基于云偏振的偏振成像仪参量检验方法

依据云偏振辐射传输仿真结果,选取具有偏振虹特性的水云作为实验目标,对关键偏振参量的空间环境适应性进行检验。针对偏振成像仪宽幅成像特点,通过云相态识别大面积水云,使用水云不同检偏方向的测量数据,根据仪器偏振辐射模型,对相对透过率、起偏度参量进行检验。计算结果表明:相对透过率变化小于0.2%,光学镜头起偏度变化小于0.01,仪器状态稳定,同时验证了偏振成像仪通过云偏振特性对云相态的辨识能力。检验方法及结果可为偏振成像仪在轨检测、定标提供依据,为使用多角度偏振数据的云反演应用提供参考。     

基于BP神经网络的云检测和云相态识别

为快速高效地进行云检测和云相态识别,提出了基于BP神经网络的云检测和云相态识别方法,并针对中分辨率成像光谱仪(MODIS)的相关数据建立了BP神经网络。利用该算法对MODIS图像进行了云检测和云相态识别,并把识别结果与MOD06数据进行了对比,对比结果表明,该算法对冰云、水云以及混合云的识别准确率分别达到了100%、100%以及99.94%。该算法快速、准确,消除了未确定态,具有很强的自主学习能力。     

星载激光雷达云和气溶胶分类反演算法研究

激光探测对于获取云和气溶胶的垂直廓线,研究大气中云和气溶胶的垂直分布特征以及对全球气候变化的影响意义重大。而星载大气激光雷达云气溶胶分类算法的研究,对于激光雷达数据的参数反演及应用极为重要。针对激光条件下探测的云和气溶胶特有的光学信息和空间分布,结合概率统计与机器学习算法,提出了一种对于云/气溶胶、云相态及气溶胶子类型识别的分类算法,实现了星载激光雷达的大气特征层快速、有效分类。算法采用中国地区2016年CALIOP的观测数据作为样本数据,主要由三部分组成：（1）基于激光探测的云和气溶胶层不同的光学特性以及地理空间分布特征,分别构建了云和气溶胶的γ₅₃₂,χ,δ,Z和lat的五维概率密度函数,以此为基础构建云气溶胶的分类置信函数,并基于此实现了云和气溶胶类型的反演;（2）选取支持向量机(SVM)作为随机朝向冰晶粒子(ROI)和水云分类的算法模型基础,结合云层的γ₅₃₂,χ,δ Z和云顶温度T的概率密度函数构建ROI,水平朝向冰晶粒子(HOI)和水云的分类置信函数以修正SVM误分的特征层以及筛选出水云中少部分的HOI冰云,获得云相态的分类结果;（3）以各气溶胶子类型的光学以及空间分布特性为基础,采用决策树策略的气溶胶子类型识别算法实现了对气溶胶子类型的区分,完成气溶胶子类型的识别。利用现有CALIOP观测结果作为样本数据构建分类数据库,避免了对于地面以及航测数据的依赖,而机器学习则大大简化了算法的实现过程,使得云气溶胶分类更加高效。算法结果与正交极化云气溶胶激光雷达垂直特征层分布数据(CALIPSO VFM)产品对比分析：云层有98.51%一致性,气溶胶有88.43%的一致性,且白天比夜间一致性高。对于云相态分类,可以有效区分出水云和冰云,其中二者水云一致性高达93.44%。在气溶胶子类型反演结果中,可以准确识别出大多数气溶胶特征层子类型。霾、沙尘以及晴空三种典型情况下的反演结果均与CALIOP VFM产品数据具有较好的一致性。其中,霾天的大部分煤烟型以及污染型（污染沙尘以及污染大陆）气溶胶反演结果与VFM具有较好的一致性。沙尘天也能够获得较好的沙尘以及污染沙尘的结果。晴空为数不多的气溶胶层也取得了较为一致的结果。对于实现的星载大气激光雷达特征层分类算法,针对CALIOP激光测量的云气溶胶层的分类进行了重要的改进,在保证一定精度的基础上,简化了算法,提高了数据处理的效率,在下一步工作中,将分别构建不同时段和季节的分类模型以及提高两种不同偏振特性的冰云和气溶胶子类型的分类精度。     

