-
公开(公告)号：CN111562558A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010410664.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于随机采样拟合的边界层高度提取算法，包括信号选择、随机样本拟合、自我诊断三个主要步骤，利用星载激光雷达CALIPSO的1级产品总衰减散射比数据，本发明结合理想廓线拟合法和随机采样一致性原理发展了一种自动提取激光雷达数据的BLH的算法，本发明的算法对数据进行至少200次随机取样、拟合及根据拟合结果对样本进行优化筛选，选择更新后样本中数量最大的样本进行再拟合获取决定系数与BLH值，此时的结果最优，最后基于决定系数验证获得的最优BLH值是否合理，合理则输出结果。本发明的算法在低信噪比或其他现有的算法不适用的云层存在的情况下准确地确定BLH，具有良好的可行性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN111562558B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010410664.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/48 , G01S17/95 , G06V10/771 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于随机采样拟合的边界层高度提取算法，包括信号选择、随机样本拟合、自我诊断三个主要步骤，利用星载激光雷达CALIPSO的1级产品总衰减散射比数据，本发明结合理想廓线拟合法和随机采样一致性原理发展了一种自动提取激光雷达数据的BLH的算法，本发明的算法对数据进行至少200次随机取样、拟合及根据拟合结果对样本进行优化筛选，选择更新后样本中数量最大的样本进行再拟合获取决定系数与BLH值，此时的结果最优，最后基于决定系数验证获得的最优BLH值是否合理，合理则输出结果。本发明的算法在低信噪比或其他现有的算法不适用的云层存在的情况下准确地确定BLH，具有良好的可行性和稳定性。
-
Search Results
2
records
(took 0.015 seconds)
