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风云3号B星(FY-3B)上的微波成像仪(MWRI)通过10.65 GHz,18.7 GHz,23.8GHz,36.5 GHz和189.0 GHz5个频率的双极化通道对地球表面进行监测。自卫星发射至今,MWRI资料的地理定位误差还未进行深入研究。为了提高FY-3B MWRI L1级数据地理定位精度,基于海、陆响应的升、降轨亮温差理论NDM(Node Differential Method),通过卫星位置和速度矢量建立卫星姿态模型、采用非线性最优化方法估计卫星姿态偏差,进而对MWRI 89 GHz通道的地理定位误差进行分析与订正。结果表明,2015年1—9月份俯仰、滚动和偏航角度的平均偏差分别为-0.220°,0.068°和0.062°,对应沿轨误差大约3—4 km,跨轨误差小于1 km。定位误差订正后,地中海、澳大利亚区域海岸线附近的升降轨亮温差明显减小;观测亮温在红海和南美洲东南部区域的分布和海岸线更加吻合,定位精度得到明显提高。 相似文献
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海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-... 相似文献
3.
中国风云3号B星(FY-3B)上的微波成像仪MWRI通过5个频率(10.65 GHz,18.7 GHz,23.8 GHz,36.5 GHz和89.0 GHz)的双极化通道对地球表面进行监测。研究表明,MWRI资料的低频波段数据中存在着无线电频率干扰(RFI)现象,这些污染信号对遥感数据和反演产品质量产生极大的影响。本文尝试使用多通道回归方法和双主成分分析(DPCA)方法识别MWRI的10.65 GHz水平通道亮温海洋区域中的RFI信号。结果表明,双主成分分析法可以有效地识别出海洋上的RFI信号。微波成像仪10.65 GHz水平通道亮温数据中的RFI信号主要分布在地中海等欧洲附近海域,也存在于美国、日本、澳大利亚等近岸地区。 相似文献
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FY-3B 微波成像仪海表面温度和风速统计反演算法 总被引：1，自引：1，他引：0
基于同步的TAO (Tropical Atmosphere Ocean project) 浮标实测数据和FY-3B 微波成像仪(MWRI) 亮温数据,建立了FY-3B MWRI 海表面温度SST(Sea Surface Temperature) 和海面风速SSW(Sea Surface Wind) 统计反演算法,并利用实测数据进行了检验.根据检验结果,FY-3B MWRI 全通道亮温的SST 反演模型均方根误差为0.81 ℃,相关系数为0.77; SSW 反演模型均方根误差为0.91 m/s ,相关系数为0.78 . 相似文献
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为了使搭载在风云三号B星上的微波成像仪MWRI（Microwave Radiation Imager）与搭载在GCOM-W1(Global Change Observation Mission 1st-Water)卫星上的AMSR-2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）的数据可以衔接使用，并为以后FY-3B/MWRI北极地区遥感参数反演研究提供基础，以GCOM-W1/AMSR-2数据为对比数据，北极海洋区域为研究区域，对两传感器对应的10个通道的升、降轨亮温数据进行交叉定标。首先，对MWRI和AMSR-2各通道逐月在研究区域进行偏差分析；其次，对MWRI和AMSR-2各通道逐月在海冰区域和开阔水域进行偏差分析；最后，对MWRI和AMSR-2各通道逐月在研究区域进行交叉定标，并对定标结果进行评价。研究结果表明：（1）MWRI各通道亮温数据小于AMSR-2，且相同频率下，垂直极化各通道逐月平均偏差的绝对值大于水平极化各通道，升、降轨数据在各通道的差异较小，逐月平均偏差的差值小于1 K；（2）在海冰区域，升、降轨各通道逐月平均偏差相差小于1 K，在开阔水域则介于0—1.5 K；（3）通过进行线性回归分析，MWRI和AMSR-2各通道相关系数大于0.99，具有强相关性，并得到升、降轨各通道各月份交叉定标的斜率和截距；（4）定标后MWRI的亮温值与AMSR-2的亮温值一致性较好，说明交叉定标的效果较好。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
基于2020年2月1日FY-3C VIRR LST和FY-3D MWRI L1B亮温数据,以18°～54°N,73°～135°E的区域为样例区,利用统计回归模型和层次贝叶斯融合模型,分别进行FY-3D MWRI L1B LST反演和降尺度研究,构建了基于FY-3D单频率水平和垂直极化亮温的LST二元线性回归反演模型及基于FY-3D反演LST和FY-3C VIRR LST的层次贝叶斯融合降尺度模型,并以MYD11A1 day LST为参考数据进行了验证。结果表明:反演统计模型,对于FY-3D降轨数据,平均偏差-1.28 K,误差标准差8.85 K,均方根误差8.85 K,对于FY-3D升轨数据,平均偏差-0.81 K,误差标准差6.74 K,均方根误差6.78 K;层次贝叶斯融合降尺度模型,对于FY-3D降轨数据,平均偏差0.50 K,误差标准差5.45 K,均方根误差5.41 K,对于FY-3D升轨数据,平均偏差0.25 K,误差标准差5.54 K,均方根误差5.54 K,精度满足需求,可以为被动微波LST反演与降尺度提供思路。 相似文献
