一种激光测高仪云散射误差修正方法及装置与流程

本发明涉及卫星激光测高技术领域，具体涉及一种激光测高仪云散射误差修正方法及装置。

背景技术：

卫星激光测高是一种能够高频率、大范围地获取亚米级甚至厘米级高程信息的技术，已经成为对地观测的重要手段之一。但是当大气中存在云时，激光脉冲受到云多次散射、吸收的影响而被拉伸，导致脉冲质心在被接收时接收时间会产生偏差测量、延迟，因此通过卫星激光测高时，为了保证获取数据的高程精度，云是一个不可忽略的因素。且研究人员发现，云对卫星激光测高的影响，主要来自于多次散射效应，基于此发现，研究人员基于半解析蒙特卡洛法模拟了特定条件下云多次散射对激光测高数据精度的影响，结果表明测高偏差与云层高度、云有效粒子半径、云光学厚度、浓度等多种因素有关，因此必须基于实时的大气观测参数和半解析蒙特卡洛法修正测高偏差，以提高测距值。但实际观测中很难同步获取实时大气相关数据，无法快速完成对测高结果的修正，且修正精度低。

技术实现要素：

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的无法快速完成对测高结果修正的缺陷，从而提供一种激光测高仪云散射误差修正方法及装置。

本发明第一方面提供了一种激光测高仪云散射误差修正方法，包括：获取测高激光的回波波形数据，回波波形数据包括不同海拔的回波功率；根据回波波形数据计算原始测高数据；根据回波功率计算不同海拔处的后向散射系数和消光系数；根据后向散射系数计算云顶高度、云底高度；根据后向散射系数及消光系数计算削弱系数；根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度；根据云光学厚度和大气散射引起的测高偏差模型计算测高偏差修正值；根据原始测高数据和测高偏差修正值计算修正测高数据。

可选地，根据回波功率计算不同海拔处的后向散射系数和消光系数的步骤，包括：根据回波功率和不同海拔处的预设温度函数、预设气压函数、预设相对湿度函数计算不同海拔处的温度、气压、相对湿度；根据不同海拔处的温度、气压、相对湿度计算不同海拔处的后向散射系数；根据后向散射系数计算不同海拔处的消光系数。

可选地，根据后向散射系数计算云顶高度，包括：根据不同海拔处的后向散射系数和预设散射常数计算不同海拔处的顶部阈值；将首个大于顶部阈值的向后散射系数所对应的海拔高度确定为云顶高度。

可选地，通过如下公式计算顶部阈值：tt＝(βm(z)+ψ)·f，其中，βm表示当前海拔的后向散射系数，ψ表示散射常数，f＝(0.70d0+(i_bin_cnt/2)/180.0d0)，i_bin_cnt表示当前海拔的节点编号，d0表示激光测高仪所接收的回波功率被转化为0-255之间的量化值。

可选地，根据后向散射系数计算云底高度，包括：根据不同海拔处的后向散射系数、云顶高度、云顶高度的节点编号、云顶高度所对应的顶部阈值计算不同海拔处的底部阈值；将首个大于底部阈值的向后散射系数所对应的海拔高度确定为云底高度。

可选地，通过如下公式计算底部阈值：tb＝tt-(i_bin_cnt-i_bin_top)·d_top_thr·0.0010，其中，i_bin_top表示当前云层云顶高度的节点编号，d_top_thr表示当前云层云顶高度所对应的顶部阈值。

可选地，通过如下公式计算云光学厚度：其中，ztop表示云顶高度，zbottom表示云底高度，sα(z)表示海拔为z处的削弱系数。

可选地，大气散射引起的测高偏差模型为：y＝a+b·exp(c·τ)，其中，τ表示云光学厚度。

本发明第二方面提供了一种激光测高仪云散射误差修正装置，包括：回波波形数据获取模块，用于获取测高激光的回波波形数据，回波波形数据包括不同海拔的回波功率；原始测高数计算模块，用于据根据回波波形数据计算原始测高数据；后向散射系数计算模块，用于根据回波功率计算不同海拔处的后向散射系数和消光系数；云检测模块，用于根据后向散射系数计算云顶高度、云底高度；削弱系数计算模块，用于根据后向散射系数及消光系数计算削弱系数；云光学厚度计算模块，用于根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度；测高偏差修正值计算模块，用于根据云光学厚度和大气散射引起的测高偏差模型计算测高偏差修正值；修正测高数据计算模块，用于根据原始测高数据和测高偏差修正值计算修正测高数据。

