El radar láser espacial puede observar la distribución vertical de las características de las nubes y los aerosoles, lo que es un medio único para estudiar y monitorear las nubes y los aerosoles. El radar láser espacial con polarización ortogonal vertical de nubes y aerosoles (CALIOP) ha estado en órbita durante muchos años y ha proporcionado una gran cantidad de datos de observación sobre la distribución de nubes y aerosoles. La detección de la posición espacial de las nubes y los aerosoles a partir de los datos del radar láser es una condición previa para una inversión precisa y la extracción de información de las capas. El algoritmo oficial de CALIOP utiliza umbrales empíricos para detectar capas, lo que conduce a muchas capas no detectadas. Los métodos actuales de pruebas de hipótesis, como el algoritmo simple de múltiples escalas unidimensionales (1D-SMA), utilizan pruebas de índices dados en lugar de los umbrales empíricos tradicionales, mejorando así la precisión de la detección. Sin embargo, todos los métodos mencionados anteriormente no tienen en cuenta la continuidad espacial de las señales de las capas en un perfil vertical bidimensional, y el fenómeno de la detección no detectada persiste. Por lo tanto, este artículo presenta un algoritmo simple de múltiples escalas bidimensionales (2D-SMA) basado en la distribución de probabilidad de Bernoulli, que reemplaza las tablas de umbrales empíricos por modelos de probabilidad estadística y utiliza varias ventanas de detección de capas bidimensionales que cubren la continuidad espacial de las señales de los perfiles adyacentes. El nuevo algoritmo proporciona un área total de detección de capas con alta resolución horizontal (5-80 km), que es un 50,45% mayor que el algoritmo oficial de CALIOP y un 32,45% mayor que el método unidimensional 1D-SMA. El nuevo algoritmo permite la detección de capas con una resolución horizontal de 5 a 20 km, comparable al área total de detección de capas del algoritmo oficial.

Radar láser espacial; CALIOP; nubes y aerosoles; detección de capas; múltiples escalas