一种温压廓线的反演方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种温压廓线的反演方法和系统。所述方法包括：根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库；根据掩星观测信息，从训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱；根据匹配出的训练样本集、相应的模拟光谱和选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，以及根据回归系统、卫星观测光谱计算得到相应的温压廓线。本发明专利技术的温压廓线的反演方法，不仅适用于掩星观测几何的传感器，同时满足业务化运行系统时效性的要求。

A temperature inversion method and system Yakuo line

Inversion method and system of the present invention relates to a temperature Yakuo line. The method comprises the following steps: according to the selected information in the latitude and longitude information, focus on obtaining the corresponding data from the data, and the data is retrieved to the classification storage, in order to obtain the corresponding training sample library; according to the occultation observation information, from the training samples, the training sample set, and generate the corresponding simulated spectra according to the matching of the training sample set and the selection of call model; simulation based on spectral matching the training sample set, the corresponding selection and statistical regression model, calculate the regression coefficient of the corresponding spectral observations, and according to the regression system, satellite spectra are calculated, the corresponding temperature Yakuo line. The inversion method of the present invention Yakuo temperature sensor line, applies not only to the occultation geometry, and meet the timeliness requirements of business operation system.

【技术实现步骤摘要】
一种温压廓线的反演方法和系统
本专利技术涉及气象探测
，具体而言，本专利技术涉及一种温压廓线的反演方法和系统。
技术介绍
现有的技术，温度和压力廓线是进行痕量气体反演所必备的大气参数。温压参数精度会影响大气成分反演的精度。目前，利用CO2的吸收通道进行温压反演是常规的做法。常见的，针对温压廓线，有基于统计的反演方法和基于物理的反演方法两种。由于统计反演方法能够简化反演过程，加快反演速度，因此，适用于对大气参数反演有时效性要求的运行系统。具体地，统计反演方法包括基于特征向量的统计反演方法，以及基于神经网络的统计反演方法。目前这种统计反演方法在天底探测几何传感器上得以运用。但是若进行统计反演的对象是掩星观测几何的传感器，由于每景产品的切高位置与数目均不固定，因此，相应的训练样本对应的回归系统的维数也不相同。由于上述缺陷，使得统计反演方法的应用受到限制。由于物理反演方法采用了正向辐射传输模型，从而使得物理反演方法有明确的物理意义，相应的反演精度较高。具体地，物理反演方法包括剥洋葱物理反演方法和最优物理反演方法。目前无论进行物理反演的对象是掩星观测几何的传感器，还是临边传感器，均采用上述物理反演方法进行反演。但是，上述物理反演方法也有不足之处：若进行物理反演的对象是高光谱掩星传感器，则相应的物理反演过程十分耗时。因此，若进行反演的对象是掩星观测几何的传感器，则针对上述反演方法存在的缺陷，需要一种新的反演方法以解决上述现有的反演方法所存在的缺陷。
技术实现思路
本专利技术提供一种温压廓线的反演方法和系统，不仅适用于掩星观测几何的传感器，同时满足业务化运行系统时效性的要求。第一方面，本专利技术实施例提供了一种温压廓线的反演方法，所述方法包括：根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库；根据掩星观测信息，从所述训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱；根据匹配出的训练样本集、相应的模拟光谱和选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，以及根据所述回归系统、卫星观测光谱计算得到相应的温压廓线。优选的，所述掩星观测信息包括以下一项或多项：掩星观测序列的观测时间信息、掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应的观测切高信息。优选的，所述选取调用的模型具体是正向辐射传输模型。优选的，在所述根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据之前，所述方法还包括：获取与进行反演运算相关的数据，并将相关数据形成相应的数据集。优选的，匹配出相应的训练样本集的公式具体为：Xtr为[l×n]维矩阵，其中，l为大气层数，n为样本数，Xtr为匹配出的训练样本集。优选的，生成模拟观测值的公式具体为：Ytr为[m×n]维矩阵，其中，m为对待反演的通道数与切高数进行乘法运算所得到的数值，n为样本数，Ytr为与训练样本集中的训练样本对应的模拟观测值。优选的，生成观测光谱的回归系数的公式具体为：C＝XtrYtr(YtrTYtr)-1，其中，C为观测光谱的回归系数，Xtr为匹配出的训练样本集，Ytr为与训练样本集中的训练样本对应的模拟观测值，下标tr表示训练样本，上标T代表矩阵的转置。优选的，生成温压廓线的公式具体为：X＝CYT，其中，X为大气温压廓线，Y为卫星观测数据，C为观测光谱的回归系数，上标T代表矩阵的转置。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种温压廓线的反演系统，所述系统包括：训练样本库生成单元，根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库；匹配生成单元，根据掩星观测信息，从所述训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱；计算单元，根据匹配出的训练样本集、相应的模拟光谱和选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，以及根据所述回归系统、卫星观测光谱计算得到相应的温压廓线。优选的，所述匹配生成单元对应的所述掩星观测信息包括以下一项或多项：掩星观测序列的观测时间信息、掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应的观测切高信息。因此，本专利技术提供的温压廓线的反演方法，根据掩星观测信息，从训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱，进而结合选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，从而使得本专利技术提供的温压廓线的反演方法能够适用于掩星观测几何的传感器，解决了现有的统计反演方法的温压廓线回归系统的维数不具有普适性的缺陷。此外，由于根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库，从而使得由此建立的训练样本库中的温压廓线能够随时间和空间的变化而变化，从而得到的回归系统更加精准。进一步地，基于该动态回归系统的温压廓线进行统计反演，简化了反演过程，加快了反演速度，从而满足业务化运行系统时效性的要求。附图说明图1是本专利技术实施例提供的温压廓线的反演方法的流程图；图2是本专利技术具体实例中的掩星传感器温压廓线反演流程图；图3是本专利技术具体实例中的sr38154温度廓线(纬度63°N，经度287°)，其中，数字1指示的曲线图示出了反演结果，数字2指示的曲线图示出了ACE-FTS官方温度廓线产品结果；图4是本专利技术具体实例中的sr38154温度廓线(纬度63°N，经度287°)与ACE-FTS官方温度廓线之间的差值；图5是本专利技术实施例提供的温压廓线的反演系统的结构框架图。具体实施方式下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。本专利技术实施例提供了温压廓线的反演方法，根据掩星观测信息，从训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱，进而结合选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，从而使得本专利技术提供的温压廓线的反演方法能够适用于掩星观测几何的传感器，解决了现有的统计反演方法的温压廓线回归系统的维数不具有普适性的缺陷。图1是本专利技术实施例提供的温压廓线的反演方法的流程图。下面根据图1，对本专利技术的温压廓线的反演方法进行描述，如图1所示，温压廓线的反演方法包括如下步骤：步骤101，根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库。在实际应用中，例如，选择逐月的月份，纬度选择5°，从而将数据集根据不同的月份和经纬度分类入库，建立逐月的，5°纬度格网的训练样本库。这仅仅是个示例而已。需要说明的是，为了得到包含更多客观、准确、多样数据的训练样本集，在根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据之前，本专利技术的温压廓线的反演方法还包括：获取与进行反演运算相关的数据，并将相关数据形成相应的数据集。步骤102，根据掩星观测信息，从训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱。其中，匹配出相应的训练样本集的公式具体为：Xtr为[l×n]维矩阵，其中，l为大气层数，n为样本数，Xtr为匹配出的训练样本集。在具体反演实例中，掩星观测信息可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种温压廓线的反演方法，其特征在于，所述方法包括：根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库；根据掩星观测信息，从所述训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱；根据匹配出的训练样本集、相应的模拟光谱和选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，以及根据所述回归系统、卫星观测光谱计算得到相应的温压廓线。

