基于图像边缘检测法反演大气边界层高度

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梯度法、标准偏差法只能反演单一时刻的大气边界层高度,为此,提出了一种可以反演一段时间内大气边界层高度的图像边缘检测法。通过对常规方法的介绍和分析,说明研究图像边缘检测法的必要性。利用自主研发的激光雷达实测数据进行反演分析了一个昼夜和4种不同天气背景下的大气边界层高度,图像边缘检测方法与梯度法和标准偏差法反演大气边界层高度的均方根误差最小值为9.4m和11.4m。实验结果表明,该方法简单可靠、准确性高、不需要选取初始值,与传统常规方法相比具有更低的敏感性和更强的自适应性。 Gradient method and standard deviation method can only invert the atmospheric boundary layer height at a single time. Therefore, an image edge detection method can be used to invert the atmospheric boundary layer height over a period of time. Through the introduction and analysis of the conventional methods, the necessity of studying the image edge detection method is illustrated. In this paper, we use the self-developed lidar data to perform inversion to analyze the atmospheric boundary layer heights in a day and night and in 4 different weather backgrounds. The image edge detection method and the gradient method and the standard deviation method are used to inverse the height of the atmospheric boundary layer The minimum is 9.4m and 11.4m. Experimental results show that the proposed method is simple, reliable and accurate. It does not need to select the initial value, which has lower sensitivity and stronger self-adaptability than traditional methods.
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