一、为什么需要进行辐射传输反演？

遥感影像中，我们看到的是从地表和大气混合后到达传感器的总辐射信号。这个信号既包含了地物反射，也包含了大气分子和气溶胶的散射吸收、以及地表自身或大气的热发射。若要从中定量获得植被生理参数、水体理化指标或大气痕量气体浓度，就必须“剥离”这些干扰项——也即通过反演辐射传输方程（RTE），将原始辐射信号拆解为各物理过程的贡献，恢复地表或组分本身的光谱特性。

简而言之，辐射传输反演的目标是：

去除大气效应，获得地表（或水体）反射率；
分辨多组分贡献，提取叶绿素、悬浮物、CDOM、气溶胶等混合参数；
实现定量反演，为生态监测、环境评估和气候模型提供准确输入。

二、传统 RTE 反演

1. 原理与假设

仅选用少数几个宽波段（如可见光、近红外、短波红外）描述辐射过程。
将 RTE 简化为单通道或双通道模型，重点校正大气散射吸收。
假设地表或水体为均匀层，忽略光谱连续性与多组分耦合。

2. 典型流程

大气校正：使用 6S、MODTRAN 等模型，输入气溶胶、水汽廓线，输出层面反射率。
经验/半经验模型：建立单波段或两波段指数（如 NDVI 差分、单波段水质模型）与目标参数间的统计关系。
参数优化：通过最小二乘或查表法（LUT）反演目标浓度或指数值。

3. 优缺点

优点：方法成熟、计算量小、易于实现。
缺点：波段信息稀疏，易出现“光谱混淆”、“非唯一解”；对复杂冠层或多组分水体反演精度有限。

三、高光谱＋RTE 反演

1. 原理与创新

全谱利用：高光谱传感器（如 PRISMA、EnMAP）提供数百个连续窄波段，记录细微吸收特征。
组分耦合：在 RTE 方程中将多种吸收剂（叶绿素 a/b、黄酮、CDOM、悬浮颗粒、大气气溶胶）共同作为未知谱函数。
连续约束：利用光谱平滑与连续性来稳定反演，降低混淆度。

2. 先进流程

高光谱预处理：波段配准、大气校正（多波段版 6SV）、噪声降维（MNF、降噪自编码器）。
光谱特征提取：自动检测吸收峰（670 nm 叶绿素 a，760 nm 氧气带，450 nm 黄酮）。
耦合 RTE 模型：建立高光谱 RTE 系统方程，L(λi)L(\lambda_i)L(λi) 同时依赖于多组分浓度与消光系数。
反演算法：
- 高维 LUT 匹配：在多维空间中寻找最小光谱误差组合；
- PINN 求解：将 RTE 嵌入深度网络损失，加速近实时反演；
- 正则化优化：Tikhonov 或稀疏约束，避免过拟合。
校验与融合：利用地面样本、实验室光谱和多角度观测进行多元验证。

3. 应用优势

场景	传统 RTE	高光谱＋RTE
植被功能类型识别	只能估算总叶绿素或指数	可同时精反演叶绿素 a/b、黄酮、叶片羧酸等多组分
水体参数监测	总悬浮物或单一 CDOM	区分 CDOM、TSS、叶绿素、溶解有机物等多重吸收特征
大气痕量气体反演	单通道或双通道简单估算	遍历 CO₂、CH₄、NO₂、O₃ 等吸收带，提升定量检测下限

# 输入：观测辐射 L_obs(λ)，组分库 {k_i(λ)}, LUT 参数集合，正则系数 λ
# 输出：最优组分浓度组合 {C_i*}# Step 1: 初始化
L_obs = get_observed_spectrum()           # 观测光谱（高光谱传感器）
k_dict = load_absorption_library()        # 各组分的消光系数曲线 k_i(λ)
LUT = generate_simulated_library(k_dict)  # 正向模型生成 LUT# Step 2: 匹配反演（基于最小误差）
best_error = ∞
best_C = Nonefor C_candidate in LUT:                  # 遍历所有组分浓度组合L_sim = RTE_model(C_candidate, k_dict)   # 用辐射传输模型模拟光谱error = compute_error(L_obs, L_sim)      # 例如均方误差 MSEif error + λ * regularize(C_candidate) < best_error:best_error = errorbest_C = C_candidate# Step 3: 输出结果
return best_C