运用激光雷达监测气溶胶是大气环境监测的一项重要内容, 通过激光雷达方程可以反演得到气溶胶消光系数, 并进而获得气溶胶的其他特性。然而传统方法在反演气溶胶消光系数时需要很多假设, 使得反演精度受到很大限制。提出了一种利用多层自适应线性(Madaline)人工神经网络来反演气溶胶消光系数的方法, 通过对网络进行训练, 可由激光雷达回波信号直接反演气溶胶消光系数, 从而可有效避免传统方法的诸多假设。对比实验表明该方法使反演精度大大提高, 获得了很好的反演结果。

AOD气溶胶反演lut查找表 在用MODIS021KM的数据做气溶胶厚度反演研究空气污染情况时的查找表

为了解遵义市大气质量空间分布状况，采用MODIS L1B 1 km遥感影像数据，基于6S大气辐射传输模型构建查找表，利用暗像元法反演了遵义市AOD（气溶胶光学厚度）分布，并将反演结果与NASA公布的MOD04_3K气溶胶产品及地面观测空气质量数据进行对比。结果表明：反演的遵义市AOD结果与NASA公布的MOD04_3K气溶胶产品相关性为0.73，与地面观测的AQI、PM2.5、PM10相关性分别为0.70、0.70、0.61，反演结果与验证数据具有较好的一致性，AOD反演结果具有较高准确性；遵义市AOD分布呈现西南部较高，东北部较低的格局，遵义市全域AOD均值为0.23，红花岗区AOD均值最高（0.51），赤水市AOD值最低（0.12）。

可以构建查找表，进行气溶胶的反演，参数设置简单

内包含6S大气传输模型，气溶胶反演工具所需，感谢下载。

如何用代码对处理数据matlab 气溶胶数据处理软件流程 要求 读取 CSV 格式数据，数据的文件可以是一个或者多个，如果是多个，则需要一起导入进行处理。 在这个过程中，需要解决的问题是： 完成文件的拼接； 在文件上面加上文件名限制，作为日期数据导入参与计算； 需要解析多文件 多文件文件名名转化为各自的日期带入计算 计算过程需要引入一些特殊的数学函数，要看一下有没有现成的轮子用； 计算完成数据之后结果进行画图输出（记得是有一个控件可以完成这个功能的）。 读取 CSV 数据 读取 CSV 数据使用开源的 CsvHelper 组件进行，读取方式是字符串匹配得到属性值。 但是需要注意的是：读取的时候，CSV 文件需要是使用 UTF-8 编码，且头部无任何其他的东西。(e.g. 也就是如果你用 Microsoft 的记事本打开之后，这个再读取是会出错的，需要用 Notepad++ 重新打开转化为 UTF-8 编码:loudly_crying_face:，在这个读取上面就花了一下午时间研究为什么读不进)。 文件名处理 解析单个文件路径 单个文件路径的解析可以通过调用 System.IO 下面的 Path 类下面定义的一系列静态方法解

气溶胶类型在反演光学厚度时非常重要，采用待反演地区最合理的气溶胶类型可以极大地提高反演精度。结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的数据，提出一种确定气溶胶各组分体积百分比的数学模型，利用这种数学模型得到自定义的杭州地区气溶胶类型，结合改进的暗像元法并基于6S大气辐射传输模式可以反演得到气溶胶光学厚度。将反演结果与AERONET 太阳光度计的气溶胶观测值进行对比，结果显示反演的相对误差绝对值在20%以内。采用6S大气辐射传输模式给出的标准气溶胶类型对杭州地区大气进行光学厚度反演，将反演结果和采用自定义气溶胶类型时的反演结果分别与太阳光度计的观测值进行对比，结果表明采用自定义的气溶胶类型时反演值的相对误差绝对值比采用标准气溶胶类型时反演值的相对误差绝对值要低3%以上。

深蓝算法反演陆地气溶胶.ppt

大数据-算法-风对气溶胶粒子粒径演化过程影响的数值模拟.pdf

大气气溶胶是影响气候变化的重要因子之一,利用遥感手段不仅可以获得气溶胶的分布信息, 也可以得到相关的气溶胶光学特性参数。本文阐述了国内外气溶胶遥感的发展动态,介绍了气溶胶遥 感的基本情况及气溶胶光学厚度反演的几种方法,提出了存在的问题并对今后的研究进行了展望