CN113655495B - 一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法 - Google Patents
一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113655495B CN113655495B CN202111009706.0A CN202111009706A CN113655495B CN 113655495 B CN113655495 B CN 113655495B CN 202111009706 A CN202111009706 A CN 202111009706A CN 113655495 B CN113655495 B CN 113655495B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- laser radar
- wavelength
- attenuation coefficient
- satellite
- borne
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 26
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 title claims abstract description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 claims description 11
- 239000013535 sea water Substances 0.000 claims description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 4
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
- G01S7/497—Means for monitoring or calibrating
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
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漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法。该方法可以根据已有波段的漫衰减系数来计算其他波段的漫衰减系数,计算星载海洋激光雷达回波信号,计算星载海洋激光雷达信噪比,计算激光雷达在不同波段下的探测深度,计算星载激光雷达在该点处的最佳波段,计算不同波段占优的比例,评估星载海洋激光雷达最优波段,即最大所对应的波长。本发明可以快速准确的计算激光雷达在不同波段下的探测深度,从而评估星载海洋激光雷达的最优波段。
Description
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漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法。
背景技术
现有的用于大气的星载激光雷达CAPLISO和ICESat-2已经展示了强大的海洋探测潜力,但专门用于测海的星载激光雷达还处于研发阶段。对于海洋激光雷达来说,探测波长是十分重要的一个参数,因此,对星载海洋激光雷达的最优探测波段进行评估是十分有必要的。
在对星载海洋激光雷达最优波段评估方面,由于海洋参数的难以获得,现有的一些方法只能针对少数几个已有的波段参数进行评估。目前国内外尚无能对任意波段的星载海洋激光雷达进行最优波段评估的方法。本方法根据水体漫衰减系数的光谱依赖性,能够从已有的波段参数外推到其他波段的水体参数,从而在大量的波段中选取最优的波段,这对星载海洋激光雷达系统设计具有十分重要的意义。
发明内容
为了对星载海洋激光雷达最优波段进行评估,本发明提供一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法。该方法可以快速准确的计算激光雷达在不同波段下的探测深度,从而评估星载海洋激光雷达的最优波段。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现:
一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法,该方法依次包括如下步骤:
步骤1:根据已有波段的漫衰减系数来计算其他波段的漫衰减系数K(λ);
步骤2:计算星载海洋激光雷达回波信号Ns(λ,z);
步骤3:计算星载海洋激光雷达信噪比SNRdb;
步骤4:计算星载激光雷达在不同波段下的探测深度,所述探测深度是信噪比为0时所对应的深度Zmax(λ);
步骤5:计算星载激光雷达在该点处的最佳波段,所述最佳波段为各个波长下的最大探测深度对应的波长λm;
步骤6:计算不同波段占优的比例P(λ);
步骤7:根据占比最大的波段评估星载海洋激光雷达最优波段,即最大P(λ)所对应的波长。
作为优选,步骤1所述的根据已有波段的漫衰减系数来计算其他波段的漫衰减系数为:
K(λ)=M(λ)[K(λ0)-Kw(λ0)]+Kw(λ),
其中,λ为激光波长,K(λ0)为已有波长的漫衰减系数;Kw(λ0)为既有波长的水体衰减系数;Kw(λ)为要计算的波长的水体衰减系数;M(λ)为水体漫衰减系数的光谱依赖系数。
作为优选,步骤2所述的星载海洋激光雷达回波信号为:
其中,η为接收器探测效率;P0为激光器能量;A为探测器接收面积;O为几何重叠因子,TO为接收器光学透过率;Ta为大气透过率;Ts为海表透过率;v为光速;H为激光雷达所在高度;Δt为激光脉宽;n为海水折射率;z为海水深度;h为普朗克常量;υ为激光波长对应的频率;βπ(λ,z)为海水体散射系数;Klidar(λ,z′)为激光衰减系数,用步骤1所计算的K(λ)来近似;θ为激光倾角;θw为激光在水中的倾角,满足关系sin(θw)=sin(θ)/n。
作为优选,步骤3所述的星载海洋激光雷达信噪比为:
