基于激光雷达数据的云参数反演算法研究

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云是重要的气象要素之一,在水循环及大尺度环流等各个方面影响着地球气候,具有重要的研究意义。在云层探测领域中,激光雷达因其探测连续性强、距离远、分辨率高而得到了广泛应用。但由于背景噪声及气溶胶信号的影响,传统的激光雷达云层反演方法易造成漏判、误判,且仅针对某种特定的云参数进行反演,难以实现大范围的云层结构检测。本文从激光雷达回波信号特点出发,研究了背景噪声、气溶胶信号对激光雷达云层探测带来的影响,结合两种阈值实现了云层信号的精确筛选,并在此基础上根据云层特性,提出了一种基于聚类分析的激光雷达云层检测算法,详细研究内容安排如下:1、介绍激光雷达云层云探测基本原理,从系统噪声、大气背景噪声、气溶胶信号三个角度对激光雷达云层探测中各种因素的影响进行了较为详尽的阐述,并针对背景噪声、气溶胶信号、薄云层信号提出了结合层峰层底比阈值、改进背景噪声阈值的微分零交叉法改进方案,结合有效的信号预处理技术,实现了基于微分零交叉法的双阈值云参数反演算法,有效筛选云层信号,减少了传统算法的误判、漏判现象。2、为了实现有效的激光雷达云层层次检测,本文深入研究了影响云层结构的云层物理性质,根据云层垂直分布高度及云层相对湿度,提出了通过聚类分析实现激光雷达云层层次结构判别方案,并基于ISODATA算法将该方案应用于实验测试。实验结果显示,该方法具有良好的稳定性和探测连续性,实现了低层云93.62%的检测正确率,中层云92.78%的检测正确率,高层云93.03%的检测正确率。3、利用本文提出的算法处理了来自大气辐射量计划中美国南部大平原站点2021年全年的激光雷达数据,反演了该地点的云层层次结构及云相态,根据实验结果针对该地点不同云的垂直分布范围、出现频率、的时空分布特点进行了分析讨论,并且与该站点提供的参考标准值作比对,结果表明本算法在云底、云顶高度上与参考值有着良好的一致性,并且云的分布范围、出现频率也符合该地点参考值的特点。
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