本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，从而执行如本发明第一方面提供的激光测高仪云散射误差修正方法。

本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行如本发明第一方面提供的激光测高仪云散射误差修正方法。

本发明技术方案，具有如下优点：

1.本发明提供的激光测高仪云散射误差修正方法，获取测高激光的回波波形数据，先根据回波波形数据计算原始测高数据，然后根据回波波形数据计算激光在不同海拔高度处的后向散射系数和消光系数，根据后向散射系数计算云层的云顶高度和云底高度，根据后向散射系数和消光系数计算削弱系数，从而根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度，最后根据云光学厚度和预设的测高修正值计算模型计算测高修正值，根据测高修正值和原始测高数据即可得到修正测高数据，由上述过程可以看出，本申请提供的激光测高仪云散射误差修正方法在计算修正测高数据的过程中，仅基于获取的测高激光的回波波形数据进行计算，无需获取其他参数，因此计算过程比较简单，可以快速获取修正测高数据，并且是激光测高结果有误差的主要因素为云光学厚度，因此将计算出的云光学厚度代入大气散射引起的测高偏差模型中不仅可以快速计算出测高偏差修正值，并且计算出的测高偏差修正值比较精确。

2.本发明提供的激光测高仪云散射误差修正方法，在计算云顶高度时，分别计算不同海拔高度处的后向散射系数和顶部阈值，当出现某一高度的后向散射系数大于顶部阈值时，判定该高度为云顶高度。由于云层和不同的海拔高度，都会引起激光的后向散射系数的不同，因此本发明中分别计算了不同海拔高度处的后向散射系数和顶部阈值，将首个大于顶部阈值的后向散射系数对应的海拔高度判定为云顶高度，可以准确且快速的找到影响测高数据的云层。

3.本发明提供的激光测高仪云散射误差修正方法，当计算得到云顶高度后，在计算云底高度时，分别计算不同海拔高度处的后向散射系数和底部阈值，当出现某一高度的后向散射系数大于顶部阈值时，判定该高度为云底高度。由于云层和不同的海拔高度，都会引起激光的后向散射系数的不同，因此本发明中分别计算了不同海拔高度处的后向散射系数和底部阈值，将首个大于底部阈值的后向散射系数对应的海拔高度判定为云底高度，可以准确且快速的找到影响测高数据的云层。

4.本发明提供的激光测高仪云散射误差修正装置，获取测高激光的回波波形数据，先根据回波波形数据计算原始测高数据，然后根据回波波形数据计算激光在不同海拔高度处的后向散射系数和消光系数，根据后向散射系数计算云层的云顶高度和云底高度，根据后向散射系数和消光系数计算削弱系数，从而根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度，最后根据云光学厚度和预设的测高修正值计算模型计算测高修正值，根据测高修正值和原始测高数据即可得到修正测高数据，由上述过程可以看出，本申请提供的激光测高仪云散射误差修正装置在计算修正测高数据的过程中，仅基于获取的测高激光的回波波形数据进行计算，无需获取其他参数，因此计算过程比较简单，可以快速获取修正测高数据，并且是激光测高结果有误差的主要因素为云光学厚度，因此将计算出的云光学厚度代入大气散射引起的测高偏差模型中不仅可以快速计算出测高偏差修正值，并且计算出的测高偏差修正值比较精确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中激光测高仪云散射误差修正方法的一个具体示例的流程图；

图2为本发明实施例中获取的回波功率图；

图3-图4为本发明实施例中激光测高仪云散射误差修正方法的一个具体示例的流程图；

图5为本发明实施例中兴凯湖区域数据分布与修正模型分布图；

图6为本发明实施例中激光测高仪云散射误差修正装置的示意图；

图7为本发明实施例中计算机设备示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

实施例1

卫星激光测高是一种能够高频率、大范围地获取亚米级甚至厘米级高程信息的技术，已经成为对地观测的重要手段之一。通过卫星激光测高时，为了保证获取数据的高程精度，云是一个不可忽略的因素。且研究人员发现，云对卫星激光测高的影响，主要来自于多次散射效应，基于此发现，研究人员基于半解析蒙特卡洛法模拟了特定条件下云多次散射对激光测高数据精度的影响，结果表明测高偏差与云层高度、云有效粒子半径、云光学厚度、浓度等多种因素有关，因此必须基于实时的大气观测参数和半解析蒙特卡洛法修正测高偏差，以提高测距值。但实际观测中很难同步获取实时大气相关数据，无法快速完成对测高结果的修正，且修正精度低。

