大气气溶胶和云在地球大气系统中扮演着很重要的角色,一方面它通过影响地气辐射收支来影响气候和环境变化，同时长期悬浮在大气中的气溶胶粒子会通过呼吸，进入肺部，进而影响人类的健康。目前大气气溶胶的探测方式较多，大部分探测方式为地基监测系统。地基监测网虽然可以得到某些地区的气溶胶和云的空间分布情况，但由于大气气溶胶时空分布的复杂性以及地基系统探测地域的限制和数据处理方法的一致性与可比性上的诸多问题，导致地基监测网无法得到全球大气气溶胶的空间分布情况。星载激光雷达监测系统可以实现对全球范围内的云和气溶胶进行长时间的连续探测，准确确定云层及气溶胶层的高度和覆盖率，确定云层的成分及气溶胶层的种类，以此来有效的研究两者对全球气候的影响。本文利用NASA的CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder SatelliteObservations)系统所探测到的Level1B数据，实现了了星载激光雷达系统的层次查找算法和场景分类算法，简要介绍了消光反演算法，最后根据所述数据处理方法设计了一套相应的数据处理软件。首先详细介绍了层次查找算法，包括单廓线层次查找算法和选择性迭代边界定位法，并根据层次查找算法对2011年9月至10月CALIPSO的部分数据进行了处理，文中给出了部分处理结果。接着根据层次查找的结果，利用场景分类算法对气溶胶和云以及云的冰水相态进行了分类，文中给出了分类的结果。然后简要介绍了星载系统的消光反演算法和不同层次激光雷达比的确定方法，并利用考虑多重散射的fernald方法对所探测到的层次做了初步的消光反演。最后根据文中所述层次查找算法和场景分类算法，采用在Visual studio2008中调用matlab的方法，设计了一套初步的数据处理软件，该软件可以有效的完成廓线平均，层次查找及层次分类。