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温压廓线的反演方法和系统

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温压廓线 反演 方法 系统
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1、对本发明的温压廓线的反演方法进行描述, 如图1所示, 温压廓线的 反演方法包括如下步骤: 004适性的缺陷。 0039 图1是本发明实施例提供的温压廓线的反演方法的流程图。 0040 下面根据图1反演方法能够适用于掩星观测几何的传感器, 解决了现有的统计反 演方法的温压廓线回归系统的维数不具有普 进而结合选取的统计回归模型, 计算得到相应的观测光谱的回归系数, 从而使得本 发明提供的温压廓线的样本库中 匹配出相应的训练样本集, 以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模 拟光谱,案做进一步的详细描述。 0038 本发明实施例提供了温压廓线的反演方法, 根据掩星观测信息, 从训练的温。

2、压廓线的反演系统的结构框架图。 具体实施方式 0037 下面通过附图和实施例, 对本发明的技术方3 N, 经度287 )与ACE-FTS官 方温度廓线之间的差值; 0036 图5是本发明实施例提供E-FTS官方温度廓线产品结 果; 0035 图4是本发明具体实例中的sr38154温度廓线(纬度6 N, 经度287 ), 其中, 数字1 指示的曲线图示出了反演结果, 数字2指示的曲线图示出了AC的掩星传感器温压廓线反演流程图; 0034 图3是本发明具体实例中的sr38154温度廓线(纬度634 0032 图1是本发明实施例提供的温压廓线的反演方法的流程图; 0033 图2是本发明具体实例中满足。

3、业 务化运行系统时效性的要求。 附图说明 说明书 2/7 页 4 CN 107491588 A 进一步地, 基于 该动态回归系统的温压廓线进行统计反演, 简化了反演过程, 加快了反演速度, 从而而使得由此建立的训练样本库中的 温压廓线能够随时间和空间的变化而变化, 从而得到的回归系统更加精准。经纬度信息, 从数据集中调取相应的数据, 并将 调取到的数据分类入库, 以得到相应的训练样本库, 从计反演 方法的温压廓线回归系统的维数不具有普适性的缺陷。 0031 此外, 由于根据选取的月份信息和回归系数, 从而使得本发 明提供的温压廓线的反演方法能够适用于掩星观测几何的传感器, 解决了现有的统样本集。

4、和选取调用的模型生成相应的模拟 光谱, 进而结合选取的统计回归模型, 计算得到相应的观测光谱的廓线的反演方法, 根据掩星观测信息, 从训练样本库中匹 配出相应的训练样本集, 以及根据匹配出的训练、 掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应 的观测切高信息。 0030 因此, 本发明提供的温压, 所述匹配生成单元对应的所述掩星观测信息包括以下一项或多项: 0029 掩星观测序列的观测时间信息测光谱的回归系数, 以及根据所述回归系统、 卫星观测光谱计算得到相应 的温压廓线。 0028 优选的27 计算单元, 根据匹配出的训练样本集、 相应的模拟光谱和选取的统计回归模型, 计 算得到相应的观库中匹。

5、配出相应的训练样本 集, 以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱; 00据分类入库, 以得到相应的训练样本库; 0026 匹配生成单元, 根据掩星观测信息, 从所述训练样本训练样本库生成单元, 根据选取的月份信息和经纬度信息, 从数据集中调取相应 的数据, 并将调取到的数置。 0024 第二方面, 本发明实施例还提供了一种温压廓线的反演系统, 所述系统包括: 0025 T, 其中, X为大气温压廓线, Y为卫星观测数据, C为观测光谱的回归系数, 上 标T代表矩阵的转练样本, 上标T代表矩阵 的转置。 0022 优选的, 生成温压廓线的公式具体为: 0023 XCY, X。

