【摘 要】
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提出一种适用性较强的云顶高度反演方法。利用2007年低纬地区（15°S~15°N）的A-Train综合资料反演云顶高度。首先以M0DIS通道31和通道32的亮温值为特征参数,基于SVM分
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(41306187)资助
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提出一种适用性较强的云顶高度反演方法。利用2007年低纬地区（15°S~15°N）的A-Train综合资料反演云顶高度。首先以M0DIS通道31和通道32的亮温值为特征参数,基于SVM分类法,将云分为不透明云、半透明云和透明云三类,分类准确率达到90.6%。然后对三类云分别用核回归法反演云顶高度,将其与CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR产品对比,均方根误差分别为0.95、1.17和1.27 km。与未分类的核回归法结果相比,分类后三种云的反演误差都有所减小。最后分析了三
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