大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法

摘要

本发明公开了一种大尺度动态演化沙尘型气溶胶反演方法，包括：S1训练分类器：根据被动式卫星传感器遥感数据获得沙尘型气溶胶层的源域样本、云层样本和沙尘型气溶胶层的目标域样本；根据主动式卫星传感器激光雷达廓线数据获得各类样本的特征向量；以源域样本和云层样本的特征向量训练支持向量机分类器；结合目标域样本的特征向量和迁移学习理论优化分类器；S2采用优化的分类器反演沙尘型气溶胶。本发明可提高沙尘经远距离传输后云‑沙的分类精度，可有效扭转目前只能被动使用NASA提供的低精度数据的局面；可解决我国当前大面积沙尘垂直廓线数据缺失、数据可用性差等瓶颈问题，满足我国乃至全球沙尘气溶胶源区及扩散传输区域的观测要求。