CN111965608A - 一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法。该方法步骤包括1）计算给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数,包括散射角为180°的后向散射系数

和漫衰减系数

；2）计算激光在大气中的透过率

；3）通过后向散射系数

、漫衰减系数

和透过率

，计算星载海洋激光雷达回波信号

；4）计算背景光接收功率

；5）计算接收器内部噪声

；6）计算星载海洋激光雷达信噪比

，

，其中，

为光电倍增管的响应度，

为倍增系数，

为暗电流；7)根据信噪比衰减深度来表征特定波段下的星载海洋激光雷达探测能力，所述的信噪比衰减深度信噪比为0时的深度：

，当信噪比衰减到一定程度时的深度即为该波长下的探测能力。本发明可以快速准确的计算不同叶绿素浓度下，不同激光波长的最大探测深度。

Description

一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估 方法

技术领域

本发明属于海洋激光探测技术领域，尤其涉及一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法。

背景技术

得益于激光雷达技术的发展，目前已有多个用于大气观测的星载激光雷达，比如CAPLISO和ICESat-2，但专门用于测海的星载激光雷达还处于研发阶段。在星载海洋激光雷达的设计研发过程中，对给定参数的星载海洋激光雷达探测能力进行评估是十分有必要的。

在探测能力评估方面，需要结合特定的水体参数进行评估。现有的激光雷达仿真系统和软件主要还是针对于冰、云、大气和地表等环境而设计的。少数几个用于星载海洋激光雷达探测能力评估的方法只针对某一个或某几个特定波长使用。这其中主要的的一个原因是海水光学参数难以获得。正因为如此，目前国内外尚未有能够对任意波段的星载海洋激光雷达的探测能力进行评估的方法。而海洋光学参数与水体叶绿素浓度密切相关，本方法从叶绿素浓度出发，根据叶绿素和海水光学参数的关系，可以获得任意波段下的光学参数，此时只要知道海表的叶绿素浓度和激光雷达系统参数就可以对任意波段的探测能力进行评估。这对星载海洋激光雷达系统的设计和激光最优波段的选取具有十分重要的指导意义。

发明内容

为了对任意波段的星载海洋激光雷达系统探测能力进行评估，本发明提供一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法。该方法使用一定的模型从叶绿素浓度得到任意波段的光学参数，可以评估给定海洋激光雷达系统参数下的探测能力。

本发明的目的通过如下的技术方案来实现：

一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：计算给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数，所述的给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数包括散射角为180°的后向散射系数β_π(λ)和漫衰减系数K_d(λ)；

步骤2：计算给定波长在大气中的透过率T_a；

步骤3：通过后向散射系数β_π(λ)、漫衰减系数K_d(λ)和透过率T_a，计算星载海洋激光雷达回波信号P_s(λ，z)；

步骤4：计算背景光接收功率P_b；

步骤5：计算接收器内部噪声

步骤6：计算星载海洋激光雷达信噪比SNR_db，

其中，η为光电倍增管的响应度，M为倍增系数，I_D为暗电流；

步骤7：根据信噪比衰减深度来表征特定波段下的星载海洋激光雷达探测能力，

所述的信噪比衰减深度信噪比为0时的深度：

Z_max(λ)＝Z_SNR＝0dB(λ)

此时的最大深度即为该波段、该叶绿素浓度下的探测能力。

优选，步骤1所述光学参数中的散射角为180°的后向散射系数β_π(λ)为：

其中，λ为激光波长；

为散射角为180°的散射相函数，表示为

g为非对称参数；θ为散射角；b_b(λ)为后向散射系数，表示为

b_w(λ)为水体的散射系数，b_bp(λ)为叶绿素的后向散射系数，表示为

其中b_p550(Chl)为550nm下的叶绿素后向散射系数，表示为b_p5s0(Chl)＝0.416(Chl)^0.766，其中Chl为叶绿素浓度。

优选，步骤1所述光学参数中的漫衰减系数K_d(λ)为：

K_d(λ)＝K_w(λ)+K_bio(λ)

其中K_w(λ)为纯水的漫衰减系数，K_bio(λ)为叶绿素的漫衰减系数，表示为K_bio(λ)＝χ(λ)·Chl^e(λ)，其中χ(λ)和e(λ)为相应波长下的尺度参数。

优选，步骤2所述给定波长在大气中的透过率T_a为：

其中，H₀为大气高度；α_m(h)为大气分子散射系数；α_a(h)为气溶胶衰减系数；h为海拔高度；

α_m(h)表示为α_m(h)＝σ_m·N_m(h)·10⁵，其中σ_m为大气分子散射截面；N_m(h)为分子数密度；

α_a(h)表示为：

优选，步骤3所述的星载海洋激光雷达回波信号P_s(λ，z)为：

其中，E₀为激光器能量；A为探测器接收面积；O为几何重叠因子，T_O为接收器光学透过率；T_a为步骤2所计算的大气透过率；T_s为海表透过率；v为光速；H为激光雷达所在高度；n为海水折射率；z为海水深度；β_π(λ，z)为步骤1所计算的180°体散射系数；K_lidar(λ，z′)为激光衰减系数，用步骤1所计算的K_d(λ)来近似；θ为激光倾角；θ_w为激光在水中的倾角，满足关系sin(θ_w)＝sin(θ)/n。