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被动微波遥感积雪参数反演方法进展 总被引：1，自引：0，他引：1
雪深(snow depth,SD)和雪水当量(snow water equivalent,SWE)是气候水文研究中的重要参数,在雪灾监测中尤为重要。首先,简要介绍了被动微波遥感SD和SWE反演算法的物理基础——积雪微波辐射传输模型,分析了不同微波频段、不同特点的积雪微波辐射和散射特性。然后,根据前人的研究从数学角度将反演算法分为线性亮温梯度法和基于先验知识法,总结了2类算法的优势和局限性:线性亮温梯度法相对简单、速度快,一般只适用于特定的研究区;先验知识法需要获取研究区的样本数据,并反复训练才能达到较好的精度,但对样本的独立性及其均值差异显著性的要求较高。最后,重点介绍了我国风云三号微波成像仪(FY-3 MWRI)的全球SD和SWE反演算法和针对中国区域的改进算法,并对未来的研究热点进行了展望。 相似文献
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微波湿温探测仪（MWHTS）的通道响应函数（SRF）一般被认为近似于矩形函数，然而从实际SRF的测试数据来看，MWHTS各个频段不同通道的SRF存在一定的带内波动。本文利用大气辐射传输模拟器（ARTS）模拟了MWHTS中118 GHz各通道不同场景的亮温谱，并输入至前期建立的MWHTS系统仿真模型中，通过定标得到了仪器的输出亮温，进而评估实测SRF对亮温测量及其反演的大气温度廓线的影响，并利用卫星实测数据进行了对比验证。结果表明，亮温偏差与实际SRF的带内波动呈现线性正相关的关系，当带内波动大于3 dB时，亮温偏差可以达到0.2—0.5 K。SRF的带内波动会造成大气温度廓线反演误差，特别是在高度为1.8 km时，误差最大可以达到0.8—0.9 K，该仿真结果与卫星实测数据结果一致。因此在使用数据同化方法对数值天气预报（NWP）进行模拟时，需要特别注意具有较大SRF带内波动的通道所引起的亮温偏差，这对于未来卫星数据的应用具有重要的研究价值。 相似文献
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利用被动微波遥感反演积雪深度一直是积雪遥感领域中的研究热点。在现有的积雪深度反演算法中,NASA算法因其简洁、易于扩展的特点,成为应用最为广泛的算法。但NASA算法存在着一定不足:首先,由于NASA算法基于线性拟合得出,在应用到其他研究区域时需要对反演公式进行重新拟合,适用范围受到一定限制;其次,由于算法中引入的19GHz与37GHz的亮温差在雪深达到一定范围时会达到饱和,因此算法会低估积雪深度。本文针对现有反演算法的不足之处,结合蚁群智能算法的特点,发展了基于蚁群算法的积雪深度反演算法;此外,针对NASA算法中存在的雪深低估问题,引入了AMSR-E10.7GHz亮温数据,对算法进行了改进。利用MEMLS模型的模拟数据与AMSR-E辐射亮温数据对算法进行实验,并采用实测数据与AMSR-E雪水当量产品对算法的反演精度进行评价。结果表明,两种积雪深度反演算法均是可行的,反演精度与现有产品相比有较为明显的改进。 相似文献
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Lili Wu Xiaofeng Li Kai Zhao Xingming Zheng 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(1):89-100
Snow depth parameter inversion in the farmland using passive microwave remote sensing is of great significance to the agricultural production in Northeast China. Firstly, the Helsinki University of Technology (HUT) snow emission model was validated in the farmland based on microwave radiation imager (MWRI) onboard FengYun-3B satellite (FY-3B). The results showed that there was a big difference between the brightness temperature of HUT model simulation and MWRI for 18.7 GHz horizontal polarization (18.7 H) and 36.5 GHz horizontal polarization (36.5 H). To improve HUT model, the empirical parameter in the model was localized. Then the localized HUT (LHUT) model was built, where the extinction coefficient was calculated by the new extinction coefficient formula. Next, LHUT