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基于随机森林算法的FY-4A云底高度估计方法
引用本文:谭仲辉,马烁,韩丁,高顶,严卫.基于随机森林算法的FY-4A云底高度估计方法[J].红外与毫米波学报,2019,38(3):381-388.
作者姓名:谭仲辉  马烁  韩丁  高顶  严卫
作者单位:国防科技大学气象海洋学院,江苏南京,210000;中国人民解放军96901部队,北京,100000;中国人民解放军61175部队,江苏南京,210000
基金项目:国家自然科学基金面上项目“基于灯光源的微光云图定标技术研究”
摘    要:基于2017年8月至10月FY-4A的云顶高度、云光学性质等上游产品和A-Train系列卫星星载毫米波雷达和激光雷达主动探测的云底高度资料,利用随机森林算法建模,提出了FY-4A对最上层云云底高度的估计算法,并用2017年11月独立样本对算法进行了检验与评估.结果表明,该算法可以有效实现对最上层云云底高度的估计,与星载主动探测结果相比,平均绝对偏差为1. 29 km,相关系数为0. 80.对单层云的估计结果相对较好,而多层云存在时云底高度的估计结果一般偏小.

关 键 词:卫星遥感  云底高度  随机森林  FY-4A
收稿时间:2019/1/6 0:00:00
修稿时间:2019/1/22 0:00:00

Estimation of cloud base height for FY-4A satellite based on random forest algorithm
TAN Zhong-Hui,MA Shuo,HAN Ding,GAO Ding and YAN Wei.Estimation of cloud base height for FY-4A satellite based on random forest algorithm[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2019,38(3):381-388.
Authors:TAN Zhong-Hui  MA Shuo  HAN Ding  GAO Ding and YAN Wei
Affiliation:National University of Defense Technology,National University of Defense Technology,Unit No of PLA,Unit No of PLA,National University of Defense Technology
Abstract:Based on upstream products of FY-4A and A-Train satellites data, an estimation algorithm of cloud base height for FY-4A has been presented utilizing Random Forest model. The algorithm is evaluated in the comparison with CloudSat and CALIPSO. The results show that cloud base height for top layer cloud can be generated by using upstream products of FY-4A. Compared with CloudSat and CALIPSO, the mean absolute error is less than 1km and the relationship coefficient is bigger than 0.8. The presence of multi-layer clouds may result in underestimate of cloud base height, the error in cloud top height may also introduce uncertainties in estimation of cloud thickness and cloud base height. In addition, error of the cloud base height tend to increase as the cloud thickness increasing.
Keywords:FY-4A  Cloud base height  Random Forest  A-Train
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