摘要
本发明提供了一种基于全链路辐射传输模型的气体浓度反演方法,具体过程包括:基于红外光谱成像系统构建全链路辐射传输模型;基于气体浓度标定装置采集气体在不同环境变量下的多帧光谱数据,对多帧光谱数据进行预处理,获取气体吸收光谱数据;基于气体吸收光谱数据构建气体红外光谱数据集,并进行训练集和验证集划分;基于训练集对全链路辐射传输模型进行参数校正;基于参数校正后的全链路辐射传输模型对验证集进行气体浓度反演。相较于传统的三层物理模型,本方法构建了详细的全链路辐射传输模型,进一步提升了气体浓度反演精度;通过标定拟合的方式校正模型,使模型更加稳健,确保算法在不同场景下应用的可靠性。