优选，步骤4所述的背景光接收功率P_b为：

P_b＝L_BAΩ_FOVΔλT_o

其中，L_B为单位波长的太阳背景光辐射通量；Ω_FOV为接收视场立体角，表示为

FOV为接收视场；Δλ为滤波片带宽。

优选，步骤5所述的接收器内部噪声为散粒噪声

其中，e为元电荷等于1.60217663410×10^-19C；η为光电倍增管的响应度；B为采集卡的采样带宽；F为噪声系数；M为倍增系数；I_D为暗电流。

优选，步骤6所述的星载海洋激光雷达信噪比SNR_db为：

优选，步骤7所述的信噪比衰减深度信噪比为0时的深度：

Z_max(λ)＝Z_SNR＝0dB(λ)

此时的最大深度即为该波段、该叶绿素浓度下的探测能力。

优选，所述的特定波长为400到700nm。

本发明的有益效果是：根据叶绿素浓度获取水体参数，可以获得任意波段的光学参数，对给定激光雷达参数的探测能力进行评估。对于给定的波长的激光雷达，该模型可以快速有效地评估激光雷达在不同水体中的探测能力；而对于给定的水域，该模型可以用于最优波段的选择与评估。

附图说明

图1是本方法的流程图；

图2是给定实例的回波波形。

具体实施方式

下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本方法采用典型的激光雷达系统参数作为样例，其激光波长为λ＝532nm，激光能量为E₀＝1.3J，接受面积为A＝1.76m²，重叠因子O＝1，数字采集卡带宽B＝200MHz，激光雷达高度为H＝400km，接收望远镜视场角FOV＝0.15mrad，滤光片带宽为Δλ＝0.1nm，光电倍增管增益为M＝1×10⁶，响应度为η＝440A/W，暗电流为I_D＝200nA，噪声系数为F＝1.3，接收器光学透射率为T_o＝0.9，倾角为θ＝0，典型环境参数海水折射率n＝1.33，海表透射率为T_s＝0.95，叶绿素浓度为背景太阳光单位波长的辐射通量为I_b＝0.1W·m²·nm^-1·sr^-1，叶绿素浓度为Chl＝0.1mg/m³。

本发明的具体实施方式为：

步骤1：计算给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数；

步骤1所述的给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数包括散射角为180°的后向散射系数β_π(λ)和漫衰减系数K_d(λ)。其中β_π(λ)为：

其中，λ为激光波长；

为散射角为180°的散射相函数，表示为

g为非对称参数；θ为散射角；b_b(λ)为后向散射系数，表示为

b_w(λ)为水体的散射系数，b_bp(λ)为叶绿素的后向散射系数，表示为

其中b_p550(Chl)为550nm下的叶绿素后向散射系数，表示为b_p550(Chl)＝0.416(Chl)^0.766，其中Chl为叶绿素浓度。对于浓度为0.1mg/m³的叶绿素而言，β_π(532nm)＝7.531×10^-5m^-1sr^-1。

K_d(λ)为：

K_d(λ)＝K_w(λ)+K_bio(λ)

其中K_w(λ)为纯水的漫衰减系数，532nm对应的K_w(532nm)＝0.0452，K_bio(λ)为叶绿素的漫衰减系数，表示为K_bio(λ)＝χ(λ)·Chl^e(λ)，其中χ(λ)和e(λ)为相应波长下的尺度参数，对532nm而言，对应的χ(532nm)＝0.0474，e(532nm)＝0.6703。对于浓度为0.1mg/m³的叶绿素而言，K_d(532nm)＝0.055m^-1。

步骤2：计算给定波长在大气中的透过率；

步骤2所述给定波长在大气中的透过率T_a为：

其中，H₀为大气高度；α_m(h)为大气分子散射系数；α_a(h)为气溶胶衰减系数；h为海拔高度。

α_m(h)表示为α_m(h)＝σ_m·N_m(h)·10⁵，其中σ_m为大气分子散射截面；N_m(h)为分子数密度。

α_a(h)表示为：

532nm处的大气透射率为T_a＝0.7043。

步骤3：计算星载海洋激光雷达回波信号；

步骤3所述的星载海洋激光雷达回波信号P_s(λ，z)为：

其中，E₀为激光器能量；A为探测器接收面积；O为几何重叠因子，T_O为接收器光学透过率；T_a为步骤2所计算的大气透过率；T_s为海表透过率；v为光速；H为激光雷达所在高度；n为海水折射率；z为海水深度；β_π(λ，z)为步骤1所计算的180°体散射系数；K_lidar(λ，z′)为激光衰减系数，用步骤1所计算的K_d(λ)来近似表示；θ为激光倾角；θ_w为激光在水中的倾角，满足关系sin(θ_w)＝sin(θ)/n。