本发明实施例提供了一种激光测高仪云散射误差修正方法，如图1所示，包括：

步骤s10：获取测高激光的回波波形数据，回波波形数据包括不同海拔的回波功率，不同海拔的回波功率如图2所示。

步骤s20：根据回波波形数据计算原始测高数据，原始测高数据是采用传统的计算方法计算得到的，例如可以是时间重心法。

步骤s30：根据回波功率计算不同海拔处的后向散射系数和消光系数，后向散射系数，表示激光脉冲在大气传输中受到大气环境的影响，这种影响一般指云等大气粒子的散射作用。

步骤s40：根据后向散射系数计算云顶高度、云底高度。不同海拔高度处存在的云粒子数的不同，会引起后向散射系数的不同，因此可以根据后向散射系数计算出云顶高度和云底高度。

步骤s50：根据后向散射系数及消光系数计算削弱系数。

步骤s60：根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度。

在一具体实施例中，计算云光学厚度的方法有多种，由于大气中与激光脉冲相互作用产生的后向散射信号中包括了大气分子和云等粒子散射影响，这两种散射影响分别属于瑞利散射和米散射，瑞利散射信号的强度与辐射波长的-4次方成比例，米散射信号的强度与辐射波长的-(1～2)次方成比例，在波长较长或有云密度较大的情况下，大气回波信号中米散射信号占据主要成分，而瑞利散射信号相对很弱，可以忽略，在这种只需考虑单一成分的情况下，使用斜率法求解最有效，因此本发明实施例中通过斜率法计算云光学厚度。

在通过斜率法计算云光学厚度时，先根据后向散射系数及消光系数计算削弱系数，计算公式如式(1)所示：

sα(z)＝αα(z)βα(z)，(1)

其中，z为激光脉冲所在海拔高度，sα(z)为云对激光的削弱系数(在一些文献中也称为有效消光系数)，表示在z高度散射的全部能量，βα(z)为云的后向散射系数，αα(z)为云的消光系数。

然后根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度，计算公式如式(2)所示：

其中，τ为云光学厚度，ztop为云顶高度，zbottom为云底高度。

步骤s70：根据云光学厚度和测高偏差模型计算测高偏差修正值。

步骤s80：根据原始测高数据和测高偏差修正值计算修正测高数据。在实验中发现，由云引起的前后散射会引起较大的测高偏差，导致通过时间重心法解算的地表高程偏小，因此原始测高数据通过加上修正模型求得的测高偏差修正值，即可完成误差改正，得到的修正测高数据为更准确的测高数据。

本发明实施例提供的激光测高仪云散射误差修正方法，获取测高激光的回波波形数据，先根据回波波形数据计算原始测高数据，然后根据回波波形数据计算激光在不同海拔高度处的后向散射系数和消光系数，根据后向散射系数计算云层的云顶高度和云底高度，根据后向散射系数和消光系数计算削弱系数，从而根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度，最后根据云光学厚度和预设的测高修正值计算模型计算测高修正值，根据测高修正值和原始测高数据即可得到修正测高数据，由上述过程可以看出，本申请提供的激光测高仪云散射误差修正方法在计算修正测高数据的过程中，仅基于获取的测高激光的回波波形数据进行计算，无需获取其他参数，因此计算过程比较简单，可以快速获取修正测高数据，并且是激光测高结果有误差的主要因素为云光学厚度，因此将计算出的云光学厚度代入大气散射引起的测高偏差模型中不仅可以快速计算出测高偏差修正值，并且计算出的测高偏差修正值比较精确。