其中,m为探测累积次数;Nd为探测器暗计数;Nb为背景光噪声,计算公式为:
其中,LB为单位波长的太阳背景光辐射通量;ΩFOV为接收视场立体角,表示为FOV为接收视场;Δλ为滤波片带宽。
作为优选,步骤4所述的星载激光雷达在不同波段下的探测深度为信噪比为0时的所对应的深度:
Zmax(λ)=ZSNR=0dB(λ)。
作为优选,步骤5所述的星载激光雷达在该点处的最佳波段为各个波长下的最大探测深度对应的波长λm:
Zmax(λm)=max{Zmax(λ1),Zmax(λ2),…,Zmax(λn)}。
作为优选,步骤6所述的不同波段占优的比例:
其中,Area(λ)为该波段为最佳探测波长的面积,Area0为全球海洋面积。
作为优选,步骤7所述的星载海洋激光雷达最优波段为最大P(λ)所对应的波长。
作为优选,所述的波长为400到700nm。
本发明的有益效果是:根据水体漫衰减系数的光谱依赖性,可以根据已知波段的漫衰减系数来获得任意波段的光学参数,来计算任意波段下的探测深度,获取不同波段占优的比例,从而评估星载海洋激光雷达最优波段。本发明可以用于星载海洋激光雷达系统设计中的波长选取。
附图说明
图1是本方法的流程图。
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=100mJ,接收面积为A=1.76m2,重叠因子O=1,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,响应度为η=0.18,暗计数为Nd=50Hz,接收器光学透射率为To=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Ts=0.95,背景太阳光单位波长的辐射通量为Ib=0.1W·m2·nm-1·sr-1。
本发明的具体实施方式为:
步骤1:根据已有波段的漫衰减系数来计算其他波段的漫衰减系数K(λ);
步骤1所述的根据已有波段的漫衰减系数来计算其他波段的漫衰减系数K(λ)为:
K(λ)=M(λ)[K(λ0)-Kw(λ0)]+Kw(λ),
其中,λ为激光波长,K(λ0)为已有波长的漫衰减系数;Kw(λ0)为既有波长的水体衰减系数;Kw(λ)为要计算的波长的水体衰减系数;M(λ)为水体漫衰减系数的光谱依赖系数。可以获取2020年全球K(490)分布结果,即λ0=490nm,此时Kw(490)=0.0224m-1,计算得到其他波段的漫衰减系数全球分布。
步骤2:计算星载海洋激光雷达回波信号Ns(λ,z);
步骤2所述的星载海洋激光雷达回波信号Ns(λ,z)为:
其中,η为接收器探测效率;E0为激光器能量;A为探测器接收面积;O为几何重叠因子,TO为接收器光学透过率;Ta为大气透过率;Ts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;h为普朗克常量;υ为激光波长对应的频率;βπ(λ,z)为海水体散射系数;Klidar(λ,z′)为激光衰减系数,用步骤1所计算的K(λ)来近似;θ为激光倾角;θw为激光在水中的倾角,满足关系sin(θw)=sin(θ)/n。
步骤3:计算星载海洋激光雷达信噪比SNRdb;
步骤3所述的星载海洋激光雷达信噪比为:
其中,m为探测累积次数;Nd为探测器暗计数;Nb为背景光噪声,计算公式为:
其中,LB为单位波长的太阳背景光辐射通量;ΩFOV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4:计算星载激光雷达在不同波段下的探测深度;
步骤4所述的星载激光雷达在不同波段下的探测深度为信噪比为0时的所对应的深度:
Zmax(λ)=ZSNR=0dB(λ)。
步骤5:计算星载激光雷达在该点处的最佳波段;
步骤5所述的星载激光雷达在该点处的最佳波段为各个波长下的最大探测深度对应的波长λm:
Zmax(λm)=max{Zmax(λ1),Zmax(λ2),…,Zmax(λn)}。
步骤6:计算不同波段占优的比例;
步骤6所述的不同波段占优的比例:
其中,Area(λ)为该波段为最佳探测波长的面积,Area0为全球海洋面积。
步骤7:根据占比最大的波段评估星载海洋激光雷达最优波段;
步骤7所述的星载海洋激光雷达最优波段为最大P(λ)所对应的波长。
实施例1
采用2020年Kd490的全球分布“A20200012020366.L3m_YR_KD490_Kd_490_9km.nc”,获得最佳波段全球分布。其中,490nm占比16.8%,远大于其他波长的占比,此实例下的星载海洋激光雷达最优波段是490nm。
实施例2
采用2019年Kd490的全球分布“A20190012019365.L3m_YR_KD490_Kd_490_9km.nc”,获得最佳波段全球分布,其中,485nm占比18.2%,远大于其他波长的占比,此实例下的星载海洋激光雷达最佳探测波段是485nm。
实施例3
采用2018年Kd490的全球分布“A20180012018365.L3m_YR_KD490_Kd_490_9km.nc”,获得最佳波段全球分布,其中,490nm占比17.1%,远大于其他波长的占比,此实例下的星载海洋激光雷达最佳探测波段是490nm。
实施例4
采用2017年Kd490的全球分布“A20170012017365.L3m_YR_KD490_Kd_490_9km.nc”,获得最佳波段全球分布,其中,490nm占比18.7%,远大于其他波长的占比,此实例下的星载海洋激光雷达最佳探测波段是490nm。
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 (5)
1.一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法,其特征在于,该方法依次包括如下步骤:
步骤1:根据已有波段的漫衰减系数来计算其他波段的漫衰减系数K(λ);
K(λ)=M(λ)[K(λ0)-Kw(λ0)]+Kw(λ),
其中,λ为激光波长,K(λ0)为已有波长的漫衰减系数;Kw(λ0)为既有波长的水体衰减系数;Kw(λ)为要计算的波长的水体衰减系数;M(λ)为水体漫衰减系数的光谱依赖系数;
