微脉冲激光雷达大气能见度反演算法研究

"这篇文章是关于基于微脉冲激光雷达的大气能见度反演算法的研究，探讨了如何确定大气消光系数的边界值以提高反演精度。文章中提出了一种利用弦截法来确定边界值的方法，并通过迭代思想进行修正。研究结果显示，这种方法具有快速的收敛速度和较少的迭代次数，能够更精确地反演出大气消光系数，从而实现高精度的大气能见度测量。该研究受到了国家自然科学基金、江苏省重点研发计划等多个项目的资助，并在《电子测量与仪器学报》上发表。关键词包括能见度、消光系数、边界值和弦截法。" 激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是一种遥感技术，它使用激光脉冲来测量目标的距离和特性。在环境科学领域，特别是大气科学中，激光雷达被广泛用于监测大气成分，如气溶胶和云粒子，以及评估大气能见度。能见度是衡量空气透明度的重要指标，对于交通安全、航空运营和气候研究等都有重要价值。 消光系数是描述气溶胶或分子在光传输过程中引起衰减的物理量，它与大气中的粒子浓度、大小分布、形状和光学性质有关。在激光雷达测量中，消光系数是反演大气能见度的关键参数。然而，选择合适的消光系数边界值对反演过程的精度至关重要。传统的边界值选取方法可能因过于简化而引入误差。 本文提出的弦截法是一种新颖的边界值确定方法，它基于数学优化原理，通过迭代过程寻找最佳边界。迭代思想允许在每次迭代中更新边界值，逐步接近实际值，从而提高反演结果的准确性。弦截法的优势在于其快速的收敛速度，这意味着可以在较短时间内得到较为精确的结果，减少了计算资源的需求。 实验部分，作者通过理论仿真和实地测量验证了弦截法的有效性。理论仿真是检验算法理论性能的重要手段，而实地测量则能验证算法在真实环境下的表现。实验结果表明，弦截法不仅收敛速度快，而且迭代次数少，这使得该方法在实际应用中更具优势，可以提供更可靠的大气能见度数据。 这项研究为激光雷达测量大气能见度提供了新的优化算法，对于提高大气环境监测的精度和效率具有积极的意义。未来，这种技术有望在环境监测、气象预报和气候研究等领域得到广泛应用。