基于神经网络反演中国南海海域透明卷云参数

陆文强 Lu Wenqiang、杨世植 Yang Shizhi、罗涛 Luo Tao、李学彬 Li Xuebin、Shengcheng Cui、程晨 Cheng Chen、韩露 Han Lu、石建军 Shi Jianjun

2024Acta Optica SinicaEnvironmental Science被引 2开放获取

摘要

基于中分辨率成像光谱仪/云和气溶胶探测激光雷达（MODIS/CALIOP）的匹配数据集，提出一个分类神经网络进行透明卷云的识别，利用两个回归神经网络对透明卷云的光学厚度和云顶高度进行反演。结果表明，分类网络的精确度可达到84%，检测率达到79%。对成功识别的透明卷云参数进行了反演，得到透明卷云光学厚度的平均绝对误差为0.2，均方根误差为0.25，相关系数为0.79。对云顶高度进行了反演，得到云顶高度的平均绝对误差为0.61 km，均方根误差为0.74 km，相关系数达到0.87。本研究利用MODIS/CALIOP匹配数据集以及神经网络算法，可得到透明卷云的分布以及其参数特性，为其在南海海域上空的分布情况提供了数据支撑，有助于相关研究人员了解该地区透明卷云的分布情况，提高辐射计算的精度。

引用本文（GB/T 7714）

陆文强 Lu Wenqiang, 杨世植 Yang Shizhi, 罗涛 Luo Tao, 等. 基于神经网络反演中国南海海域透明卷云参数[J]. Acta Optica Sinica, 2024.

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DOI：https://doi.org/10.3788/aos230605

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