红外高光谱下人工神经网络反演大气温度廓线的性能研究

本文主要探讨了人工神经网络算法在红外高光谱资料反演大气温度廓线中的应用，以2010年发布的《大气科学学报》中官莉、刘旸和张雪慧的研究为背景。研究者利用红外高光谱大气探测器AIRS的实时观测数据，尝试将人工神经网络技术应用于晴朗天气下大气温度垂直分布的反演过程。这项工作是针对当时已经较为成熟的特征向量统计反演算法进行的对比研究。 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs），特别是误差反向传播BP神经网络，因其强大的非线性拟合能力而被选中用于此任务。通过这种方法，作者试图克服传统统计方法可能遇到的复杂性和局限性，以提高温度廓线的准确预测。尽管在计算时间和反演精度上，人工神经网络算法与特征向量统计反演算法表现相当，但其潜在的优势在于能够更好地处理复杂的模式识别和优化问题。 作者强调，为了进一步提升反演精度，关键在于优化训练样本的选择和网络结构及参数的调整。训练样本的质量直接影响模型的性能，通过选择具有代表性的大气温度数据，可以增强模型对真实情况的适应性。同时，不断试验不同类型的神经网络和调整其参数设置，有助于找到最适合解决这个问题的网络架构。 研究结果显示，人工神经网络算法为大气温度廓线反演提供了一种新的可能，尤其是在处理复杂的数据集和解决非线性问题时。然而，该领域的研究仍处于发展阶段，未来可能需要更多的实验和理论探索来挖掘其全部潜力。这项工作的成果对于改进大气温度监测和气候模型的准确性具有重要意义，也为其他遥感数据分析提供了新的思路和技术支持。