在一具体实施例中，测高数大气中可能不止存在一层云，当出现多层云时，需分别计算出每层云的云顶高度、云底高度，然后分别计算出每层云的云光学厚度，将计算出的多个云光学厚度分别代入大气散射引起的测高偏差模型中，计算出多个测高偏差修正值，然后将在原始测高数据上加上所有测高偏差修正值即可得到修正测高数据。

在一可选实施例中，如图3所示，步骤s30具体包括：

步骤s31：根据回波功率和不同海拔处的预设温度函数、预设气压函数、预设相对湿度函数计算不同海拔处的温度、气压、相对湿度。在一具体实施例中，不同海拔处的预设温度函数、预设气压函数、预设相对湿度函数可通过美国标准大气表可查询得到，通过回波功率可计算到不同海拔处的温度、气压、相对湿度，且大气中存在云时，回波功率会发生突变，如图2所示，探测高度为c时，信号强度发生了突变，因此在同一海拔高度下，云粒子的存在也会影响大气的温度、气压、相对湿度。

步骤s32：根据不同海拔处的温度、气压、相对湿度计算不同海拔处的后向散射系数。后向散射系数是一个与激光脉冲波长(1064nm)、脉冲所在高度有关的物理量。后向散射系数的计算公式如式(3)所示：

βm(z,λ)＝5.45n(z)(550/λ)⁴10^-26，(3)

其中，其中βm为后向散射系数，z为所在位置海拔高度，λ为激光雷达波长(1064nm)，n(z)为海拔z处的大气分子密度，通过如下公式(4)计算：

n(z)＝p(z)/(ktv(z))，(4)

其中，k为干燥空气的玻尔兹曼常数，p(z)为海拔z处的大气压强，tv为虚拟温度。tv由相对湿度(由met数据得到)计算，首先将其转换为水蒸气混合比。因此，需要首先计算饱和蒸汽压(es)，它是大气温度(t)的函数，如下式(5)所示：

es＝0.612e^{17.67t/(t-29.66)}，(5)

t为海拔z处的温度。

然后通过如下公式(6)计算饱和混合比(qs)：

qs＝0.622es/(p/10)，(6)

其中，p为大气压强。

实际大气水汽混合比q定义为相对湿度与饱和混合比的积除以100，即：

q＝rqs/100，(7)

其中，qs为饱和混合比，r为相对湿度，虚拟温度tv通过公式(8)计算：

步骤s33：根据后向散射系数计算不同海拔处的消光系数。

消光系数对反演云光学厚度参数具有重要意义。计算公式(9)如下所示：

αm(z)＝smβm(z)，(9)

其中，sm为后向散射激光雷达比，βm(z)为在海拔z处的后向散射系数，αm(z)为消光系数。在本发明实施例中，为了更好的实现自动化反演，将17.8作为后向散射激光雷达比常数，带入公式计算消光系数。

在一可选实施例中，如图4所示，上述步骤s40中，根据后向散射系数计算云顶高度的步骤包括：

步骤s41：根据不同海拔处的后向散射系数和预设散射常数计算不同海拔处的顶部阈值，海拔高度的不同也会引起后向散射系数的不同，因此在计算云顶高度时，对于不同的海拔高度需要计算不同的顶部阈值。

步骤s42：将首个大于顶部阈值的向后散射系数所对应的海拔高度确定为云顶高度。

计算云顶高度的过程实际是搜索云的过程，本发明实施例中对云搜索算法参考了icesat(ice,cloudandlandelevationsatellite)卫星上搭载的地球激光测高系统glas(geo-sciencelaseraltimetrysystem)所采用的算法。glas1064nm通道仅下传地表0.25km至20km范围内的后向散射廓线数据，其中每隔76.8m划分为一节(bin)。如果连续三个连续bin的后向散射信号大于阈值，则认为在该高度存在云。之后进一步判断云顶高度、云底高度。在实际数据处理中，不同高度的云对激光脉冲的影响是不同的，因此通过迭代计算不同高度后向散射系数阈值。

本发明实施例提供的激光测高仪云散射误差修正方法，在计算云顶高度时，分别计算不同海拔高度处的后向散射系数和顶部阈值，当出现某一高度的后向散射系数大于顶部阈值时，判定该高度为云顶高度。由于云层和不同的海拔高度，都会引起激光的后向散射系数的不同，因此本发明中分别计算了不同海拔高度处的后向散射系数和顶部阈值，将首个大于顶部阈值的后向散射系数对应的海拔高度判定为云顶高度，可以准确且快速的找到影响测高数据的云层。

