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World File Search SystemCloudSat
在此版本中，主要修改包括：1。使用两种算法，多层感知器（MLP）和随机森林（RF）。不同的组合
创建训练数据集时，有必要执行数据的时空匹配。确保两种仪器的匹配数据的时间范围在15分钟内，并且距离范围在1.5公里以内。此外，在Agri像素中，应覆盖至少两个Cloudsat和Calipso像素。匹配后，CloudSat和Calipso检测到的云分数可以更好地表示农业像素内的实际云分数。但是，匹配的数据集中的错误是不可避免的。Agri扫描方法从左到右和上下运行。全磁盘的每个完整扫描需要15分钟，并生成一个数据集。不可能确定完整磁盘中特定点的确切力矩。这将匹配数据集的时间范围限制在15分钟内。但是，在风速较高的区域，云可以在该15分钟的窗口内移动很大的距离。因此，无法避免由时序问题引起的错误。第187-199行裁判员2评论：鉴于这些结果，我认为读者需要确信您选择了合理的
太空系统司令部媒体发布
运行任务摘要：CloudSat 发射后近 18 年来一直在改善天气和气候预测，这是美国首次在太空中对云剖面和云物理特性进行全球调查，这些特性随季节和地理变化而变化。加利福尼亚州埃尔塞贡多 - 太空系统司令部的创新和原型采购 Delta
加拿大航天局
CSA / NASA mission collaborations: • Alouette / ISIS • WINDII on UARS • Fine Error Sensor on FUSE • MOPITT on TERRA • Radar components on Cloudsat • THEMIS • MET station on Phoenix lander • APXS on Curiosity Rover • Canadarm 1 on Shuttle • Canadarm 2 and Dextre on ISS • Various ISS payloads • OLA on Osiris-Rex • FGS and JWST上的Niriss•SWOT上的扩展互动Klystron•Gateway上的CanadArm3•未来的月球流浪者
用于对流层水和云冰 (TWICE) 仪器的 670 GHz 集成 InP HEMT 直接检测接收器
高层大气中的冰云是气候模型中不确定性的主要来源。对对流层上部的冰粒子进行全球观测可以提供有关气溶胶污染对冰粒子大小影响的信息，而冰粒子大小会影响云的降水过程和反照率 [1-3]。亚毫米波辐射测量仪器可以填补大约 50 µm 至 1 mm 之间的云冰粒子大小信息的空白。例如，CloudSat 的 94 GHz 雷达可以观测直径大于 ~600 µm 的粒子，而 MODIS 红外辐射计可以观测小于 ~50 µm 的粒子 [2]。对流层水和云冰 (TWICE) 仪器试图从 6U CubeSat 平台对冰粒子大小和水蒸气剖面进行全球观测，使用 16 个亚毫米波辐射测量通道，范围
3D云通过地理空间意识到的蒙版自动编码器
swath（1.4 km）。此外，凭借其太阳同步轨道，Cloudsat在同一当地时间经过赤道，将观察结果限制为在一天中的特定时间内“快照”。相比之下，成像仪器在更广泛的视野和更高的时间分辨率上进行测量，但它们仅提供“自上而下”的视角，并且不会直接测量大气曲线。但是，将不同光谱通道中的图像与大气轮廓重叠的测量结合在一起，可以推断雷达轨道以外的垂直轮廓。Barker等。[3，4]通过强度像素匹配，开发了一种将地球保健曲线扩展到3D的算法。最近的工作[5，6，7]使用了基于ML的方法（例如U-NET，CGAN，线性回归，随机森林，XGBoost），以从“自上而下”的测量中估算垂直云信息。特别是Brüning等人。[5]从MeteoSat第二代（MSG）旋转增强的可见和红外成像仪（Seviri）的卫星图像进行了训练，并具有Cloudsat Cloud Cloud Radar（CPR）反射率，重建3D云结构。对于所有方法，模型训练需要数据源之间的精确空间和时间对齐。由于雷达卫星的立交桥有限（图1b），轮廓测量值少于可用的图像（为了进行比较，MSG/Seviri每年产生40 TB的图像数据，而CPR每年产生150 GB）。然后，我们使用匹配的图像profile对进行了3D云重建任务的预训练模型。自我监督学习（SSL）的最新进展（SSL）在大型未标记数据集的训练前模型中表现出了希望，但它们在云研究中的应用仍然不足。在这项工作中，我们将SSL方法（MAE，MAE，[8]）和GeoSpatemance Authewawe AutoCododers（基于Satmae，[9]）应用于2010年的多光谱MSG/SEVIRI数据。我们的结果表明，预训练始终提高此任务的性能，尤其是在热带对流带等复杂地区。具有地理空间意识的预训练模型（即时间和坐标编码），尤其是胜过随机初始化的网络和更简单的U-NET体系结构，从而改善了重建结果。该代码将在接受后提供。
二级云场景分类产品流程...