卷云多角度偏振特性研究

由各种形状冰晶粒子组成的卷云,对全球辐射平衡和气候变化有重要的影响,其影响程度取决于卷云本身的微物理特性和光学特性,如冰晶粒子形状、卷云光学厚度和云顶压强等.在对0.865μm波长处卷云光学特性研究的基础上,采用矢量辐射传输方程模拟分析了含卷云层的总反射率和偏振反射率,并利用卫星观测数据验证了模拟结果.分析研究了卷云微物理特征、光学特征和地表反照率对总反射率和偏振反射率的影响.分析表明,可以综合利用多角度偏振遥感信息反演各种卷云参数.这为利用多角度偏振遥感数据反演卷云各参数提供了理论基础. 关键词： 卷云微物理特征 卷云光学特性 多角度偏振辐射 矢量辐射传输方程     

基于大气红外探空仪和中分辨率成像光谱仪观测的冰云大气红外辐射特性研究

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)二级云产品、大气红外探空仪(AIRS)二级大气产品和AIRS L1B红外高光谱数据,采用通用大气辐射传输(CART)模式,选择9μm(带宽为1070~1135cm-1)、11.03μm(带宽为886~928cm-1)和12.02μm(带宽为815~850cm-1)波段对冰云大气顶的亮温进行了模拟与分析。对反演冰云参数和MODIS云产品下的模拟亮温分别与AIRS观测亮温间关系进行了分析与比较,并对反演冰云参数下的模拟亮温和AIRS观测亮温的亮温差的概率分布进行了研究。结果表明:基于反演的冰云光学厚度和云顶高度的三波段模拟亮温和AIRS实际观测亮温分布一致,模拟计算和AIRS实际观测亮温间相关系数达0.98以上。11.03μm和12.02μm波段模拟计算和AIRS实际观测亮温间亮温差主要分布在0~5K,9μm波段亮温差主要分布在0~±0.5K。建立在反演冰云参数基础上的实际大气条件下的大气辐射特性模拟研究具有准确性和可靠性。     

冰云对天空偏振模式的影响

不同冰云条件对以偏振模式为导航信息源的偏振导航影响较大,为探究冰云大气相关参数（冰晶粒子形状、有效半径、冰水含量以及光学厚度等）对天空偏振模式的影响,建立了基于蒙特卡罗法的矢量传输模型,利用libRadtran模拟了实际冰云大气辐射传输过程,分析了不同冰云大气相关参数对天空偏振模式的影响,并通过图像式测试系统,实地测试了大连地区10组实际大气条件下天空偏振模式随冰云大气相关参数的变化情况。结果表明：冰晶粒子形状对冰云大气偏振度影响较大,对冰云大气偏振方位角影响较小。并且冰云大气偏振度随有效半径的增大而增大,随光学厚度和冰水含量的增大而减小,后逐渐趋于稳定的状态。在不同日期同一时刻下,大连地区实际冰云大气偏振度变化规律与仿真基本一致,验证了本文方法的有效性,为偏振导航的在实际冰云大气条件下的工程应用提供了理论支撑。     

不同散射介质对飞秒脉冲激光传输特性影响研究

基于分层传输模型和Mie散射理论,在粒子散射模型中充分考虑了谱分布特征,数值模拟了800 nm飞秒激光在冰云、水云、雾、气溶胶和降雨环境中的传输特性.结果表明,谱分布和粒子相态对光丝传输特性有较大的影响.雨滴的粒径较大,光丝在降雨环境中传输时,由于散射导致的能量衰减最强,产生的光丝峰值光强和能量最低.同时,光丝能量在空间的分布不均,产生了明显的多丝结构,并导致光丝长度缩短.水云和雾具有类似的谱分布特征,光丝在水云和雾中的传输特性十分相似.但由于雾中的粒子尺度更小,光丝的能量较高,光丝分布更集中.气溶胶对光丝的散射最弱,因此在传输前期没有对光丝的结构产生影响,并以稳定的单丝结构传输,光丝的峰值光强和能量最高,但在距离成丝位置一段距离后光丝结构才逐渐出现扰动.相同谱分布下,由于冰粒子的散射能力强于水粒子,造成光丝在冰云中的能量更低,光丝分布不集中,光丝的数量明显增多.     

海洋气溶胶多角度偏振辐射特性研究

海洋气溶胶是对流层气溶胶的重要组成部分,对全球的辐射收支平衡及气侯变化均有重要的影响。评价气溶胶的直接与间接辐射效应需要对气溶胶的性质进行深入的研究。多角度偏振为气溶胶光学物理性质研究提供了新的方法。在对可见光550 nm和近红外860 nm波段处海洋气溶胶的光学性质的研究基础上,采用矢量辐射传输模型模拟了TOA（top of atmosphere）反射率和偏振反射率与下垫面性质、观测方位角、气溶胶光学厚度之间的敏感性。模拟结果表明,海洋型气溶胶的多角度偏振信息可以有效地体现气溶胶的光学性质,可以利用多角度偏振遥感信息进行海洋气溶胶的反演,为利用多角度偏振遥感数据进行海洋气溶胶提供了理论基础。     