在一可选实施例中，通过如下公式(10)计算顶部阈值：

tt＝(βm(z)+ψ)·f，(10)

其中，βm表示当前海拔的后向散射系数，ψ表示散射常数，f＝(0.70d0+(i_bin_cnt/2)/180.0d0)，i_bin_cnt表示当前海拔的节点编号，d0表示激光测高仪所接收的回波功率被转化为0-255之间的量化值，其中，当回波功率为54.47时被量化为0，此处的d0表示该量化值，数值上等价于54.47。在一具体实施例中，以卫星从海拔高度20km开始计数，知道距离地面260m结束为例，在20km处i_bin_cnt计数为0，从海拔高度19km(i_bin_cnt＝14)高度开始测试信号，向下移动，如果连续出现3个信号超过各自海拔对应的顶部阈值(tt)，则判断出现云层干扰。一旦出现这种情况，将云顶高度定义为三个节点中第一个超过阈值的高度。

在一可选实施例中，如图4所示，上述步骤s40中，根据后向散射系数计算云底高度的步骤包括：

步骤s43：根据不同海拔处的后向散射系数、云顶高度、云顶高度的节点编号、云顶高度所对应的顶部阈值计算不同海拔处的底部阈值，与上述计算云顶高度相同，不同海拔高度对激光的散射不同，导致向后散射系数也不同，因此需要对不同的海拔高度分别计算底部阈值，对云底高度的计算是在计算得到云顶高度后计算的，并且在具体实施例中，大气中的云层可能有多层，而在计算云底高度时所用到的云顶高度、云顶高度的节点编号、云顶高度所对应的顶部阈值中的云顶都是指当前云层的云顶。

步骤s44：将首个大于底部阈值的向后散射系数所对应的海拔高度确定为云底高度。

本发明实施例提供的激光测高仪云散射误差修正方法，当计算得到云顶高度后，在计算云底高度时，分别计算不同海拔高度处的后向散射系数和底部阈值，当出现某一高度的后向散射系数大于顶部阈值时，判定该高度为云底高度。由于云层和不同的海拔高度，都会引起激光的后向散射系数的不同，因此本发明中分别计算了不同海拔高度处的后向散射系数和底部阈值，将首个大于底部阈值的后向散射系数对应的海拔高度判定为云底高度，可以准确且快速的找到影响测高数据的云层。

在一可选实施例中，通过如下公式(11)计算底部阈值：

tb＝tt-(i_bin_cnt-i_bin_top)·d_top_thr·0.0010，(11)

其中，i_bin_top表示当前云层云顶高度的节点编号，d_top_thr表示当前云层云顶高度所对应的顶部阈值。在一具体实施例中，tb最初等于层顶的tt，并且当在bin内向下移动时，每750m范围下降约1％。当发现新的3个连续的bin计算得到的后向散射系数大于各自海拔高度处的底部阈值使，将第一个bin判定为云层底部。

为了搜索到大气中的所有云层，搜索算法继续根据式(10)定义新的tt，直到找到新的云层或到达海拔高度250米处(视为到达地表，不与地表信号混合)。

在一可选实施例中，大气散射引起的测高偏差模型为如下公式(12)：

y＝a+b·exp(c·τ)，(12)

其中，τ表示云光学厚度。

本申请的发明人通过研究实际数据发现，对于受云散射影响的卫星激光测高数据而言，当云光学厚度小于2时，数据的云光学厚度(cod)与云引起的测高偏差呈现较强的相关性，整体呈现以e为底的指数函数分布，因此建立的大气散射引起的测高偏差模型为指数函数，对于大气散射引起的测高偏差模型中的参数a、b、c可以根据实际试验获得，在本发明实施例中，发明人通过实验获得的大气散射引起的测高偏差模型为公式(13)：

y＝-0.2758+0.2311*exp(1.6153*x)。(13)

