ОЦЕНКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ ЗОНДИРОВАНИЯ CO2 КОСМИЧЕСКИМ ЛИДАРОМ С ГЕТЕРОДИННЫМ ПРИЕМНИКОМ

Abstract

Приведены оценки возможностей нейронных сетей при решении обратной задачи лидарного зондирования атмосферы при измерениях профилей и средней концентрации углекислого газа. Приводятся технические характеристики лидарной системы с гетеродинным приемником достаточные для получения средней концентрации с погрешностью порядка 1.37-1.44 ppm, что соответствует ошибке измерений 0.35% при разрешении 60 км.

Estimates are given of the neural networks capabilities in solving the inverse problem of atmospheric lidar sensing when measuring profiles and average carbon dioxide concentrations. The technical characteristics of a lidar system with a heterodyne receiver are sufficient to obtain an average concentration with an error of about 1.37-1.44 ppm which corresponds to 0.35% error and resolution 60 km.