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如何选择适合的校正算法来降低悬浮颗粒物的影响

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2024/10/04
小电子

原创大赛公告

如何选择适合的校正算法来降低悬浮颗粒物的影响

一、基于物理模型的算法

1.辐射传输方程（RTE）算法

原理

辐射传输方程描述了光在介质（如海洋水体）中的传播过程，考虑了吸收、散射等多种光学过程。对于悬浮颗粒物影响的校正，它基于水体中悬浮颗粒物的散射相函数、吸收系数等光学特性参数。这些参数可以通过现场测量或经验模型获取。例如，通过测量悬浮颗粒物的粒径分布、折射率等物理性质来确定散射相函数，然后将其代入辐射传输方程，计算出在没有悬浮颗粒物影响下的理想光谱信号，与实际测量信号进行对比，从而校正悬浮颗粒物的影响。

适用场景

这种算法适用于对精度要求较高、对水体光学性质有一定先验知识的情况。比如在长期定点观测的海洋研究站点，研究人员对该海域的水体光学特性有较为深入的研究，能够准确获取悬浮颗粒物的相关物理参数时，RTE 算法能很好地校正悬浮颗粒物对高光谱海洋水色传感器测量结果的影响。

2.半经验算法

原理

半经验算法结合了物理原理和经验关系。它基于大量的实验数据和现场观测，建立起悬浮颗粒物光学特性（如散射系数、后向散射系数等）与传感器测量光谱之间的经验关系。例如，通过对不同海域、不同类型悬浮颗粒物的多次测量，发现悬浮颗粒物浓度与某几个特定波段的光谱反射率之间存在一定的数学关系，将这种关系构建成算法。在实际应用中，根据测量的光谱数据，利用这些经验关系反推悬浮颗粒物的影响并进行校正。

适用场景

当难以精确获取悬浮颗粒物的物理参数，但有丰富的历史测量数据时，半经验算法比较适用。例如在一些近岸海域，悬浮颗粒物来源复杂，难以准确测量其物理特性，但有多年的监测数据积累，就可以采用半经验算法来校正悬浮颗粒物对高光谱测量的影响。

二、基于统计分析的算法

1.主成分分析（PCA）算法

原理

PCA 算法是一种多元统计分析方法。它将高光谱数据中的多个波段看作多个变量，通过线性变换将这些变量转换为一组新的不相关变量（主成分）。在有悬浮颗粒物影响的高光谱数据中，主成分会包含与悬浮颗粒物相关的信息。通过分析主成分的特征向量和特征值，可以识别出与悬浮颗粒物影响相关的主成分，然后对这些主成分进行调整，从而校正悬浮颗粒物对测量结果的影响。例如，在主成分空间中，找到与悬浮颗粒物浓度变化相关的方向，通过反向变换将调整后的主成分转换回原始光谱空间，得到校正后的光谱数据。

适用场景

适用于高光谱数据维度较高、波段之间存在复杂相关性的情况。当悬浮颗粒物对多个波段的影响较为复杂且难以直接从物理角度建模时，PCA 算法可以挖掘数据中的内在结构，有效地校正悬浮颗粒物的影响。比如在河口等悬浮颗粒物浓度变化大且光谱特征复杂的区域。

2.多元线性回归（MLR）算法

原理

MLR 算法假设悬浮颗粒物对高光谱传感器测量结果的影响是多个因素（如不同粒径的悬浮颗粒物、不同化学成分的悬浮颗粒物等）线性组合的结果。通过建立悬浮颗粒物相关因素与测量光谱之间的多元线性回归模型，利用已知的训练数据（包含悬浮颗粒物特性和对应的测量光谱）来确定回归系数。在实际测量中，将测量的光谱数据代入回归模型，计算出悬浮颗粒物的影响并进行校正。

适用场景

当能够确定影响悬浮颗粒物对测量结果的几个主要因素，并且这些因素与测量光谱之间存在近似线性关系时，MLR 算法比较适用。例如在一些特定的海洋养殖区域，悬浮颗粒物主要来源于养殖生物的排泄物和饲料残渣，其成分相对固定，与光谱的关系可以用线性模型近似，此时可采用 MLR 算法校正悬浮颗粒物影响。

三、混合算法

1.物理 - 统计混合算法

原理

这种算法结合了基于物理模型和基于统计分析算法的优点。首先利用物理模型确定悬浮颗粒物影响的大致框架，例如通过辐射传输方程确定悬浮颗粒物散射和吸收的基本物理过程。然后，利用统计分析方法对物理模型中的一些难以确定的参数进行估计，或者对物理模型的残差进行校正。例如，通过主成分分析来调整辐射传输方程计算结果与实际测量结果之间的偏差，从而更精确地校正悬浮颗粒物的影响。

适用场景

在对校正精度要求极高、水体光学性质复杂且既有一定物理知识又有大量测量数据可用的情况下，物理 - 统计混合算法是很好的选择。比如在深海热液喷口附近海域，悬浮颗粒物的来源既有热液活动带来的矿物质，又有海洋生物活动产生的有机碎屑，这种复杂情况下混合算法能够更有效地校正悬浮颗粒物对高光谱测量的影响。

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