Atmospheric boundary-layer height estimation by adaptive Kalman filtering of lidar data
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/12627
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2010
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
A solution based on a Kalman filter to trace the evolution of the atmospheric boundary layer (ABL) sensed by an elastic
backscatter lidar is presented. An erf-like profile is used to model the mixing layer top and the entrainment zone thickness. The extended Kalman filter (EKF) enables to retrieve and track the ABL parameters based on simplified statistics of the ABL dynamics and of the observation noise present in the lidar signal. This adaptive feature permits to analyze atmospheric scenes with low signal-to-noise ratios without need to resort to long time averages or rangesmoothing techniques, as well as to pave the way for an automated detection method. First EKF results based on
synthetic lidar profiles are presented and compared with a typical least-squares inversion for different SNR scenarios.
CitacióTomas, S.; Rocadenbosch, F.; Sicard, M. Atmospheric boundary-layer height estimation by adaptive Kalman filtering of lidar data. A: SPIE International Symposium - Remote Sensing Europe. "Remote Sensing of Clouds and the Atmosphere XV". Toulouse: 2010, p. 782704-1-782704-10.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
tomas_spie2010.pdf | Tomas et al., SPIE2010 | 290,0Kb | Visualitza/Obre |