6、tr为匹配出的训练样本集, Ytr为与训练样本集中的训练样本对应的模拟观测值, 下标tr表示训系数的公式具体为: 0021 CXtrYtr(YtrTYtr)-1, 其中, C为观测光谱的回归系数样本数, Ytr为与训练样本集中的训练样本对应的模拟观测值。 0020 优选的, 生成观测光谱的回归019 Ytr为mn维矩阵, 其中, m为对待反演的通道数与切高数进行乘法运算所得到的 数值, n为, n为样本数, Xtr为匹配出的训练样本集。 0018 优选的, 生成模拟观测值的公式具体为: 0优选的, 匹配出相应的训练样本集的公式具体为: 0017 Xtr为ln维矩阵, 其中, l为大气层数述方法。

7、还包括: 0015 获取与进行反演运算相关的数据, 并将相关数据形成相应的数据集。 0016 。 0014 优选的, 在所述根据选取的月份信息和经纬度信息, 从数据集中调取相应的数据 之前, 所 3 CN 107491588 A 3 0013 优选的, 所述选取调用的模型具体是正向辐射传输模型列的观测时间信息、 掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应 的观测切高信息。 说明书 1/7 页到相应的温压廓 线。 0011 优选的, 所述掩星观测信息包括以下一项或多项: 0012 掩星观测序取的统计回归模型, 计算得到相 应的观测光谱的回归系数, 以及根据所述回归系统、 卫星观测光谱计算得练样本。

8、集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱; 0010 根据匹配出的训练样本集、 相应的模拟光谱和选库; 0009 根据掩星观测信息, 从所述训练样本库中匹配出相应的训练样本集, 以及根据匹 配出的训份信息和经纬度信息, 从数据集中调取相应的数据, 并将调取到的 数据分类入库, 以得到相应的训练样本07 第一方面, 本发明实施例提供了一种温压廓线的反演方法, 所述方法包括: 0008 根据选取的月线的反演方法和系统, 不仅适用于掩星观测几何的传感 器, 同时满足业务化运行系统时效性的要求。 00需要一种新的反演方法以解决上述现有的反演方法所存在的缺陷。 发明内容 0006 本发明提供一种温压廓时。 。

9、0005 因此, 若进行反演的对象是掩星观测几何的传感器, 则针对上述反演方法存在的 缺陷, 述物理反演方法也有不足之处: 若进行物理反演的 对象是高光谱掩星传感器, 则相应的物理反演过程十分耗反演的对象是掩星观测几何的传感器, 还是临边传感器, 均采 用上述物理反演方法进行反演。 但是, 上反演精度较高。 具体地, 物理反演方法包括剥洋葱物理反演方法和最优物理 反演方法。 目前无论进行物理0004 由于物理反演方法采用了正向辐射传输模型, 从而使得物理反演方法有明确的物 理意义, 相应的 相应的训练样本对应的回归系统的维数也不相同。 由于上述缺陷, 使得 统计反演方法的应用受到限制。 但是若。

10、进行统计反演的对象是掩星观测几何的传感器, 由于每景产品的切高位置与数 目均不固定, 因此,演方法, 以 及基于神经网络的统计反演方法。 目前这种统计反演方法在天底探测几何传感器上得以运 用。此, 适用于对大气参数反 演有时效性要求的运行系统。 具体地, 统计反演方法包括基于特征向量的统计反反演方法和基于物理的反演方法两种。 0003 由于统计反演方法能够简化反演过程, 加快反演速度, 因度。 目前, 利用CO2的吸收通道进行温压反演是常规的做法。 常见的, 针对温压廓线, 有基于统计的有的技术, 温度和压力廓线是进行痕量气体反演所必备的大气参数。 温压参数 精度会影响大气成分反演的精及气象探。

11、测技术领域, 具体而言, 本发明涉及一种温压廓线的反演方法 和系统。 背景技术 0002 现页 2 CN 107491588 A 2 一种温压廓线的反演方法和系统 技术领域 0001 本发明涉的观测时间信息、 掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应的观 测切高信息。 权利要求书 1/1 述的系统, 其特征在于, 所述匹配生成单元对应的所述掩星观测 信息包括以下一项或多项: 掩星观测序列的回归系数, 以及根据所述回归系统、 卫星观测光谱计算得到相应的温 压廓线。 10.根据权利要求9所计算单元, 根据匹配出的训练样本集、 相应的模拟光谱和选取的统计回归模型, 计算得 到相应的观测光谱样本库中。

