Spectral radiative-transfer modeling with minimized computation time by use of a neural-network technique

辐射传输 计算 人工神经网络 大气辐射传输码 计算机科学 波长 算法 辐射 光学 物理 计算物理学 人工智能
作者
Harry Schwander,Anton Kaifel,A. Ruggaber,Peter Koepke
出处
期刊:Applied optics [The Optical Society]
卷期号:40 (3): 331-331 被引量:29
标识
DOI:10.1364/ao.40.000331
摘要

A new approach based on a neural-network technique for reduction in the computation time of radiative-transfer models is presented. This approach gives high spectral resolution without significant loss of accuracy. A rigorous radiative-transfer model is used to calculate radiation values at a few selected wavelengths, and a neural-network algorithm replenishes them to a complete spectrum with radiation values at a high spectral resolution. This method is used for the UV and visible spectral ranges. The results document the ability of a neural network to learn this specific task. More than 20,000 UV-index values for all kinds of atmosphere are calculated by both the rigorous radiative-transfer model alone and the model in combination with the neural-network algorithm. The agreement between both approaches is generally of the order of ±1%; the computation time is reduced by a factor of more than 20. The new algorithm can be used for all kinds of high-quality radiative-transfer model to speed up computation time.
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