[发明专利]大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法有效

专利信息
申请号: 201410532482.5 申请日: 2014-10-11
公开(公告)号: CN104268423B 公开(公告)日: 2018-03-27
发明(设计)人: 马盈盈;龚威;毛飞跃;张淼;王伦澈 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 代理人: 胡艳
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法,包括S1训练分类器根据被动式卫星传感器遥感数据获得沙尘型气溶胶层的源域样本、云层样本和沙尘型气溶胶层的目标域样本;根据主动式卫星传感器激光雷达廓线数据获得各类样本的特征向量;以源域样本和云层样本的特征向量训练支持向量机分类器;结合目标域样本的特征向量和迁移学习理论优化分类器;S2采用优化的分类器反演沙尘型气溶胶。本发明可提高沙尘经远距离传输后云‑沙的分类精度,可有效扭转目前只能被动使用NASA提供的低精度数据的局面;可解决我国当前大面积沙尘垂直廓线数据缺失、数据可用性差等瓶颈问题,满足我国乃至全球沙尘气溶胶源区及扩散传输区域的观测要求。
搜索关键词: 尺度 动态 演化 沙尘 气溶胶 反演 方法
【主权项】:
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。
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