model was validated based on MWRI data and compared with HUT model. The results showed that LHUT underestimates slightly the brightness temperature with 0.91 and 4.19 K for 18.7 and 36.5 H respectively, and LHUT is superior to HUT model. Finally, the genetic algorithm (GA) was used to invert snow depth based on LHUT. The results showed that snow depth was underestimated with 6.79 cm based on LHUT. The inverted snow depth based on LHUT model is in better agreement with the measured snow depth. 相似文献
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风云三号D星(FY-3D)微波成像仪采用10.65 GHz、18.7 GHz、23.8 GHz、36.5 GHz和89.0 GHz双极化通道对地表辐射信息进行测量,定标精度会直接影响遥感数据的准确性。影响定标精度的主要因素之一是成像仪系统的非线性特征,用物理参数-非线性系数表示。所以准确计算非线性系数是地面热真空定标试验的主要目的之一,在95-298 K范围内设置不同变温源温度点,每一个温度点对应一个非线性系数,这些非线性系数的平均值即是系统最终的非线性系数值。受系统原理和试验条件的限制,计算平均值时需要确定变温源温度的有效范围,目前使用的范围确定方法是设计师首先依据经验提出几组可能的温度范围,然后对比每个范围的定标结果,选出最优的温度范围。显然,这种方法很容易受到人为因素的影响,而且由于不具备遍历所有温度范围的试验条件,无法确定每个变温源温度点的有效性。为了准确获得非线性系数值,首先通过分析热真空定标试验数据证明非线性系数与场景亮温无关,然后提出了一种优化计算方法,采用t准则确定有效范围得到非线性系数值。对比优化前后两种方法的结果表明,新方法的非线性亮温拟合残差的平均值和标准差值以及非线性亮温的最大拟合值都减小了。由此可见,新方法在计算非线性系数时可以获得更准确的变温源温度范围,可以优化非线性亮温的拟合效果,并且将定标精度提高0.04 K,优化效果在10 GHz接收机以及环境温度较高时尤为明显。 相似文献
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风云三号(FY-3)的微波成像仪(MWRI)能够全天候获取全球大气水汽含量、云雨参数及海面温度等的空间分布,并可为数值天气预报提供初始场信息进而提高天气预报的准确性。但FY-3C MWRI O-B(O是卫星观测亮温,B是数值天气预报模式模拟亮温)偏差结果存在较大升降轨差异,严重制约了遥感信息的正确提取以及在数值天气预报模式中的业务同化应用。本文通过分析定标方程各参数:定标黑体物理温度、热反射镜背瓣亮温、热反射镜物理温度、冷空反射镜物理温度、接收通道温度、黑体观测计数值、冷空观测计数值、定标斜率、定标截距,并对定标方程各项进行敏感性分析,找出了引起MWRI升降轨偏差的主要原因是热反射镜的发射率异常增大引起的。经过不断调整MWRI的热反射镜发射率,使升轨O-B与降轨O-B的概率分布逐渐重合,初步估算了热反射镜发射率。本文的订正方法可指导未来仪器的发展,并为直接同化MWRI辐射数据提供了条件。 相似文献
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由于卫星微波成像仪频率的非保护性,微波成像仪资料受到相近频率的无线电信号干扰影响,主要干扰源于洋面反射的静止电视卫星信号。为提高微波成像仪资料的准确性,尤其是洋面资料的可用性,对电视卫星信号干扰的检测和特征分析尤为重要。中国风云3号C星(FY-3C)上搭载了微波成像仪。本文使用标准化主成分分析法来识别FY-3C微波成像仪的电视卫星干扰信号,并分析电视卫星信号干扰的主要空间特征。研究表明,FY-3C微波成像仪中心频率为10.65 GHz和18.7 GHz的4个低频通道受到卫星信号干扰。10.65 GHz通道在欧洲海域英吉利海峡和地中海西部希腊沿岸地区受到电视卫星信号干扰,并且干扰信号位置和强度与FY-3C卫星和欧洲静止电视卫星相对空间位置有关;18.7 GHz通道主要受到美国电视卫星的干扰,在北美东、西沿岸海域都存在干扰信号。FY-3C微波成像仪在中国海域不受电信号干扰影响,主要因为中国静止电视卫星频率与微波成像仪各通道频率不一样。 相似文献
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K. K. Singh V. D. Mishra R. K. Garg 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2007,35(3):243-251
