基于随机森林算法的FY-4A云底高度估计方法

论文摘要

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.

论文目录

• 引言
• 1 数据
• 2 算法描述
•   2.1 理论依据
•   2.2 算法框架
•     2.2.1 随机森林算法训练
•     2.2.2 云底高度估计算法
• 3 算法应用与误差分析
•   3.1 计算结果
•     3.1.1 多层云
•     3.1.2 云顶高度
•     3.1.3 云层厚度
•   3.2 个例分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谭仲辉,马烁,韩丁,高顶,严卫

关键词: 卫星遥感,云底高度,随机森林

来源: 红外与毫米波学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学

单位: 国防科技大学气象海洋学院,中国人民解放军96901部队,中国人民解放军61175部队

基金: 国家自然科学基金(41705007,41575028)~~

分类号: P407

页码: 381-388

总页数: 8

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