步骤4：计算背景光接收功率；

步骤4所述的背景光接收功率P_b为：

P_b＝L_BAΩ_FOVΔλT_o

其中，L_B为单位波长的太阳背景光辐射通量；Ω_FOV为接收视场立体角，表示为

FOV为接收视场；Δλ为滤波片带宽。

步骤5：计算接收器内部噪声；

步骤5所述的接收器内部噪声为散粒噪声

其中，e为元电荷等于1.60217663410×10^-19C；η为光电倍增管的响应度；B为采集卡的采样带宽；F为噪声系数；M为倍增系数；I_D为暗电流。

步骤6：计算星载海洋激光雷达信噪比；

步骤6所述的星载海洋激光雷达信噪比SNR_db为：

步骤7：根据信噪比衰减深度来表征特定波段下的星载海洋激光雷达探测能力；

步骤7所述的信噪比衰减深度信噪比为0时的深度：

Z_max(λ)＝Z_SNR＝0dB(λ)

此时的最大深度即为该波段、该叶绿素浓度下的探测能力。

图2显示当前实例的信噪比随深度的变化情况，可以看到当深度Z＝41m时，探测SNR_dB＝0，即此实例下的激光雷达探测能力为41m。

本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1：计算给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数，所述的给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数包括散射角为180°的后向散射系数β_π(λ)和漫衰减系数K_d(λ)；

步骤2：计算给定波长在大气中的透过率T_a；

步骤3：通过后向散射系数β_π(λ)、漫衰减系数K_d(λ)和透过率T_a，计算星载海洋激光雷达回波信号P_s(λ，z)；

步骤4：计算背景光接收功率P_b；

步骤5：计算接收器内部噪声

步骤6：计算星载海洋激光雷达信噪比SNR_db，

其中，η为光电倍增管的响应度，M为倍增系数，I_D为暗电流；

步骤7：根据信噪比衰减深度来表征特定波段下的星载海洋激光雷达探测能力，

所述的信噪比衰减深度信噪比为0时的深度：

Z_max(λ)＝Z_SNR＝0dB(λ)，

此时的最大深度即为该波段、该叶绿素浓度下的探测能力。

2.根据权利要求1所述的基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于：

步骤1所述的给定叶绿素浓度下特定波长的光学参数包括散射角为180°的后向散射系数β_π(λ)和漫衰减系数K_d(λ)，其中β_π(λ)为：

其中，λ为激光波长；

为散射角为180°的散射相函数，表示为

g为非对称参数，θ为散射角；b_b(λ)为后向散射系数，表示为

b_w(λ)为水体的散射系数，b_bp(λ)为叶绿素的后向散射系数，表示为

其中b_p55(Chl)为550nm下的叶绿素后向散射系数，表示为b_p550(Chl)＝0.416(Chl)^0.766，其中Chl为叶绿素浓度；

K_d(λ)为：

K_d(λ)＝K_w(λ)+K_bio(λ)

其中K_w(λ)为纯水的漫衰减系数，K_bio(λ)为叶绿素的漫衰减系数，表示为K_bio(λ)＝χ(λ)·Chl^e(λ)，其中χ(λ)和e(λ)为相应波长下的尺度参数。

3.根据权利要求1所述的基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于：

步骤2所述给定波长在大气中的透过率为：

其中，H₀为大气高度；α_m(h)为大气分子散射系数；α_a(h)为气溶胶衰减系数；h为海拔高度；

α_m(h)表示为α_m(h)＝σ_m·N_m(h)·10⁵，其中σ_m为大气分子散射截面；N_m(h)为分子数密度；

α_a(h)表示为：

4.根据权利要求1所述的基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于：

步骤3所述的星载海洋激光雷达回波信号为：

其中，E₀为激光器能量；A为探测器接收面积；O为几何重叠因子，T_O为接收器光学透过率；T_a为步骤2所计算的大气透过率；T_s为海表透过率；v为光速；H为激光雷达所在高度；n为海水折射率；z为海水深度；β_π(λ，z)为步骤1所计算的180°体散射系数；K_lidar(λ，z′)为激光衰减系数，用步骤1所计算的K_d(λ)来近似；θ为激光倾角；θ_w为激光在水中的倾角，满足关系sin(θ_w)＝sin(θ)/n。

5.根据权利要求1所述的基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于：

步骤4所述的背景光接收功率为：

P_b＝L_BAΩ_FOVΔλT_o

其中，L_B为单位波长的太阳背景光辐射通量；Ω_FOV为接收视场立体角，表示为

FOV为接收视场；Δλ为滤波片带宽；A为探测器接收面积；T_O为接收器光学透过率。

6.根据权利要求1所述的基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于：

步骤5所述的接收器内部噪声为散粒噪声：

其中，e为元电荷等于1.60217663410×10^-1C；η为光电倍增管的响应度；B为采集卡的采样带宽；F为噪声系数；M为倍增系数；I_D为暗电流。

7.根据权利要求1所述的基于水体叶绿素浓度的星载海洋激光雷达探测能力评估方法，其特征在于，所述的特定波长为400到700nm。

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