使用新版(Version 3.01)星载激光雷达CALIPSO Level 1剖面数据和Level 2的大气气溶胶光学厚度(AOD)数据反演全球海面风速。将AOD数据用于大气双程透射率的校正。对CALIPSO 所采集的2007年1月、4月、7月和10月532 nm 波长无云激光测量数据进行应用计算，采用532 nm退偏比经验修正海面白帽及水下次表层水体散射的影响，同时选用准同步的AMSR-E海面风速测量值为真值进行对比。对应2007年的4个月，由CALIPSO星载激光雷达532 nm单脉冲测量数据反演海面风速的标准偏差分别为1.24、1.24、1.24、1.20 m/s，由5 km滚动平均数据反演海面风速的标准偏差分别为0.98、1.02、0.98、0.94 m/s。结果表明，采用的数据反演方法可行且数据利用率得到提高。

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遥感图像分类，共10类图像大小64*64。

传统的水体信息提取方法难以处理包含复杂信息的大规模遥感图像。针对该问题，本次对应遥感图像与显著图建立了遥感数据分类标准，分割遥感影像中的重要信息。针对遥感影像水体信息提取的需求，改良了PCNN神经网络，建立了快速响应的PCNN神经网络模型，并实现了基于Matlab的验证平台。同时对比了PCNN神经网络模型与3种常见水体信息提取方法，可以证明PCNN神经网络在识别准确性、网络运行的效率与可靠性方面均表现优秀。

基于BP神经网络的遥感影像分类方法研究，张建平，王崇倡，采用BP神经网络进行遥感影像分类，可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性。然而，BP网络自身也存在着�

南京大学王凤敏的热红外遥感原理及应用课件，对实习热红外遥感有一定的参考价值。

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