El radar láser a bordo del espacio es capaz de observar la distribución vertical de las características de las nubes y el aerosol, lo que lo convierte en un medio único para estudiar y monitorear las nubes y el aerosol. El radar láser espacial con polarización ortogonal de nubes y aerosoles (CALIOP) ha estado operando en órbita durante varios años, proporcionando una gran cantidad de datos de observación vertical de nubes y aerosoles. Detectar la posición espacial de las capas de nubes y aerosoles en los datos del radar láser es una condición previa para la inversión precisa y la extracción de información de las capas. El algoritmo oficial de CALIOP se basa en valores umbral empíricos para la detección de capas, y presenta muchas lagunas en la detección de capas. El algoritmo de prueba hipotética a varias escalas en una dimensión (1D-SMA), representativo, utiliza una prueba de probabilidad de hipótesis, evitando así el establecimiento de una matriz de valores umbral empíricos tradicionales y mejorando la precisión de detección. Sin embargo, los métodos mencionados anteriormente no tuvieron en cuenta la continuidad espacial de la señal de capa en un escenario vertical bidimensional, y los casos de falta de detección de capas todavía ocurrían. Por lo tanto, se propuso un nuevo algoritmo de prueba hipotética a varias escalas en dos dimensiones (2D-SMA), que utiliza un modelo de probabilidad estadística en lugar de la matriz de valores umbral empíricos tradicionales, y combina una ventana de detección de capas bidimensional que cubre varios perfiles verticales adyacentes, permitiendo el uso de la correlación espacial de la señal de los perfiles vecinos. El nuevo algoritmo aumenta el área total detectada de las capas en toda la resolución horizontal (5-80 km) en un 50,45% en comparación con el algoritmo oficial de CALIOP, un 32,45% más que el método unidimensional 1D-SMA. El nuevo algoritmo puede detectar una cantidad de capas equivalente a la del algoritmo oficial incluso a una resolución horizontal (5-20 km) solamente. Por último, este artículo se validó evaluando la relación del índice de sesgo para las nubes de hielo.

radar láser espacial; CALIOP; nubes y aerosol; detección de capas; multi-escala