[发明专利]大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法

权利要求书

1.大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法，其特征在于，包括步骤：

S1训练分类器，本步骤进一步包括子步骤：

S1.1根据被动式卫星传感器遥感数据确定沙尘暴的发生时间、发生区域和经过区域，从发生区域获得沙尘型气溶胶层的源域样本和云层样本，从经过区域获得沙尘型气溶胶层的目标域样本，云层样本利用云雷达获得；

S1.2根据被动式卫星传感器遥感数据相对应的主动式卫星传感器激光雷达廓线数据，获得源域样本、云层样本和目标域样本的悬浮高度信息和回波信号值，从而获得各类样本的特征向量；

S1.3以源域样本和云层样本的特征向量作为训练样本训练支持向量机分类器；

S1.4结合目标域样本的特征向量和迁移学习理论优化分类器，具体为：

(1)采用当前分类器对目标域样本和源域样本进行分类，初始当前分类器为步骤S1.3获得的分类器；验证分类结果，若存在分类错误的样本，则调整各样本的当前权重，然后执行步骤(2)；若不存在分类错误的样本，则结束；

所述的调整各样本的当前权重具体为：根据预设规定增加分类错误的目标域样本的当前权重，保持分类正确的目标域样本的当前权重；根据预设规定减少分类错误的源域样本的当前权重，同时根据预设规定增加分类正确的源域样本的当前权重；目标域样本和源域样本的当前权重初始值人为设定，权重调整前后均保持所有样本的当前权重之和为1；

(2)基于调整后的当前权重对目标域样本和源域样本的特征向量加权求和，以加权求和结果为训练样本重新训练当前分类器，以调整后的当前权重为下次循环中的当前权重，以重新训练后的当前分类器为下次循环中的当前分类器，然后执行步骤(1)，直至循环次数达到预设的最大循环次数；

所述的被动式卫星传感器为Aqua卫星搭载的MODIS传感器，所述的主动式卫星传感器为CALIPSO卫星上搭载的CALIOP传感器，所述的云雷达为卫星CloudSat上载有的CPR传感器；

S2采用优化的分类器反演沙尘型气溶胶。

2.如权利要求1所述的大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法，其特征在于：

子步骤S1.2获得的各类样本的特征向量包括层次的悬浮高度信息、衰减后向散射系数、退偏振比和双波长信号比中的至少一种。

3.如权利要求1所述的大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法，其特征在于：

步骤S2进一步包括子步骤：

S2.1根据气象观测数据获得日常沙尘暴的发生时间、发生区域和经过区域，根据对应时间和对应区域的主动式卫星传感器激光雷达廓线数据获得待分类层次的特征向量；

S2.2采用优化后的带有迁移学习功能的分类器对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；

S2.3根据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，选用近端反演法，获得沙尘型气溶胶的消光系数和光学厚度值。