步骤2:计算星载海洋激光雷达回波信号Ns(λ,z);
,
其中,η为接收器探测效率;P0为激光器能量;A为探测器接收面积;O为几何重叠因子,To为接收器光学透过率;Ta为大气透过率;Ts为海表透过率;v为光速;H为激光雷达所在高度;Δt为激光脉宽;n为海水折射率;z为海水深度;h为普朗克常量;υ为激光波长对应的频率;βπ(λ,z)为海水体散射系数;Klidar(λ,z′)为激光衰减系数,用步骤1所计算的K(λ)来近似;θ为激光倾角;θw为激光在水中的倾角,满足关系sin(θw)=sin(θ)/n;
步骤3:计算星载海洋激光雷达信噪比SNRdb;
,
其中,m为探测累积次数;Nd为探测器暗计数;Nb为背景光噪声,计算公式为:
,
其中,LB为单位波长的太阳背景光辐射通量;
ΩFOV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4:计算星载激光雷达在不同波段下的探测深度,所述探测深度是信噪比为0时所对应的深度Zmax(λ);
步骤5:计算星载激光雷达在m点处的最佳波段,所述最佳波段为各个波长下的最大探测深度对应的波长λm;
步骤6:计算不同波段占优的比例P(λ);
其中,Area(λ)为该波段为最佳探测波长的面积,Area0为全球海洋面积;
步骤7:根据占比最大的波段评估星载海洋激光雷达最优波段,即最大P(λ)所对应的波长。
2.根据权利要求1所述的基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法,其特征在于,步骤4所述的星载激光雷达在不同波段下的探测深度为信噪比为0时的所对应的深度: Zmax(λ)=ZSNR=0dB(λ)。
3.根据权利要求1所述的基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法,其特征在于,步骤5所述的星载激光雷达在该点处的最佳波段为各个波长下的最大探测深度对应的波长λm: Zmax(λm)=max{Zmax(λ1),Zmax(λ2),…,Zmax(λn)}。
4.根据权利要求1所述的基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法,其特征在于,步骤7所述的星载海洋激光雷达最优波段为最大P(λ)所对应的波长。
5.根据权利要求1所述的基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法,其特征在于,所述的波长为400到700nm。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111009706.0A CN113655495B (zh) | 2021-08-31 | 2021-08-31 | 一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111009706.0A CN113655495B (zh) | 2021-08-31 | 2021-08-31 | 一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113655495A CN113655495A (zh) | 2021-11-16 |
CN113655495B true CN113655495B (zh) | 2024-06-11 |
Family
ID=78493315
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111009706.0A Active CN113655495B (zh) | 2021-08-31 | 2021-08-31 | 一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113655495B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114235173B (zh) * | 2021-11-17 | 2024-04-09 | 自然资源部第二海洋研究所 | 一种光子计数星载海洋激光雷达探测仿真方法 |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4963024A (en) * | 1988-07-07 | 1990-10-16 | Kaman Aerospace Corporation | Method and apparatus for determining K factor |
US4986656A (en) * | 1989-11-30 | 1991-01-22 | Gte Government Systems Corporation | Method of remotely measuring diffuse attenuation coefficient of sea water |
CN106248601A (zh) * | 2016-09-14 | 2016-12-21 | 南京吉泽信息科技有限公司 | 一种利用oli数据估算水体漫衰减系数的模型方法 |
US9909927B1 (en) * | 2016-06-22 | 2018-03-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Optical attenuation coefficient meter |
CN107831485A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-03-23 | 中国科学院海洋研究所 | 船载多视场激光雷达探测多个水体光学特征参数的方法 |
CN107976686A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-05-01 | 浙江大学 | 一种多视场角海洋激光雷达及其视场角择优方法 |
CN110031856A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-07-19 | 山东科技大学 | 一种机载LiDAR测深数据的漫衰减系数提取方法 |