1. 简介 微波雷达测量云层和降水的一大优势是能够根据雷达反射率因子 Z 检索定量内容数据。这可以通过设计基于 Z 与各种微物理参数（例如冰水含量 IWC 或降雨率）之间的经验关系的算法，或基于将 Z 与其他测量值相结合的多种传感器方法来实现。然而，由于大气中微物理条件的多样性，算法只需要应用于那些被认为有效的条件。换句话说，首先需要确定目标，然后选择合适的算法。算法选择过程取决于云相以及水文气象密度、形状和大小分布等基本因素。例如，虽然卷云、高层云和积雨云的上部都是以冰相云为主的云，但不可能应用单一算法来检索这些目标中的 IWC：卷云通常只包含单个冰晶，高层云在较高温度下可能包含低密度冰晶聚合体，而积雨云可能结合了冰晶、雪花、结霜颗粒、霰甚至冰雹。不同类型的云通常受不同的云动力学过程控制，具有不同的微物理特性，从而导致不同的云辐射强迫 (H
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NARDA-MITEQ 客户最终用户计划 诺斯罗普·格鲁曼公司 NASA NPOESS 诺斯罗普·格鲁曼公司 - Corvair NT-Space JAXA 全球降水测量 喷气推进实验室 NASA 火星科学实验室 Comdev JPL Cloudsat NASA NASA 水瓶座应用物理实验室 NASA 新视野号 ASTRIUM GmbH DLR TanDEM X ASTRIUM SAS ISRO Megatropics MacDonald Dettwiler CSA Radarsat ll ALCATEL Space 德国国防部 SAR-Lupe ALCATEL Space JPL Jason-2 洛克希德·马丁公司 USAF Alpha Extension 波尔多大学 ESA Herschel SRON ESA Herschel Technologica CSA Herschel Max Plank 研究所 ESA Herschel Dornier DLR TerraSAR-X 喷气推进实验室 NASA Miro、EOS-MLS Assurance Technology 美国海军 Windsat ITT USAF Alpha l-lV 摩托罗拉/GD USAF P-94-99、02 E-Systems JPL SEAWINDS Matra Marconi EUMESAT MHS E-Systems JPL GEOSAT Aerojet 美国空军 SSMIS、AMSU-B Millitech 美国空军 SSMIS Lockheed 美国空军 STS-54 应用物理实验室 美国海军 Seasat、Spinsat、Topex、扩展试验台 Millitech Ball Aerospace 全球微波成像仪 Harris 美国空军 Alpha Extension 喷气推进实验室 NASA AURA 喷气推进实验室 ESA 罗塞塔号和着陆器 CONAE CONAE 水瓶座/SAC-D 诺斯罗普·格鲁曼 NOAA JPSS 喷气推进实验室 NOAA COSMIC 喷气推进实验室 NASA GRAIL JHU/APL NASA 辐射带风暴探测器 (RBSP)
中尺度的季节和季节内变化...
利用 A-Train 卫星、地面闪电网络和再分析场，研究了南亚中尺度对流系统 (MCS) 的季节和季节内差异。季风前期 (4 月至 5 月) MCS 主要发生在孟加拉国和孟加拉湾东部。在季风期间 (6 月至 9 月)，小型 MCS 发生在梅加拉亚高原和东北喜马拉雅山凹口，而大型相连的 MCS 则在孟加拉湾最为普遍。与季风前期 MCS 相比，季风期 MCS 产生的闪电较少，在 CloudSat 观测中表现出更广泛的层状云和砧状反射率结构。在季风期间，孟加拉湾和梅加拉亚高原 MCS 随 30-60 天的向北传播的季节内振荡而变化，而东北喜马拉雅山凹口 MCS 与弱大规模异常有关，但局部 CAPE 增强。在季节内活跃期，一个大型相连的 MCS、降水和闪电增强区从阿拉伯海东北部向东南延伸至印度和孟加拉湾，两侧是抑制异常。在这个增强区内观察到了空间变化：在 MCS 增强较少的地方闪电增强最强，反之亦然。再分析合成数据表明，孟加拉湾 MCS 与季风低压有关，季风低压在活跃的季风期间频繁出现，而梅加拉亚高原 MCS 在间歇期结束时最常见，因为异常西南风加强了朝向地形的湿润平流。在这两个地区，当大规模环境较潮湿时，MCS 表现出更广泛的层状云和砧状云区，闪电较少，反之亦然。