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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明公开了一种基于辐射传输模拟耦合机器学习技术的云霾探测方法，包括：根据电磁辐射在地‑气系统中传输的辐射传输方程，模拟卫星传感器接受到的大气和地表辐射信息，获得不同可见光‑近红外通道TOA表观反射率和热红外通道亮度温度数据集；利用机器学习分类器，对获取的数据集样本进行训练和验证，得到训练好的机器学习分类器；将训练好的机器学习分类器应用于预处理后的待处理图像，获得云霾预测结果。本发明有益效果是：避免了对先验知识的依赖和多个阈值的设置带来的测试逻辑复杂、检测速度慢等问题。机器学习的训练数据来源于模拟数据，避免了训练样本区域与测试区域不一致造成的时空限制。

主权项：1.一种基于辐射传输模拟耦合机器学习技术的云霾探测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据电磁辐射在地-气系统中传输的辐射传输方程，模拟卫星传感器接受到的大气和地表辐射信息，获得不同可见光-近红外通道TOA表观反射率和热红外通道亮度温度数据集；步骤S1中，辐射传输方程如下式： 其中，θ是太阳天顶角；φ是相对方位角；τ是从大气上边界向下测量的垂直消光厚度，是单次散射反照率，p是描述散射场角分布的散射相函数；F0是大气顶部太阳辐照度，μ0为太阳天顶角的余弦；μ＝cosθ；Iτ,θ,φ是波长λ处的漫射辐射；Iτ,Ω′为位于τ处、传播方向为Ω'的辐射强度；式1右边第二项是太阳直射辐射对方向Ωθ,φ的反射贡献,第三项是大气多次散射贡献；步骤S1中获得数据集的具体过程为：利用Libradtran中的DISORT辐射传输方程解算法模拟表观反射率和亮度温度，获得不同可见光-近红外通道TOA表观反射率和热红外通道亮度温度数据集；其中表观反射率和亮度温度分别由公式2和公式3计算：R＝π·IF0cosθ2TB＝hcKλ·ln-11+2hc2Mλλ53其中，R为表观反射率；TB为亮度温度，Mλ为辐射出射度，λ为波长；c为光速；h为普朗克常数，K为波尔茨曼常数；S2、利用机器学习分类器，对获取的数据集样本进行训练和验证，得到训练好的机器学习分类器；步骤S2中所述机器学习分类器包括：KNN分类器、随机森林、人工神经网络和支持向量机；S3、将训练好的机器学习分类器应用于预处理后的待处理图像，获得云霾预测结果。

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