聯合星載毫米波雷達和激光雷達資料的云相態識別技術

摘要：依據星載偏振激光雷達云相態識別原理,借鑒星載毫米波雷達溫度閾值云相態識別方法,利用支持向量機(SVM)構建了聯合CloudSat和CALIPSO衛星資料的云相態識別模型并進行了實例反演驗證.SVM方法訓練和測試樣本集采用了CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR云廓線數據、CALIPSO的2級1km云層數據以及歐洲中期天氣預報中心的輔助溫度數據,識別結果與溫度閾值法得到的CloudSat云相態產品、CALIPSO云相態產品以及相關資料進行了對比驗證,結果表明聯合兩種雷達數據的支持向量機云相態識別技術具有較高的識別精度,能夠更為準確地反演云相態的垂直分布信息. 作者： 嚴衛  任建奇  陸文  吳限 Author： YAN Wei  REN Jian-Qi  LU Wen  WU Xian 作者單位： 解放軍理工大學,氣象學院,江蘇,南京,211101 期 刊： 紅外與毫米波學報   ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2011, 30(1) 分類號： P426.5 關鍵詞： 毫米波雷達    激光雷達    支持向量機    云相態識別    機標分類號： P41 P4 機標關鍵詞： 星載    毫米波雷達    偏振激光雷達    雷達資料    云相態    識別技術    data    lidar    millimeter wave    based    technology    相態識別    支持向量機    溫度閾值    溫度數據    中期天氣預報    訓練和測試    對比驗證    衛星資料    識別模型 基金項目： 國家自然科學基金資助 聯合星載毫米波雷達和激光雷達資料的云相態識別技術[期刊論文]  紅外與毫米波學報 --2011, 30(1)嚴衛  任建奇  陸文  吳限依據星載偏振激光雷達云相態識別原理,借鑒星載毫米波雷達溫度閾值云相態識別方法,利用支持向量機(SVM)構建了聯合CloudSat和CALIPSO衛星資料的云相態識別模型并進行了實例反演驗證.SVM方法訓練和測試樣本集采用了Cloud...

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