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公开(公告)号：CN119716795A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411513192.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请涉及激光遥感技术领域，特别涉及一种基于星载激光雷达的海上云层光学厚度估计方法及装置，方法包括：基于满足预设条件的星载激光雷达的大气传输光学模型，分别构建星载激光雷达的被动噪声模型和主动激光信号模型，进而分别确定目标云层光学厚度下的理论噪声率和理论信号光子数；利用星载激光雷达的实测光子点云数据确定每个沿轨分段的实测平均噪声率与实测平均信号光子数，并根据实测平均噪声率、实测平均信号光子数、理论噪声率和理论信号光子数确定海上云层光学厚度的估计结果。由此，解决相关技术中在不同云层厚度的反演中存在局限性，并且已有星载激光雷达信号与噪声模型没有考虑环境因素，降低了海上云层光学厚度的估计精度的问题。
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公开(公告)号：CN118445978A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410479785.9
申请日：2024-04-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于地表特征加权的近地层风廓线反演方法及系统。本发明通过经验指数查找表法确定每种地表覆盖类型下的经验幂律指数；计算每种地表覆盖类型的经验幂律指数和观测指数值之间的指数差值，通过最小二乘法构建每种地表覆盖类型的非线性模型；将地表风速输入每种地表覆盖类型的校正函数，得到每种地表覆盖类型的动态校正指数差值，将每种地表覆盖类型的经验幂律指数和每种地表覆盖类型的动态指数差值相加，得到每种地表覆盖类型的动态指数；利用幂律算法进行低层风廓线反演，得到当前地表覆盖类型下的风廓线。本发明提高了风廓线反演的精度，克服了复杂地表环境对风廓线反演的影响，实现在每种地表覆盖类型下风廓线的精确反演。
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公开(公告)号：CN115097488B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210685770.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种地基多波长差分吸收激光雷达的δ13C探测反演方法及系统，包括根据H2O、12CO2和13CO2对不同激光波长的吸收率选取工作波长，设置n种on波长和1种off波长；由多波长差分吸收激光雷达发射n+1种波长的激光脉冲，接收反射后的信号，获得发射脉冲的波长、发射距离、发射信号的功率和接受信号的功率；利用n种on波长的发射信号，计算H2O、12CO2和13CO2的差分吸收光学厚度DAOD；提取待测气体在测试气温、测试气压、发射信号波长条件下的吸收截面积，利用H2O、12CO2和13CO2的DAOD及对应的吸收截面积，建立最优反演模型，得到12CO2、13CO2和H2O的浓度；根据测量所得C12CO2、C13CO2浓度及VPDB同位素比值，计算得到天然稳定同位素δ13C，确定天然物质类型，实现利用多波长差分吸收激光雷达测量δ13C。
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公开(公告)号：CN116844044A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310788088.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种适用于短波红外光谱成像仪的甲烷异常反演假阳性去除方法及系统，利用光谱指数即归一化水体指数、太阳能板概率指数、塑料大棚与人工草坪概率指数识别水体、太阳能板、塑料大棚以及人工草坪；利用不变色彩空间与阈值法相结合识别阴影；利用阈值法与波段比值法识别云层；最后得到干扰地物掩膜，降低利用匹配滤波算法和短波红外卫星遥感影像反演甲烷浓度异常时出现的假阳性。从而帮助实现准确、快速、低成本的甲烷浓度异常卫星遥感范围，为识别和量化甲烷排放源奠定关键基础。
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公开(公告)号：CN115097488A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210685770.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种地基多波长差分吸收激光雷达的δ13C探测反演方法及系统，包括根据H2O、12CO2和13CO2对不同激光波长的吸收率选取工作波长，设置n种on波长和1种off波长；由多波长差分吸收激光雷达发射n+1种波长的激光脉冲，接收反射后的信号，获得发射脉冲的波长、发射距离、发射信号的功率和接受信号的功率；利用n种on波长的发射信号，计算H2O、12CO2和13CO2的差分吸收光学厚度DAOD；提取待测气体在测试气温、测试气压、发射信号波长条件下的吸收截面积，利用H2O、12CO2和13CO2的DAOD及对应的吸收截面积，建立最优反演模型，得到12CO2、13CO2和H2O的浓度；根据测量所得C12CO2、C13CO2浓度及VPDB同位素比值，计算得到天然稳定同位素δ13C，确定天然物质类型，实现利用多波长差分吸收激光雷达测量δ13C。