概括
这项研究开发了一种基于偏振的算法,使用辐射转移模拟来检索海洋成分和固有的光学特性 (IOP). 该算法显示了全球海洋监测的巨大潜力,在多个观察角度上提高了准确性.
科学领域:
- 海洋光学和远程传感
- 辐射转移建模 辐射转移建模
- 机器学习在海洋学中的应用.
背景情况:
- 离开水的辐射的多角度极化对于理解海洋成分和固有的光学特性 (IOPs) 至关重要.
- 极化频谱的全球适用性,用于获取海洋成分和IOP,仍未得到充分探索.
研究的目的:
- 开发和验证一个基于全球偏振的算法来检索海洋成分和IOP.
- 评估全球海洋监测中使用偏振特征的可行性和准确性.
主要方法:
- 进行了全球辐射转移 (RT) 模拟,用于留水辐射 (Lw) 的斯托克斯向量.
- 开发了一个完全连接的U-Net (FCUN) 算法,用于基于偏振的反转.
- 验证了FCUN算法与Qiandao湖的现场测量以及RT模拟输入与噪声的验证.
主要成果:
- 全球海洋在443纳米处的极化度 (DOP) 很低,特别是在寡质水域 (最低0.0176).
- 在模拟中,FCUN算法实现了很低的平均绝对百分比错误 (MAPE) 来检索海洋成分和IOP (3.56-16.97%).
- 随着观察角度的增加,精度显著提高,MAPE从16.91%降至1.48%.
结论:
- 开发的基于偏振的反转模型表明,在获取全球海洋成分和IOP方面有很大的潜力.
- 多角度偏振Lw观测对于提高检索精度至关重要.
- FCUN算法显示了对仪器噪声的稳定性和对现实世界海洋学应用的潜力.
