厦大发布新型卫星信号解码方法

快速阅读: 据《遥感学报》报道，厦门大学团队提出新型大气校正算法ACA-SIM，利用8800余组卫星与AERONET-OC匹配数据训练神经网络，显著提升近岸水体遥感精度，蓝光波段偏差降至15%，优于NASA等现有方法，并有效抑制条带噪声和负反射率问题。

近日，厦门大学科研团队在《遥感学报》发表研究成果，提出一种新型大气校正算法ACA-SIM，显著提升了近岸水体卫星遥感观测精度。该成果已于2025年10月16日正式刊发。

近岸水域光学环境复杂，受悬浮泥沙、溶解有机物及气溶胶等因素影响，传统大气校正方法常因过度简化假设而失效，导致水色与水质参数反演偏差较大。同时，传感器噪声和条带伪影进一步加大了观测难度。为此，研究团队基于卫星与AERONET-OC（气溶胶机器人网络—海洋颜色）的实测匹配数据，构建神经网络模型，直接学习真实观测条件下的大气干扰特征。

ACA-SIM算法利用全球40余个AERONET-OC站点与MODIS-Aqua卫星在±1小时内同步获取的8800余组匹配样本进行训练。其四层多层感知机结构可预测412至869纳米波段的遥感反射率（Rrs）。测试结果显示，在蓝光波段，该算法平均绝对百分比偏差（MAPD）约为15%，明显优于NASA标准算法（超过50%）和OC-SMART方法（约32%）。即使在高太阳天顶角、强镜面反射或存在吸收性气溶胶（如沙尘、烟霾）的条件下，ACA-SIM仍保持稳定性能。

在渤海、黄海、西非沙尘区及澳大利亚山火影响海域的应用表明，该算法能有效消除负Rrs值，抑制条带噪声，并保留真实的水团分布特征。研究负责人李忠平教授表示，ACA-SIM的核心在于“从真实数据中学习”，从而避免模拟数据难以复现的传感器细微效应。

未来，团队计划将该框架拓展至VIIRS、Sentinel-3等其他卫星传感器，推动建立跨平台统一的大气校正体系，为藻华监测、泥沙输运及海洋碳通量评估提供可靠数据支撑，助力全球沿海生态系统的可持续管理。

该研究受到国家重点研发计划项目（2022YFC3104901）和国家自然科学基金项目（编号42430107）资助。此外，福建海洋创新实验室、福建卫星数据开发有限公司及福建海西数字科技有限公司也提供了资金支持。

《遥感学报》由中国科学院空天信息创新研究院（AIR-CAS）联合主办，是一本在线开放获取期刊，致力于推动遥感理论、科学与技术的发展，并促进地球科学与信息科学领域的交叉融合研究。

(以上内容均由Ai生成)

引用自：Newswise网站