12、匹配出相应的训练样本集, 以 及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱; 并将调取到的数据分类入库, 以得到相应的训练样本库; 匹配生成单元, 根据掩星观测信息, 从所述训练述系统包括: 训练样本库生成单元, 根据选取的月份信息和经纬度信息, 从数据集中调取相应的数 据, C为观测光谱的回归系数, 上标T代 表矩阵的转置。 9.一种温压廓线的反演系统, 其特征在于, 所其特征在于, 生成温压廓线的公式具体为: XCYT, 其中, X为大气温压廓线, Y为卫星观测数据,应的模拟观测值, 下标tr表示训练样本, 上标T代表矩阵的转 置。 8.根据权利要求1所述的方法, 其中, C。

13、为观测光谱的回归系数, Xtr为匹配出的训练样本集, Ytr为 与训练样本集中的训练样本对方法, 其特征在于, 生成观测光谱的回归系数的公式具体为: CXtrYtr(YtrTYtr)-1, 数 值, n为样本数, Ytr为与训练样本集中的训练样本对应的模拟观测值。 7.根据权利要求1所述的观测值的公式具体为: Ytr为mn维矩阵, 其中, m为对待反演的通道数与切高数进行乘法运算所得到的 n为样本数, Xtr为匹配出的训练样本集。 6.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 生成模拟, 其特征在于, 匹配出相应的训练样本集的公式具体为: Xtr为ln维矩阵, 其中, l为大气层数,包括: 获。

14、取与进行反演运算相关的数据, 并将相关数据形成相应的数据集。 5.根据权利要求1所述的方法 其特征在于, 在所述根据选取的月份信息和经纬度信 息, 从数据集中调取相应的数据之前, 所述方法还的方法, 其特征在于, 所述选取调用的模型具体是正向辐射传输 模型。 4.根据权利要求1所述的方法,观测时间信息、 掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应的观 测切高信息。 3.根据权利要求1所述 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述掩星观测信息包括以下一项或多项: 掩星观测序列的 计算得到相应的 观测光谱的回归系数, 以及根据所述回归系统、 卫星观测光谱计算得到相应的温压廓线。和选取调用。

15、的模型生成相应的模拟光谱; 根据匹配出的训练样本集、 相应的模拟光谱和选取的统计回归模型,本库; 根据掩星观测信息, 从所述训练样本库中匹配出相应的训练样本集, 以及根据匹配出 的训练样本集月份信息和经纬度信息, 从数据集中调取相应的数据, 并将调取到的数据 分类入库, 以得到相应的训练样CN 107491588 A 1.一种温压廓线的反演方法, 其特征在于, 所述方法包括: 根据选取的的要求。 权利要求书1页 说明书7页 附图3页 CN 107491588 A 2017.12.19 。 本发明的温压廓线的反演方 法, 不仅适用于掩星观测几何的传感器, 同时满 足业务化运行系统时效性型, 计算。

16、得到相应的观测光谱的回归系 数, 以及根据回归系统、 卫星观测光谱计算得到 相应的温压廓线 选取调用的模型生成相应的模拟光谱; 根据匹配 出的训练样本集、 相应的模拟光谱和选取的统计 回归模样本库; 根据掩星观测信息, 从训练样本库中匹配出相应 的训练样本集, 以及根据匹配出的训练样本集和月份信息和经纬 度信息, 从数据集中调取相应的数据, 并将调取 到的数据分类入库, 以得到相应的训练反演方法和系统 (57)摘要 本发明涉及一种温压廓线的反演方法和系 统。 所述方法包括: 根据选取的霁 (51)Int.Cl. G06F 17/50(2006.01) (54)发明名称 一种温压廓线的王雅鹏王红梅朱松岩 苗晶 (74)专利代理机构 北京亿腾知识产权代理事务 所 11309 代理人 陈中国科学院遥感与数字地球研究所 地址 100094 北京市海淀区邓庄南路9号 (72)发明人 李小英(21)申请号 201710580002.6 (22)申请日 2017.07.17 (71)申请人 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日。

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时间: 2021-06-30

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