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联合星载毫米波雷达和激光雷达资料的云相态识别技术
摘要：依据星载偏振激光雷达云相态识别原理,借鉴星载毫米波雷达温度阈值云相态识别方法,利用支持向量机(SVM)构建了联合CloudSat和CALIPSO卫星资料的云相态识别模型并进行了实例反演验证.SVM方法训练和测试样本集采用了CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR云廓线数据、CALIPSO的2级1km云层数据以及欧洲中期天气预报中心的辅助温度数据,识别结果与温度阈值法得到的CloudSat云相态产品、CALIPSO云相态产品以及相关资料进行了对比验证,结果表明联合两种雷达数据的`支持向量机云相态识别技术具有较高的识别精度,能够更为准确地反演云相态的垂直分布信息. 作者： 严卫 任建奇 陆文 吴限 Author： YAN Wei REN Jian-Qi LU Wen WU Xian 作者单位： 解放军理工大学,气象学院,江苏,南京,211101 期 刊： 红外与毫米波学报 ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2011, 30(1) 分类号： P426.5 关键词： 毫米波雷达 激光雷达 支持向量机 云相态识别 机标分类号： P41 P4 机标关键词： 星载 毫米波雷达 偏振激光雷达 雷达资料 云相态 识别技术 data lidar millimeter wave based technology 相态识别 支持向量机 温度阈值 温度数据 中期天气预报 训练和测试 对比验证 卫星资料 识别模型 基金项目： 国家自然科学基金资助 联合星载毫米波雷达和激光雷达资料的云相态识别技术[期刊论文] 红外与毫米波学报 --2011, 30(1)严卫 任建奇 陆文 吴限依据星载偏振激光雷达云相态识别原理,借鉴星载毫米波雷达温度阈值云相态识别方法,利用支持向量机(SVM)构建了联合CloudSat和CALIPSO卫星资料的云相态识别模型并进行了实例反演验证.SVM方法训练和测试样本集采用了Cloud...【联合星载毫米波雷达和激光雷达资料的云相态识别技术】相关文章：
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