CN110166120A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-08-23 | 中山大学 | 适用于多种水质的智能双向可见光通信系统 |
CN110376572A (zh) * | 2019-08-04 | 2019-10-25 | 桂林理工大学 | 一种机载激光雷达水下探测深度模拟方法和装置 |
CN110673108A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-10 | 自然资源部第二海洋研究所 | 一种基于迭代Klett的机载海洋激光雷达信号处理方法 |
CN110865389A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-03-06 | 浙江大学 | 一种海洋激光雷达系统响应优化处理方法 |
CN111239713A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-06-05 | 武汉大学 | 一种星载单光子激光雷达的最大测量深度评估方法 |
CN111965608A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-20 | 自然资源部第二海洋研究所 | 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 |
CN112034480A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-12-04 | 浙江大学 | 一种双波长海洋激光雷达探测的波长择优方法 |
CN113219496A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-08-06 | 杭州电子科技大学 | 一种星载海洋大气参数激光雷达探测系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6868361B2 (en) * | 2003-07-29 | 2005-03-15 | Council Of Scientific And Industrial Research | Method of determining the volume scattering function of ocean waters in the backward direction using a satellite ocean color sensor |
US10088571B2 (en) * | 2015-02-17 | 2018-10-02 | Florida Atlantic University Board Of Trustees | Underwater sensing system |
-
2021
- 2021-08-31 CN CN202111009706.0A patent/CN113655495B/zh active Active
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4963024A (en) * | 1988-07-07 | 1990-10-16 | Kaman Aerospace Corporation | Method and apparatus for determining K factor |
US4986656A (en) * | 1989-11-30 | 1991-01-22 | Gte Government Systems Corporation | Method of remotely measuring diffuse attenuation coefficient of sea water |
US9909927B1 (en) * | 2016-06-22 | 2018-03-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Optical attenuation coefficient meter |
CN106248601A (zh) * | 2016-09-14 | 2016-12-21 | 南京吉泽信息科技有限公司 | 一种利用oli数据估算水体漫衰减系数的模型方法 |
CN107831485A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-03-23 | 中国科学院海洋研究所 | 船载多视场激光雷达探测多个水体光学特征参数的方法 |
CN107976686A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-05-01 | 浙江大学 | 一种多视场角海洋激光雷达及其视场角择优方法 |
CN110031856A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-07-19 | 山东科技大学 | 一种机载LiDAR测深数据的漫衰减系数提取方法 |
CN110166120A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-08-23 | 中山大学 | 适用于多种水质的智能双向可见光通信系统 |
CN110376572A (zh) * | 2019-08-04 | 2019-10-25 | 桂林理工大学 | 一种机载激光雷达水下探测深度模拟方法和装置 |
CN110673108A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-10 | 自然资源部第二海洋研究所 | 一种基于迭代Klett的机载海洋激光雷达信号处理方法 |
CN110865389A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-03-06 | 浙江大学 | 一种海洋激光雷达系统响应优化处理方法 |