多角度偏振成像仪偏振探测性能与检测

多角度偏振成像仪用于获取全球大气气溶胶和云性质参数,能探测大气多角度偏振信息。偏振探测是仪器的重要特性,大视场光学仪器起偏效应显著,应予以定标校正。在轨运行前通过实验室、外场对偏振探测性能进行全面检测。在轨运行时,设计基于自然目标偏振特性的在轨检测方法,进行数据校正后,再对大范围海洋耀光和水云偏振虹进行分析,通过偏差分布图像可在复杂多云的数据环境中直观显示仪器状态,实现了全视场偏振探测性能的快速评测,验证了地面应用系统数据处理的有效性。在轨偏振探测性能与实验室、外场检测的性能一致,探测精度满足优于0.02的设计指标。检测数据为气溶胶和云反演应用提供重要依据,各阶段检测方法为广角偏振遥感仪器检测提供参考。     

基于机器学习的偏振遥感云检测优化算法

偏振遥感经验阈值云检测算法受主观因素影响较强,极易在亮地表上空出现云检测不准确的问题。针对该问题,本文提出了一种主动和被动遥感卫星相结合的机器学习云检测算法。该算法基于POLDER3载荷多通道多角度偏振特性以及CALIOP载荷高精度云垂直特性展开研究,利用POLDER3载荷和CALIOP载荷观测重合区域数据,搭建了粒子群算法优化的BP神经网络训练云检测模型。基于该云检测训练模型,利用POLDER3一级数据开展云检测试验,试验显示该算法云检测结果与MODIS云检测产品一致性为92.46%,高于POLDER3官方云检测产品与MODIS云检测产品的一致性83.13%。通过对比本文算法试验结果与POLDER3官方云检测产品不同的像元的光学特性发现,相比POLDER3官方算法,本算法对于亮地表上空薄云具有更强的敏感性,能更有效地进行云检测。     

On the retrieval of ice cloud particle shapes from POLDER measurements

Shapes of ice crystals can significantly affect the radiative transfer in ice clouds. The angular distribution of the polarized reflectance over ice clouds strongly depends on ice crystal shapes. Although the angular-distribution features of the total or polarized reflectance over ice clouds imply a possibility of retrieving ice cloud particle shapes by use of remote sensing data, the accuracy of the retrieval must be evaluated. In this study, a technique that applies single ice crystal habit and multidirectional polarized radiance to retrieve ice cloud particle shapes is assessed. Our sensitivity studies show that the retrieved particle shapes from this algorithm can be considered good approximations to those in actual clouds in calculation of the phase matrix elements. However, this algorithm can only work well under the following conditions: (1) the retrievable must be overcast and thick ice cloud pixels, (2) the particles in the cloud must be randomly oriented, (3) the particle shapes and size distributions used in the lookup tables must be representative, and (4) the multi-angle polarized measurements must be accurate and sufficient to identify ice cloud pixels of randomly oriented particles. In practice, these conditions will exclude most of the measured cloud pixels. Additionally, because the polarized measurements are only sensitive to the upper cloud part not deeper than an optical thickness of 4, the retrieved particle shapes with the polarized radiance may only approximate those in the upper parts of the clouds. In other words, for thicker clouds with vertical inhomogeneity in particle shapes, these retrieved particle shapes cannot represent those of whole clouds. More robust algorithm is needed in accurate retrieval of ice cloud particle shapes.     

利用地基红外高光谱发射率数据进行云参数反演(2): 云滴有效半径和云水路径反演

云滴有效半径和云水路径等微物理参数是了解云的形成过程、辐射效应以及云、气溶胶和降水相互作用等问题的重要数据。利用地基红外高光谱辐射数据开展了云微物理参数反演方法研究。针对光谱数据的特点,进行了基于云层发射率光谱和辐射光谱的敏感性分析,在此基础上建立了云微物理参数与云发射率光谱差值和斜率等特征参数有关的查找表关系。具体特征参数包括：热红外波段862.1和934.9 cm-1的云层发射率之差、中红外波段1 900.1和2 170.1 cm-1的云层发射率之差、热红外波段900～1 000 cm-1区间的发射率光谱斜率和辐射值光谱斜率、1 100～1 200 cm-1区间的发射率光谱斜率和辐射值光谱斜率等。研究了臭氧波段云层透过率的计算方法及对查找关系的约束性,选择了1 050～1 060 cm-1区间的云层透过率平均值作为约束特征参数。实现了基于逐步搜索法的多重查找反演云滴有效半径和光学厚度,并可通过经验关系计算云水路径。研究表明,该算法得到的水云的云滴有效半径与ARM计划中的MICROBASE产品基本相当,冰云的云滴有效半径相对偏小,两者的云水路径反演结果差异较大。该反演算法较适合于光学厚度小于6的薄云。     

