作者单位
摘要
1 浙江大学 宁波研究院 光电科学与工程学院,浙江 杭州 310027
2 浙江大学 海洋学院,浙江 舟山 316021
3 浙江省计量科学研究院,浙江 杭州 310018
颗粒物后向散射系数(particulate backscattering coefficient, bbp)是海洋光学应用于海洋生态学和生物地球化学研究的核心参数。但目前常用的原位方法短时间内无法完成大范围的探测,被动水色遥感无法在缺乏光照以及有云的条件下工作,相比之下,主动遥感方式星载激光雷达可以突破以上限制,在海洋探测方面具有极大的优越性。2006年发射的CALIOP成为首个能够提供全球海洋bbp数据的星载激光雷达,特别是为极地观测和昼夜观测提供了重要数据。文中详细介绍了CALIOP系统原理及其三级主要数据产品,重点梳理了利用CALIOP 532 nm偏振通道退偏比反演bbp的方法以及后续的退卷积校正系统瞬态响应等改进措施,总结出了一套详细完整的反演流程,开发出对应算法并展示了bbp的反演结果,旨在为我国未来星载海洋激光雷达的数据处理及应用工作提供参考。
星载激光雷达 CALIOP 海洋颗粒物后向散射系数 反演算法 space-borne lidar CALIOP seawater particulate backscattering coefficient inversion method 
红外与激光工程
2021, 50(6): 20211037
作者单位
摘要
1 浙江大学 宁波研究院 光电科学与工程学院,浙江 杭州 310027
2 浙江省计量科学研究院,浙江 杭州 310018
海洋有机碳存量估算对研究碳循环过程和预估气候变化趋势有重要的作用。海洋有机碳存量可以通过遥感反射率、水体光学特性等参数反演得到。根据东海水域的水体特性,对比了多种有机碳反演算法,并结合东海有机碳垂直分布情况,得到一套完整的东海有机碳存量估算模型。利用2010年MODIS提供的遥感反射率数据和Argo提供的温盐数据,对中国东海区域的有机碳储量分季节进行计算分析。结果表明东海全水柱有机碳储量在1.530×1014 g到2.125×1014 g之间,真光层有机碳储量在4.119×1013 g到7.980×1013 g之间。全水柱有机碳储量整体呈现冬季高、春季低的特点,真光层有机碳储量整体呈现夏季高、冬季低的特点。从2006年至2015年,有机碳存量呈波动上升趋势。对东海有机碳存量进行了较为准确的估算,为今后我国海洋碳储量的评估提供了可供参考的思路。
海洋化学 有机碳存量 垂直分布模型 遥感反演 颗粒有机碳 溶解有机碳 ocean chemistry organic carbon stocks vertical distribution model satellite remote sensing particulate organic carbon dissolved organic carbon 
红外与激光工程
2021, 50(6): 20211031
作者单位
摘要
浙江大学 光电科学与工程学院 现代光学仪器国家重点实验室, 浙江 杭州 310027
采用半解析蒙特卡洛方法, 开发了一套星载海洋激光雷达回波信号的仿真系统。通过输入激光雷达系统参数和仿真的环境参数, 该系统能够模拟具有不同光学特性的大气和海洋的激光雷达回波信号。同时该仿真系统设计了用户友好的软件界面方便用户对输入参数进行操作, 并直观地看到输出结果。利用该系统进行了多种仿真, 例如不同类型水体以及不同散射相函数的情况, 并将仿真结果与理论的激光雷达信号做了对比, 具有较高的一致性。该系统对星载海洋激光雷达探测机理的研究有一定的指导意义。
半解析蒙特卡洛模型 星载海洋激光雷达 激光雷达回波信号 semianalytic Monte Carlo model spaceborne oceanic lidar lidar returns 
红外与激光工程
2020, 49(2): 0203009
作者单位
摘要
浙江大学 光电科学与工程学院 现代光学仪器国家重点实验室, 浙江 杭州 310027
海洋激光雷达是探测上层海水并构建海洋立体观测网络的重要遥感设备。文中将激光雷达实验数据与MC (Monte Carlo)仿真、解析模型、原位数据进行综合对比, 检验它们的匹配程度。与实验实测的激光雷达回波信号相比, MC仿真和解析模型均有很高的一致性(R■>0.97), 将原位漫射衰减系数(K■)近似代入普通激光雷达方程也有较好的一致性(R■>0.92)。反演得到的激光雷达衰减系数(α)表现出了相似的结果, MC仿真和解析模型具有更佳的一致性。结果表明: 海洋激光雷达实验结果能与MC和解析模型的仿真结果很好地匹配。
海洋遥感 海洋激光雷达 MC仿真 解析模型 ocean remote sensing oceanic lidar Monte Carlo simulation analytical model 
红外与激光工程
2020, 49(2): 0203007

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