CN111239713A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-06-05 | 武汉大学 | 一种星载单光子激光雷达的最大测量深度评估方法 |
CN111965608A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-20 | 自然资源部第二海洋研究所 | 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 |
CN112034480A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-12-04 | 浙江大学 | 一种双波长海洋激光雷达探测的波长择优方法 |
CN113219496A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-08-06 | 杭州电子科技大学 | 一种星载海洋大气参数激光雷达探测系统 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
"偏振激光雷达探测大气—水体光学参数廓线";周雨迪;《遥感学报》;20190131(第1期);108-116 * |
"基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法";亓超;《海洋学报》;20210131;第43卷(第1期);147-155 * |
"星载海洋激光雷达叶绿素剖面探测能力估算";朱培志;《红外与激光工程》;20210228;第50卷(第2期);1-9 * |
"星载海洋激光雷达最佳工作波长分析";刘群;《中国光学》;20200229;第13卷(第1期);148-156 * |
"海洋激光雷达反演水体光学参数";刘志鹏;《遥感学报》;20190831(第5期);944-952 * |
"船载激光雷达测量水体光学参数的仿真模拟研究";孔晓娟;《红外与激光工程》;20200229;第49卷(第2期);1-8 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113655495A (zh) | 2021-11-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111965608B (zh) | 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 | |
CN111239713B (zh) | 一种星载单光子激光雷达的最大测量深度评估方法 | |
Hollinger | Passive microwave measurements of sea surface roughness | |
CN102759731B (zh) | 基于星载激光测高仪回波的海洋表面风、浪特性反演方法 | |
Smith et al. | Ship and satellite bio-optical research in the California Bight | |
Guo et al. | Development of a single-wavelength airborne bathymetric LiDAR: System design and data processing | |
Steinvall et al. | Experimental evaluation of an airborne depth-sounding lidar | |
CN107976686B (zh) | 一种多视场角海洋激光雷达及其视场角择优方法 | |
CN110988884B (zh) | 一种基于高频地波雷达的中纬度电离层探测方法 | |
CN113655495B (zh) | 一种基于水体漫衰减系数光谱依赖性的星载海洋激光雷达最优波段评估方法 | |
CN117075149A (zh) | 基于ddm的星载gnss-r台风位置估计方法及系统 | |
KR101879641B1 (ko) | 수심 라이다 파형 분석을 통한 탁도 측정 방법 | |
CN114235173B (zh) | 一种光子计数星载海洋激光雷达探测仿真方法 | |
CN107271995A (zh) | 基于波束指向调整的系统灵敏度优化设计方法 | |
CN112068133B (zh) | 一种多模式微波遥感器散射计模式的系统模拟方法 | |
CN117419787A (zh) | 一种基于激光测距的水位及宽度测量方法及系统 | |
Eltoft et al. | Non-Gaussian signal statistics in ocean SAR imagery | |
CN116609758B (zh) | 一种机载激光测深波形旅行时提取方法 | |
Clegg et al. | Depth sounding from the air by laser beam | |
KR101840651B1 (ko) | 구름레이더를 이용한 강우 강도 산출 시스템 및 이를 이용한 강우 강도 산출 방법 | |
CN113552552A (zh) | 一种机载LiDAR水下最大测量深度预测方法 | |
CN110865389B (zh) | 一种海洋激光雷达系统响应优化处理方法 | |
Heron et al. | Short-wave ocean wave slope models for use in remote sensing data analysis | |
Hayt et al. | Focusing simulations of synthetic aperture radar ocean images | |
CN111060182B (zh) | 光电式大量程海浪周期与波高测量系统及其测量方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |