典型文献
结合遥感卫星及深度神经决策树的夜间海雾识别
文献摘要：
遥感卫星具有覆盖范围广、连续观测等特点,被广泛应用于海雾识别相关研究.本文首先借助能够穿透云层,获取大气剖面信息的星载激光雷达(cloud-aerosol LiDAR with orthogonal polarization,CALIOP)对中高云、低云、海雾、晴空海表样本进行了标注.然后结合葵花8号卫星(Himawari-8)多通道数据提取了各类样本的亮温特征与纹理特征.最后根据海雾监测的需求,抽象出海雾监测的推理决策树,并据此建立深度神经决策树模型,实现了高精度监测夜间海雾的同时具备较强的可解释性.选择2020年6月5日夜间Himawari-8每时次连续观测数据进行测试,监测结果能够清晰地展现此次海雾事件的动态发展过程.同时本文方法海雾监测平均命中率(probability of detection,POD)为87.32％,平均误判率(false alarm ratio,FAR)为13.19％,平均临界成功指数(critical success index,CSI)为77.36％,为海上大雾的防灾减灾提供了一种新方法.
文献关键词：
葵花8号卫星;CALIOP星载激光雷达;深度神经决策树;夜间海雾识别
中图分类号：
作者姓名：
李涛;金炜;符冉迪;李纲;尹曹谦
作者机构：
宁波大学信息科学与工程学院,浙江 宁波 315211
文献出处：
引用格式：
[1]李涛;金炜;符冉迪;李纲;尹曹谦-.结合遥感卫星及深度神经决策树的夜间海雾识别)[J].光电工程,2022(09):33-45
A类：
深度神经决策树,夜间海雾识别
B类：
遥感卫星,覆盖范围,连续观测,先借,云层,星载激光雷达,cloud,aerosol,LiDAR,orthogonal,polarization,CALIOP,高云,低云,晴空,空海,葵花,Himawari,多通道,通道数,数据提取,亮温,温特,纹理特征,出海,决策树模型,可解释性,日夜,每时,次连续,观测数据,监测结果,动态发展,法海,命中率,probability,detection,POD,误判率,false,alarm,ratio,FAR,功指数,critical,success,CSI,大雾,防灾减灾
AB值：
0.438395
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