更高精度的DEM可以提高XCH4的反演精度,相关系数最高提高到0.92。所使用的联合优化方法可以用于油气田产区的XCH4的遥感反演,从而更好地服务于油气田产区甲烷异常排放排查等。