基于辐射传输理论和分形理论的云场景仿真

 基于云的边缘特征和天空亮度分布特征，对有云天空场景的仿真方法进行了研究。分析了云对天空亮度影响，并据此提出了一种基于分形原理的云场景仿真方法。通过辐射传输理论，给出了有无云天空的光谱亮度分布计算方法。在分析了云边缘具有自相似分形特征基础上，利用有云天空亮度分布特征、二次随机法和分形几何的Diamond-Square算法设计了云纹理生成算法。利用混合修正δ-Eddington近似计算出了观察视场2°×2°内640×480单元的2维天空亮度数组。利用该理论模型得到有云天空的2维亮度数组，并用VC++实现了云场景的动态仿真，得到了较为逼真的结果。     

Cloud Height, Cloud Temperature and Cloud Attenuation in Microwave and Millimeterwave Frequency Bands over Indian Tropical East Coast

Based on radar RHI (Range height indicator) measurements, cloud height has been deduced during the worst months (July–August) over Kolkata. Such cloud height results have been utilized to estimate cloud temperature. The attenuation of radiowave due to cloud in various probability levels has been determined in millimeter wave and microwave frequency bands. Such results on different probability levels are useful for satellite communication and remote sensing application over the aforesaid station in tropical India.     

基于云模型的自适应量子免疫克隆算法

利用云模型能够兼顾随机性和模糊性的品质,提出一种基于云模型的自适应量子免疫克隆算法.使用云算子代替通用的量子旋转门这一量子进化算法核心算子用于寻优变异操作;通过控制云算子间的协作,实现算法在进化过程中对搜索范围的动态调整,使算法具有较强的全局搜索能力;同时,补充针对性的优化方案,有效避免了算法陷入局部最优.对标准数值优化问题的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点;对非线性系统的参数估计仿真实验,该算法也取得了对参数的高精度有效估计.     

Two-Color Dual-Polarization Pulsed Bistatic Lidar for Measuring Water Cloud Droplet Size

The concept of a pulsed bistatic lidar for measuring water cloud particle size is presented. The method uses a two-color laser and a receiver with a polarization analyzer located at a suitable scattering angle. The dependence of Mie scattering on scattering angle, wavelength, and polarization is used to derive water cloud droplet size. The measurement was simulated for the C₁ and C₂ clouds, and the technique for determining mode radius was studied. The result shows the lidar system with a two-wavelength laser (1064 nm and 532 nm) and a dual-polarization receiver fixed at a scattering angle of around 178 deg can be used to measure a cloud particle size (mode radius) of 4 to 12 μm. Evaluation of the effect of multiple scattering showed that the method can be applied not only for the measurement at the cloud base but also in the cloud where multiple scattering is not negligible.     

基于光学厚度的云红外辐射计算

 为了研究不同物理厚度和不同波段下云的红外辐射特性,提出了基于光学厚度的云红外辐射计算方法。综合考虑云的红外辐射的各个因素,建立了较为完善的云的红外辐射模型,引入光学厚度经验计算公式,并根据光学厚度针对中波和长波红外分别计算了云的发射率、反射率和透过率,进而得到云的红外辐射亮度分布。利用该计算方法,计算了中波和长波红外云的辐射亮度数值,计算结果表明：随着光学厚度增大,云的发射率和反射率增大,探测器接收到的云红外辐射增强。比较发现,该计算结果与实测数据有较好的一致性,该计算模型可以为云背景的红外特性分析、探测及仿真提供参考数据。     

基于云测试的自动测试系统体系架构研究

为了解决面临保障任务时,我军现有保障设备对武器装备故障检测周期过长以及测试资源在测试周期中被单个故障装备长时间占用的问题,对基于云测试(Cloud Testing)的自动测试系统(ATS,Automatic Test System)的体系架构进行了研究。以软件可移植性、硬件可互换性和系统互操作性为设计原则,对面向信号测试领域的云测试系统的体系架构进行了分析;在充分研究现有ATS的体系架构及其存在的突出问题的基础上,提出了基于云测试的ATS的软、硬件模型。为构建基于云测试的自动测试系统的开发和相关关键技术的研究提供了以有益的借鉴并打下了坚实的基础。     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。