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114819312A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210396971.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于环境保护技术领域，公开了一种PM1浓度的估算方法及系统。本发明首先采集获取PM1浓度信息及PM1浓度影响指标的数据；然后对PM1浓度与PM1浓度影响指标之间的相关性进行分析得到PM1浓度相关指标，基于PM1浓度信息和PM1浓度相关指标的数据构建训练集和测试集；基于LGBM算法构建PM1浓度预测模型，将PM1浓度相关指标作为模型的输入参数，将PM1浓度作为模型的输出参数；对PM1浓度预测模型进行训练和测试后，基于训练好的PM1浓度预测模型实现PM1浓度估算。本发明能够对PM1浓度进行高精度估算。
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公开(公告)号：CN113204543A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110451384.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N20/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的二氧化碳柱浓度时空序列调整方法。首先通过经验贝叶斯克里金插值(EBK)理论，完成空间性质上的离散数据点到面的转换，得到空间拟合值结果。其次，构建时间参数库，通过反向统计卫星年度XCO2规律，并采用特定公式对单个像素有效值位于10到12个月份的卫星数据进行拟合，将获得到的参数放入到参数库中，并标注其时间参数库中对应的点位信息；接着采用迁移学习TCA技术将空间拟合值结果和步骤S2对应点位的拟合值进行匹配以及将得到的时间参数库中的参数分配到全局研究区各个点位。最后，以各个点位为基本单位，将被分配到的参数带入到特定的公式并再次进行拟合，其拟合结果即为时空调整后的数据产品。
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公开(公告)号：CN112414958A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011154932.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于激光雷达探测的CO2浓度测量方法及系统，在进行无人机测量后，基于间接平差得到的高精度云分层反演CO2，包括假设当激光雷达过境，探测下方有上下两朵云的时候，设飞机与高云之间的差分吸收光学厚度DAOD记为DAOD(t1)，高云与低云之间的差分吸收光学厚度DAOD记为DAOD(t2)，低云与地面之间的差分吸收光学厚度DAOD记为DAOD(t3)；将相邻无云的情况下的整层DAOD值作为真值，作为浓度真实值约束分层反演；待修正的初始值采用直接测量得到的差分吸收光学厚度，相应建立间接平差的误差方程，解算获取间接平差后更精确的差分吸收光学厚度并获得相应的CO2浓度。本发明不仅可以提高反演精度以及稳定性，而且实施过程简单有效，适用性强。
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公开(公告)号：CN109655843A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910040916.2
申请日：2019-01-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S17/95
Abstract: 本发明提供一种探测二氧化碳浓度廓线的脉冲红外差分吸收激光雷达系统，包括激光发射子系统、光学接收子系统和数据采集处理子系统，激光发射系统子包括种子激光器、Nd:YAG激光器、染料激光器、第一反射镜、第一半反半透镜、第二半反半透镜、倍频晶体、差频晶体、第一分光镜和波长控制单元。本发明不仅可探测大气CO2的柱浓度，还能够获得垂直路径上的CO2浓度廓线分布，尤其是边界层附近的大气CO2浓度信息，对于碳循环研究具有重要意义。本系统的实现技术要求低，稳定性高，探测精度高，易于推广，是实现大气CO2浓度廓线测量的重要手段。
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公开(公告)号：CN104850746A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510266176.6
申请日：2015-05-22
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种基于四阶龙格-库塔和模拟退火的等值盐密预测方法，包括以下步骤：(1)对经典预测模型进行参数动态化处理，得到以一阶欧拉方程表示的离散化的经典预测模型；(2)引入四阶龙格—库塔算法对步骤(1)得到的欧拉方程进行高阶求导迭代以抑制欧拉模型的离散误差；(3)借助模拟退火算法对模型参数进行全局最优估计，从而实现高精度的等值盐密度预测模型，消除了经典等值盐密度累计规律公式在零时刻预测结果为负值的错误，避免了新误差的带入；有效的抑制了预测误差，获得更为精确的预测结果；解决非线性高阶模型拟合的困难，提高拟合速度，快速获取参数最优估计值；解决了经典预测模型参数固定的弊端，实现动态参数估计。
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