Snow cover is an important variable for climatic and hydrologic models due to its effects on surface albedo, energy, and moisture budgets. Passive microwave sensors can be used to monitor temporal and spatial variations in large-scale snow cover parameters, avoiding problems of cloud cover and polar nights. In the present study, brightness temperature values were estimated (using calibration curves) for moist snow on natural and blackbody/metal surface. TB response on snow depth, density, SWE and angular variation from nadir were measured and found that TB decreases with increase of snow depth and with increase of angle from nadir. Empirical relations were used to estimate emissivity, dielectric constant and dielectric loss factor. It was observed that emissivity decreases with the increase of dielectric constant. The dielectric constant and dielectric loss factor both increases with the increase of density. Experiments were performed during winter of year 2005 at Dhundi and Solang (H.P.), India, using ground based passive microwave radiometer having 6.9 and 18.7 GHz antenna frequencies at dual polarization. 相似文献
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针对无源微波遥感时间分辨率高可以克服云层影响获取地表温度的问题,该文应用AMSR-E微波亮度温度数据,分别选取了基于发射率估计的单通道反演法和多通道线性拟合法反演东北地区地表温度。在原有方法的基础上提出算法改进:对单通道反演法按照植被生长周期在生长季与非生长季分别建立发射率估计方程,探究各微波通道在每种地表覆被类型的反演能力并组合反演精度最高的通道,将微波极化差异指数作为表征发射率参数加入多通道拟合方程。结果显示,获取的地表温度剔除水体和冰雪无效像元后可用性达到100%,改进后的单通道反演法均方根误差由3.58~4.6降低至2.0~3.1,在75%的区域的误差小于2 K;多通道拟合法的最终均方根误差为2.6~3.5,同样有较高精度且只使用微波亮温数据就能获取地表温度。 相似文献
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Differences between the brightness temperatures (spectral gradient) collected by the Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS (AMSR-E) at 18.7 and 36.5 GHz are used to map the snow-covered area (SCA) over a region including the western U.S. The brightness temperatures are corrected to take into account for atmospheric effects by means of a simplified radiative transfer equation whose parameters are stratified using rawinsonde data collected from a few stations. The surface emissivity is estimated from the model, and the brightness temperatures at the surface are computed as the product of the surface temperature and the computed emissivity. The SCA derived from microwave data is compared with that obtained from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer for both cases of corrected and noncorrected brightness temperatures. The improvement to the SCA retrievals based on the corrected brightness temperatures shows an average value around 7%. 相似文献