【摘 要】
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激光探测对于获取云和气溶胶的垂直廓线,研究大气中云和气溶胶的垂直分布特征以及对全球气候变化的影响意义重大。而星载大气激光雷达云气溶胶分类算法的研究,对于激光雷达数
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,中国科学院大学遥感与数字地球研究所,山东科技大学测绘科学与工程学院,浙江省环境监测中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0200404),国家自然科学基金项目(41501373,41571347),浙江省科技厅重点研发计划项目(2017C03037)资助.
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激光探测对于获取云和气溶胶的垂直廓线,研究大气中云和气溶胶的垂直分布特征以及对全球气候变化的影响意义重大。而星载大气激光雷达云气溶胶分类算法的研究,对于激光雷达数据的参数反演及应用极为重要。针对激光条件下探测的云和气溶胶特有的光学信息和空间分布,结合概率统计与机器学习算法,提出了一种对于云/气溶胶、云相态及气溶胶子类型识别的分类算法,实现了星载激光雷达的大气特征层快速、有效分类。算法采用中国地区2016年CALIOP的观测数据作为样本数据,主要由三部分组成:(1)基于激光探测的云和气溶胶层不同的光学特性以
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