基于支持向量机识别的沙尘型气溶胶反演方法

摘要

本发明公开一种基于支持向量机识别的沙尘型气溶胶反演方法，选取特征明显的沙尘气溶胶层、厚云层和薄云层作为分类样本；用不同的样本数量和特征向量对分类器进行训练，进而确定最优的分类器；对星载激光雷达沙尘源区的数据进行分类，得到高精度的沙尘型气溶胶识别结果；反演气溶胶的层次高度、光学厚度。本发明利用支持向量机通过支持向量确定超平面的特点，能减少对样本数量的需求，降低样本不确定性对分类精度造成的干扰；有效利用星载激光雷达532nm的偏振探测数据和层次高度信息，区分非球形的冰晶云和沙尘型气溶胶粒子。本发明特别适合于处理我国西北地区沙尘多发季节的星载激光雷达探测数据。

主权项

一种基于支持向量机识别的沙尘型气溶胶反演方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，训练分类器，包括以下4个子步骤，步骤1.1，输入沙尘型气溶胶层和云层的样本，所述云层的样本包括薄云和厚云的样本；所述沙尘型气溶胶层的样本根据沙尘暴所在发生地取得，沙尘暴所在发生地由被动式卫星传感器所获遥感影像数据所确定；步骤 1.2，下载与被动式卫星传感器所获遥感影像数据相对应的主动式卫星传感器所获激光雷达廓线数据，获得沙尘型气溶胶层和云层的悬浮高度信息和回波信号值；步骤 1.3，根据步骤1.2所得沙尘型气溶胶层和云层的悬浮高度信息和回波信号值，求得沙尘型气溶胶层样本和云层样本的特征向量；步骤 1.4，根据步骤1.3所得沙尘型气溶胶层样本和云层样本的特征向量，训练得到分类器；然后，根据分类器进行沙尘型气溶胶反演；包括以下3个子步骤，步骤 2.1，根据气象观测数据获取日常沙尘暴的发生时间和区域，当主动式卫星传感器经过该区域时，下载对应日期的激光雷达廓线数据；根据下载的激光雷达廓线数据，计算获得待分类层次所需的特征向量；步骤 2.2，基于步骤1.4所得分类器对步骤 2.1所得待分类层次的特征向量进行分类，并获得沙尘型气溶胶的激光雷达比；步骤 2.3，根据步骤2.2所得沙尘型气溶胶的激光雷达比，综合考虑主动式卫星传感器的探测特性，采用近端反演法，求得沙尘型气溶胶粒子的消光系数，积分得到地表上空沙尘型气溶胶层的光学厚度值。