作者单位
摘要
1 中国科学院空天信息创新研究院定量遥感信息技术重点实验室,北京 100094
2 中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京 100049
星载Mie散射激光雷达是当前应用最为广泛的获取全球尺度气溶胶剖面信息的探测设备。然而,大气气溶胶类型多样,通常假定气溶胶遵循特定模式并以此为先验,从而实现从激光雷达信号反演气溶胶消光系数廓线,但这一定程度上会影响反演精度的进一步提升。鉴于此,提出了一种基于星载激光雷达双通道信息的气溶胶消光系数廓线的迭代反演优化算法。该方法首先在给定的先验气溶胶模式下获得初始消光-后向散射比(即激光雷达比),并基于此分别反演两个通道的气溶胶消光系数和光学厚度。同时借助构建的气溶胶光学厚度与气溶胶质量柱总量之间的关系,得到两通道独立估计的大气气溶胶质量柱总量。最后以两通道大气气溶胶质量柱总量相同为约束,实现仅依赖激光雷达数据的激光雷达比及气溶胶相关光学参数的迭代优化。由于双通道激光雷达观测的限制,该方法适用于两种类型气溶胶混合下的反演,利用内蒙古包头地区的多年气溶胶背景场,对反演模型的精度和适用性进行了评估。与采用经验估算激光雷达比的Fernald方法反演结果相比,所提算法反演的气溶胶消光系数廓线在532 nm和1064 nm通道的平均精度分别提高了21.16%和3.00%。此外,还将该方法应用在CALIOP数据中,进一步验证了该反演模型的应用潜力。
Mie散射激光雷达 双通道信息 气溶胶消光系数 激光雷达比 迭代反演 
激光与光电子学进展
2024, 61(5): 0501004
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
地表反照率是研究陆地辐射收支情况、区域及全球气候、地貌等信息的先决条件,对其进行精确测量是开展相关研究的前提和保证。由于大气层吸收的影响,地表反照率不能进行直接测量。因此,采用测量垂直向下与向上散射光的方法,结合SCIATRAN辐射传输模型获得地表反照率。基于此方法,在机载平台上进行观测实验,获取机载平台上垂直向上和向下的辐亮度值,采用迭代反演方法获得石家庄到保定地区紫外波段350~395 nm的地表反照率,并对不同下垫面、不同波段反照率进行比较,对城区中心到边缘过渡变化进行详细分析。结果表明,紫外波段350~395 nm地表反照率随波长增大而缓慢升高,结果与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)数据可达到良好的一致性。不同观测区域结果对比显示,城区地表反照率大于农田,且城区中心比边缘地表反照率大0.014左右,其差异也随波长增大而升高。
遥感 地表反照率 机载 迭代反演 辐射传输模型 
光学学报
2017, 37(12): 1228001
作者单位
摘要
江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122
提出一种基于迭代反演的输运平均自由程估计及光源-检测器最小距离确定方法.该方法利用迭代估计思想,自适应地改变光源-检测器最小距离,提高光学特性参量的反演准确度.对29组仿真数据的研究结果表明:迭代反演对输运平均自由程初始值不敏感,具有较高的鲁棒性,可在一定程度上提高吸收系数和有效散射系数的反演准确度.在无噪声的条件下,吸收系数反演的平均相对误差为7.17%,有效散射系数反演的平均相对误差为5.73%,与传统方法给定的光源-检测器最小距离下反演的最佳结果相比,分别降低了1.73%和1.14%.在加入信噪比为40~80 dB噪声的情况下,该方法仍然能获得较高的光学特性参量反演准确度,吸收系数误差的变动范围为8.46%~10.05%;有效散射系数误差的变动范围为6.79%~8.76%.
生物组织 漫反射模型 迭代反演 光学特性参量 相对误差 Biological tissue Diffuse reflectance model Iterative inversion Optical property parameters Relative error 
光子学报
2016, 45(3): 0317001
作者单位
摘要
西安工业大学光电工程学院,陕西西安710032
针对Projection迭代反演算法对噪声极其敏感,及在实际应用中造成粒度测量失真的问题,引入Vondrak数据平滑算法对Projection反演进行平滑处理。借助Visual C++6.0开发平台,编写测试软件对算法应用进行了仿真研究。通过分析比较平滑处理前后的反演结果,得出Vondrak数据平滑处理算法的引入有效提高了Projection反演的抗干扰性能。实验结果表明:基于Vondrak数据平滑处理的Projection反演结果能够反映粒度的真实分布,满足现代粉体工业粒度测量的稳定可靠、精度高、抗干扰能力强的要求。
粒度反演算法 Projection迭代反演算法 光能误差 Vondrak平滑 particle size inverse algorithm Projection iterative algorithm luminous energy error Vondraks smoothing 
应用光学
2011, 32(2): 367

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