一种基于机器学习的IASI云检测方法

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【摘要】

：

<正>由于云相对于红外波段的辐射是黑体,故而云的存在会污染卫星红外高光谱探测仪的观测资料,影响红外波段观测资料的使用。为了高效地区别卫星观测中有云视场和晴空视场,本

【作者】

：

罗藤灵张卫民余意冯淼段博恒邢德

【机构】

：

中国人民解放军国防科技大学气象海洋学院;

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

云检测 IASI 机器学习逻辑斯蒂回归

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<正>由于云相对于红外波段的辐射是黑体,故而云的存在会污染卫星红外高光谱探测仪的观测资料,影响红外波段观测资料的使用。为了高效地区别卫星观测中有云视场和晴空视场,本文使用了机器学习领域的逻辑斯蒂回归(logistic regression)方法,对于搭载在Metop-A卫星上红外高光谱探测仪IASI的观测视场进行了云检测。然后将IASI的观测视场分为两类:

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