基于激光雷达数据的气溶胶特性反演方法研究

【摘要】：气溶胶是大气系统的重要组成部分,虽然在大气中相对含量很少,但对气候环境和大气辐射传输具有重要的影响。相较于被动遥感、卫星等探测手段,地基激光雷达作为一种主动式光学遥感探测工具,具有时空分辨率高、探测距离远、测量精度高等优点,被广泛应用于气溶胶探测。因此,研究基于激光雷达数据精确测量气溶胶相关特性对大气遥感、环境监测等领域具有重要意义。随着工业制造技术的进步,激光雷达系统逐渐成熟,成本得到控制,应用也比较普遍。光学遥感行业对激光雷达的数据处理和反演模型的需求越来越迫切。然而,激光雷达信号中含有大量噪声,研究高效的激光雷达信号去噪方法,从强背景噪声中提取出有用信号,是保障数据精确反演的前提。此外,在使用激光雷达数据进行气溶胶参数反演时,往往需要先验信息的假设或根据经验确定模型参数等人工干预的手段,这容易造成较大的误差,且难以实现自适应、自动化处理。这些局限性主要体现在激光雷达数据的预处理,气溶胶层垂直结构和光学物理等特性的反演中,本文的研究工作将致力于解决这些难题,具体研究内容如下:(1)激光雷达回波信号容易受到噪声污染,特别是在强背景光下,噪声严重影响了激光雷达系统的反演精度和有效探测距离。针对强噪声干扰的问题,提出了基于鲸鱼优化算法和变分模态分解的自适应激光雷达回波信号去噪方法。通过鲸鱼优化算法获得变分模态分解的分解模态数和二次惩罚因子,使得变分模态分解模型能够获得更好的去噪效果。实验结果表明该方法可应用于激光雷达信号的降噪,能有效提高激光雷达信号的信噪比,并将实验所使用的激光雷达系统的有效探测距离从6 km提高至10 km。(2)行星边界层高度是描述气溶胶层垂直结构的主要参数,其估计的准确性对天气和空气质量的预测和研究至关重要的。最常用的边界层高度反演算法是小波协方差变换法,但它存在扩张系数的选定和容易受到云、气溶胶干扰等问题。本文基于鲸鱼优化算法与上限法,提出了改进的小波协方差变换法,无需其他辅助测量设备,仅基于简单的微脉冲激光雷达即可实现行星边界层高度的自动、准确、稳定探测,解决了上述技术难题。(3)气溶胶消光系数是气溶胶光学特性的核心参数,对大气过程的变化有着重要影响。Mie散射激光雷达作为应用最为普遍的激光雷达设备,需要经验假设和复杂的数值运算才能反演出气溶胶消光系数,制约了反演结果的精度。结合Mie散射激光雷达和高光谱分辨率激光雷达的优缺点,提出了一种基于深度信念网络的气溶胶消光系数反演模型,能够有效避免诸多假设带来的不确定性,提高Mie散射激光雷达的探测精度。实验结果表明训练后的深度信念网络模型具有良好的鲁棒性和稳定性,为Mie散射激光雷达反演气溶胶特性参数提供了一种具有竞争力的解决方案。(4)气溶胶的粒子谱分布等微物理特性参数可用于监测气溶胶的演变过程、研究大气气溶胶的时空变化规律。本文通过激光雷达方程、Mie散射原理等理论方法,揭示了气溶胶光学特性和微物理特性之间的关系。针对正则化算法反演气溶胶粒子谱分布存在的问题,通过广义交叉验证法获得正则化参数和最小偏差准则获取气溶胶复折射指数,实现了基于多波长激光雷达数据的气溶胶粒子分布反演。