【技术特征摘要】
1.一种温压廓线的反演方法，其特征在于，所述方法包括：根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据，并将调取到的数据分类入库，以得到相应的训练样本库；根据掩星观测信息，从所述训练样本库中匹配出相应的训练样本集，以及根据匹配出的训练样本集和选取调用的模型生成相应的模拟光谱；根据匹配出的训练样本集、相应的模拟光谱和选取的统计回归模型，计算得到相应的观测光谱的回归系数，以及根据所述回归系统、卫星观测光谱计算得到相应的温压廓线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述掩星观测信息包括以下一项或多项：掩星观测序列的观测时间信息、掩星观测序列的经纬度信息以及与观测光谱对应的观测切高信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选取调用的模型具体是正向辐射传输模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据选取的月份信息和经纬度信息，从数据集中调取相应的数据之前，所述方法还包括：获取与进行反演运算相关的数据，并将相关数据形成相应的数据集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，匹配出相应的训练样本集的公式具体为：Xtr为[l×n]维矩阵，其中，l为大气层数，n为样本数，Xtr为匹配出的训练样本集。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成模拟观测值的公式具体为：Ytr为[m×n]维矩阵，其中，m为对待反演的通道数与切高数进行乘法运算所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小英，王雅鹏，王红梅，朱松岩，苗晶，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11