Weltraumgestützte Lidar-Systeme ermöglichen die Beobachtung der vertikalen Verteilung von Wolken- und Aerosoleigenschaften und stellen einzigartige Mittel zur Erforschung und Überwachung von Wolken und Aerosolen dar. Das Orthogonal polarisierte Wolken- und Aerosol-Lidar (CALIOP) ist seit Jahren im Einsatz und liefert umfangreiche Daten zur Beobachtung von Wolken- und Aerosolprofilen. Die genaue Rückgewinnung und Extraktion von Profilinformationen setzt die präzise Erkennung der räumlichen Positionen von Wolken- und Aerosolschichten aus den Lidardaten voraus. Die offiziellen CALIOP-Algorithmen verwenden Erfahrungsschwellenwerte zur Detektion von Schichten, weisen jedoch eine hohe Rate an Schichtfehlern auf. Die bisherigen Hypothesentests, wie der eindimensionale Simple Multi-Scale Algorithm (1D-SMA), umgehen das Setzen traditioneller Schwellenwertarrays, indem sie überprüfen, ob ein gegebenes Signal zu der Annahme einer Hintergrundatmosphärenverteilung passt, und dadurch die Detektionsgenauigkeit verbessern. Trotzdem wird bei diesen Methoden die räumliche Kontinuität von Schichtsignalen in zweidimensionalen vertikalen Profilumgebungen nicht berücksichtigt, und es treten weiterhin Fehler bei der Schichtdetektion auf. Daher wird in dieser Studie ein zweidimensionaler Simple Multi-Scale Algorithm (2D-SMA) auf der Grundlage einer Bernoulli-Wahrscheinlichkeitsverteilung vorgeschlagen. Dieser Algorithmus ersetzt die empirischen Schwellenwertarrays durch ein statistisches Wahrscheinlichkeitsmodell und nutzt ein zweidimensionales Schichtdetektionsfenster, das mehrere Profile abdeckt, um die räumliche Korrelation benachbarter Profilsignale zu berücksichtigen. Der neue Algorithmus weist bei der Gesamtschichtfläche, die mit einer horizontalen Auflösung von 5-80 km umfassend detektiert wird, eine um 50,45% höhere Erkennungsrate auf als der offizielle CALIOP-Algorithmus und eine um 32,45% höhere Erkennungsrate als der eindimensionale 1D-SMA. Der neue Algorithmus kann bereits bei einer horizontalen Auflösung von 5-20 km eine vergleichbare Schichtdetektionsmenge wie der offizielle Algorithmus bei voller Auflösung erreichen. Schließlich wird die Zuverlässigkeit des neuen Algorithmus durch die Evaluation des Lidar-Depolarisationsverhältnisses für Eiswolken bestätigt.

Weltraumgestützte Lidar-Systeme;CALIOP;Wolken und Aerosole;Schichtdetektung;Multiskalierung