.png){kind=icon}
返回
A Cloud Vertical Structure Optimization Algorithm Combining FY-4A and DSCOVR Satellite Data
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.3390-rs17142484.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
云对地球能量收支和水循环至关重要，精确表征其垂直结构对于理解其影响至关重要。尽管被动遥感具有广阔覆盖范围和高时间分辨率，但传感器和算法局限性阻碍了对云垂直剖面的准确描绘。为改进其关键结构参数（如云顶高度（CTH）和云垂直范围（CVE））的估计，我们提出了一种多源协同优化算法。该算法融合了广覆盖的FY-4A（风云4A）和DSCOVR（深空气候观测站）云产品与高精度的CloudSat垂直剖面数据，并建立了基于LightGBM的CTH-CVE优化模型。这些模型有效降低了FY-4A和DSCOVR云产品的系统性误差，将多层云的CTH平均绝对误差（MAE）降低至1.8 km，较原始数据提升了4～8 km。单层云和多层云的CVE MAE约为2.5 km。在复杂情况下（如低空多层薄云）仍存在一定偏差，误差追踪分析表明这可能与云层数量误分类有关。所提出的算法支持中国及周边区域白天近逐小时云反演。
Keyword:
cloud vertical structure
cloud top height
cloud vertical extent
multi-source data fusion
LightGBM optimization
期刊
IF:
4.1
论文数:
7.3K
被引数:
15.1W
机构
引用论文
Cloud products from the Earth Polychromatic Imaging Camera (EPIC): algorithms and initial evaluation
OAAI
OAAI分享收藏Lismalini; Marzuki; Shafii, M.A.; Yusnaini, H. Relationship between Cloud Vertical Structures Inferred from Radiosonde Humidity Profiles and Precipitation over Indonesia. J. Phys. Conf. Ser. 2021, 1876, 012011. [Google Scholar] [CrossRef]Lismalini; Marzuki; Shafii, M.A.; Yusnaini, H. 通过无线电探空湿度廓线推断的云垂直结构与印度尼西亚降水之间的关系。J. Phys. Conf. Ser. 2021, 1876, 012011. [Google Scholar] [CrossRef].png)
IF0
PREAI
分享收藏Retrieval of two-layer cloud properties from multispectral observations using optimal estimation
PREAI
分享收藏Detecting Multilayer Clouds From the Geostationary Advanced Himawari Imager Using Machine Learning Techniques使用机器学习技术从对地静止高级himavari成像仪检测多层云
PREAI
分享收藏
查看更多内容