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1.
分析了气溶胶的前向角散射特性,利用标准的大气透射仪标定前向散射大气能见度测量系统的传递系数。当系统结构发生变化时,传递系数也随之改变,为保证系统测量的准确性和简化系统传递系数的标定过程,提出了一种利用标准漫透射板校准系统传递系数的方法。该方法使用了两块具有相同透射系数的漫透射板,使气溶胶粒子团在前向半球上产生漫散射,此时探测器的测量值即为包含了仪器常数的定值。当系统结构改变时,这个测量值相对于原测量值的变化率作为比例系数代入系统传递系数的计算,实现校准。  相似文献   
2.
在可见和近红外区,由于大气的吸收作用忽略不计,大气消光由散射决定,主要贡献来自于雾滴、雨滴、其他形式降水和小粒子.基于前向近红外散射光谱的前向散射式能见度仪(FVM)采用近红外的LED光源照射到约100 mL的空气体积上,并测量前向30°~36°范围内的粒子的散射光强.由于该前向角范围内,雾滴和霾粒子的散射相函数不受粒子尺寸分布的影响,经过波长校正后,散射强度与大气消光系数成正比,该散射消光比通过对比标准人工观测值获得.然而,在把雾和霾的散射消光比应用到雨天测量时,会产生难以接受的误差.要得到雨天消光的准确测量,就需要找到适合雨滴的散射消光比.基于Mie散射理论计算了不同尺寸分布下的雾滴和雨滴的散射相函数,并对雾天和雨天下FVM的测量值与人工实际观测值进行了对比分析,发现FVM在雨天的消光要比人工观测值高出约20%~60%.根据测量结果,可以定出FVM在雨天测量的校准系数,因此,基于前向近红外散射光谱的FVM不仅能够测量雾天的大气消光,还能对雨天的消光进行较准确的估算.  相似文献   
3.
程寅翥  刘松  王楠  师悦天  张耿 《光子学报》2023,(11):270-284
针对普通的三维卷积神经网络(3D CNN)从一个尺度上提取特征,会丢失部分细节信息,且对小样本任务表现一般的问题,本文提出了一种三支路的3D CNN,从不同尺度上提取特征后进行加权特征融合,从而获取了更为全面的特征;并引入数据增强技术,从而改善了小样本情形下的分类性能。现有特征融合方法通常对各个支路直接进行拼接,本文采用加权拼接的特征融合方法,将各特征分别乘以一个加权系数后再进行拼接,该系数通过模拟退火算法求取。本文方法在公开数据集Indian Pines,Pavia University,Salinas等上采用10%的数据进行训练,分别得到了98.60%、99.83%、99.97%的总体准确率,与各类对比方法相比,提升了高光谱遥感影像分类问题的准确率。  相似文献   
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