TY - JOUR A2 - Zhang, Zhenxing AU - Hameed, Mazhar AU - Yang, Fengbao AU - Bazai, Sibghat Ullah AU - Ghafoor, Muhammad Imran AU - Alshehri, Ali AU - Khan, Ilyas AU - Ullah, Shafi AU - Baryalai, Mehmood AU - Jaskani, Fawwad Hassan AU - Andualem, Mulugeta PY - 2022 DA - 2022/06/01 TI - Convolutional Autoencoder-Based Deep Learning Approach for Aerosol Emission Detection Using LiDAR Dataset SP - 3690312 VL - 2022 AB - Quantifying atmospheric aerosols and their linkages to climatic repercussions is necessary to understand the dynamics of climate forcing and enhance our knowledge of climate change.由于对降水、温度、地形和人类活动的反应作用,大气边界层是最动态大气区之一:ABL喷雾器对气候变化辐射强制演化、人体健康、食品安全以及归根结底对本地和全球经济有重大影响。需要持续监控和工具计算法检测和分析ABL模式行为论文提供深层学习外层喷雾检测系统,基础为光探测测距数据聚合推荐方法应用顺序模型将低级数据转换成压缩特征,使用对象分析、特征级聚合和自编码维化卷积神经网络用于将压缩数据转换为高性能,可用于外层空气粒子分类这项研究描述深学习方法,允许对LiDAR数据应用时横向分辨率5千米多检测40%的大气特征对比现有边缘和复杂近地场景深学习算法白天使用LiDAR数据元件培训的卷积自译自译自译自译自译自译自算法显示有可能提高喷雾器精确度98%SN-1687-725XUR-https://doi.org/101155/2022/3690312DO-10.1155/2022/3690312JF-传感器杂志PB-HindawiKW-ER-