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与高光谱热红外数据相比,超光谱热红外数据中包含了臭氧(O3)和甲烷(CH4)在大气垂直剖面上更多的状态信息,为提升O3和CH4廓线的反演精度提供了可能。然而,超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄,这在给数据引入一些特有可反演信息的同时还引入了大量的相似信息,这些特征均无法被现有的基于高光谱热红外数据的通道选择方法识别。为了保证超光谱热红外数据反演O3和CH4廓线的效率和精度,我们提出了一种基于大气灵敏度和雅可比剖面的通道优选方法(OWSP法)。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,优选出受其他气体干扰较小的通道为初选通道;其次,深度分析通道雅可比特征后提出了优化雅可比矩阵的策略,具体为将通道雅可比量化为表征通道信息容量的因素,并采用迭代的方法获取最终的通道选择结果。本文将OWSP方法应用在阿拉善、北京—天津、长江三角洲和珠江三角洲4个典型地区的冬夏季大气条件下,与常用的最佳灵敏度法(OSP法)相比,OWSP方法所选的通道集合中冗余信息少,同时也可以识...  相似文献   
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