Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.227.0.245
    [SESS_TIME] => 1711705709
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 3076bc811102e9800858b64d2790ae13
    [UNIQUE_KEY] => 5372dea9961b8d8b2114c2b6259ace8b
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Оптика атмосферы и океана

2017 год, номер 7

Решение обратной задачи DIAL-IPDA аэрокосмического лидарного зондирования углекислого газа на основе бионических методов

А.Я. СУХАНОВ
Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, 634055, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1
say@iao.ru
Ключевые слова: атмосфера, лидар, углекислый газ, парниковый газ, бионический метод, нейронная сеть, генетический алгоритм, atmosphere, lidar, carbon dioxide, greenhouse gas, bionic method, neural net, genetic algorithm
Страницы: 589-597
Подраздел: ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ АТМОСФЕРЫ, ГИДРОСФЕРЫ И ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ

Аннотация

Рассматривается применение бионических методов, в частности нейронных сетей и генетических алгоритмов, для решения задачи восстановления относительной концентрации парникового газа CO2 при зондировании с борта стратосферного аэростата или дирижабля. В качестве сигналов для восстановления используются обратно-рассеянный и отраженный от поверхности Земли сигналы на длинах волн вблизи 1572 нм. Приводятся сравнения ошибок восстановления при использовании стандартного DIAL-подхода и в комбинации с технологией IPDA. Для предложенных технических характеристик лидара средняя ошибка разработанных алгоритмов менее 1 ppm. Применение генетического алгоритма основано на минимизации невязки между модельным представлением сигналов и полученным сигналом. Обучение нейронной сети происходит на примерах моделируемых сигналов (отраженного и рассеянного) и высотном распределении газовой концентрации.

DOI: 10.15372/AOO20170707