在一具体实施例中，通过本发明实施例提出的大气散射引起的测高偏差模型通过兴凯湖区域icesat/glas数据进行了相关的精度验证实验，如图5所示，点状线为在云的影响下，通过传统的测高方法得到的原始测高数据与兴凯湖区域的实际高度之间的偏差值，光滑曲线为通过本发明实施例提供的大气散射引起的测高偏差模型计算得到的测高偏差修正值，由图中可以看出，测高偏差修正值与偏差值较为吻合，因此在原始测高数据的基础上加上测高偏差修正值可以得到较为准确的修正测高数据，经计算，在cod为0～2时，整体均方根误差(rmse)为0.054，可以将测高偏差修正至5cm以内，由此可见，本发明实施例提供的大气散射引起的测高偏差模型较为可靠，通过该模型计算出的测高偏差修正值较为准确。

在一具体实施例中，当云光学厚度大于2时，cod与对应测高偏差相关性开始降低，此时测高偏差远远超过标准测高产品精度1～2数量级，因此当计算得到的cod大于2时，计算得到的测高数据误差太大无法修正，应当作为大气散射非常明显、数据质量退化严重进行标记，该激光点不推荐使用。

实施例2

本案明实施例提供了一种激光测高仪云散射误差修正装置，如图5所示，包括：

回波波形数据获取模块10，用于获取测高激光的回波波形数据，回波波形数据包括不同海拔的回波功率，详细描述见上述实施例1中对步骤s10的描述。

原始测高数据计算模块20，用于据根据回波波形数据计算原始测高数据，详细描述见上述实施例1中对步骤s20的描述。

后向散射系数计算模块30，用于根据回波功率计算不同海拔处的后向散射系数和消光系数，详细描述见上述实施例1中对步骤s30的描述。

云检测模块40，用于根据后向散射系数计算云顶高度、云底高度，详细描述见上述实施例1中对步骤s40的描述。

削弱系数计算模块50，用于根据后向散射系数及消光系数计算削弱系数，详细描述见上述实施例1中对步骤s50的描述。

云光学厚度计算模块60，用于根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度，详细描述见上述实施例1中对步骤s60的描述。

测高偏差修正值计算模块70，用于根据云光学厚度和大气散射引起的测高偏差模型计算测高偏差修正值，详细描述见上述实施例1中对步骤s70的描述。

修正测高数据计算模块80，用于根据原始测高数据和测高偏差修正值计算修正测高数据，详细描述见上述实施例1中对步骤s80的描述。

本发明实施例提供的激光测高仪云散射误差修正装置，获取测高激光的回波波形数据，先根据回波波形数据计算原始测高数据，然后根据回波波形数据计算激光在不同海拔高度处的后向散射系数和消光系数，根据后向散射系数计算云层的云顶高度和云底高度，根据后向散射系数和消光系数计算削弱系数，从而根据云顶高度、云底高度、削弱系数计算云光学厚度，最后根据云光学厚度和预设的测高修正值计算模型计算测高修正值，根据测高修正值和原始测高数据即可得到修正测高数据，由上述过程可以看出，本申请提供的激光测高仪云散射误差修正装置在计算修正测高数据的过程中，仅基于获取的测高激光的回波波形数据进行计算，无需获取其他参数，因此计算过程比较简单，可以快速获取修正测高数据，并且是激光测高结果有误差的主要因素为云光学厚度，因此将计算出的云光学厚度代入大气散射引起的测高偏差模型中不仅可以快速计算出测高偏差修正值，并且计算出的测高偏差修正值比较精确。

实施例3

本发明还提供一种计算机设备，如图6所示，该计算机设备主要包括一个或多个处理器91以及存储器92，图6中以一个处理器91为例。

该计算机设备还可以包括：输入装置99和输出装置94。

处理器91、存储器92、输入装置99和输出装置94可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

处理器91可以为中央处理器(centralprocessingunit，cpu)。处理器91还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器92可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据激光测高仪云散射误差修正装置的使用所创建的数据等。此外，存储器92可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器92可选包括相对于处理器91远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至激光测高仪云散射误差修正装置。输入装置99可接收用户输入的计算请求(或其他数字或字符信息)，以及产生与激光测高仪云散射误差修正装置有关的键信号输入。输出装置94可包括显示屏等显示设备，用以输出计算结果。

实施例4

本发明提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的激光测高仪云散射误差修正方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。