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微波辐射传输方程是海洋-大气微波遥感的理论基础,本文基于晴空条件下AMSR-E 10.7GHz水平与垂直极化亮温数据,将平静海面的亮温观测结果与4种海水相对电容率模型和2种大气水汽吸收模型的计算结果进行比较,确定了海水相对电容率模型与水汽吸收模型,基于上述模型和实测亮温数据反演了风致各项同性海面发射率,其与已有的经验模型结果基本一致,由此建立了星载微波辐射传输模型;利用建立的辐射传输模型计算亮温与AMSR-E观测亮温分别反演了海表面温度与海表面风速,验证了所建微波传输模型的有效性。本文的研究结果可为星载微波辐射计亮温定标、海洋地球物理参数提取奠定基础。 相似文献
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一维综合孔径微波辐射计能够有效提高观测的空间分辨率，其观测入射角通常在0°~55°范围内变化。为了开发适用于一维综合孔径微波辐射计的海面温度反演算法，需要评估其观测亮温对海洋大气环境要素的敏感性。利用海面发射率模型和大气辐射传输模型，构建了适用于一维综合孔径微波辐射计的微波海洋大气辐射传输模式，研究了C波段垂直和水平极化微波辐射亮温在不同入射角下对海洋大气环境要素的敏感性变化情况，并定量计算了相应的敏感系数。结果表明:垂直和水平极化亮温对海洋大气环境要素的敏感性表现出不同的特性。随着入射角的增大，垂直极化亮温对海面温度的敏感性增强，对海面风场的敏感性相对减弱；水平极化亮温则相反。由大气水汽含量和云液态水含量误差引入的垂直和水平极化亮温误差随入射角增大而增大，但是，即使在55°的大入射角下垂直和水平极化亮温误差仍小于0.12 K。对于海面温度反演精度优于1 K的要求，一维综合孔径微波辐射计的测温精度需优于0.6 K。研究结果对于一维综合孔径微波辐射计海面温度反演算法的研究和载荷设计具有一定的理论指导意义。 相似文献
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星载微波辐射计外定标的关键问题是通过辐射传输方程计算天线入瞳处亮温。根据辐射传输方程,海面成份对亮温的影响包括海面的微波辐射和对下行大气辐射的反射,其中的关键参数分别为海面发射率ep和海表面反射率R。文中对平静海面Fresnel反射率模式和粗糙海面反射率模式进行了研究分析,在此基础上着重研究了海面温度TS、海面盐度SS、海面风速W、以及观测角度θ等物理参数对海面发射率ep的影响,进而分析了这些物理参数的测量误差对亮温的计算精度的影响。 相似文献
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Aquarius是NASA于2011年6月发射的基于主被动遥感技术的盐度观测卫星,其主要载荷是一个工作于L波段的微波辐射计。Aquarius天线三波束扫描刈幅可达390km,在7d内完成对全球海域的盐度观测。海面风浪导致海面粗糙度的变化,进而影响海面微波辐射特性。粗糙海面辐射亮温是盐度信息提取的重要误差源,需要发展相应的海面辐射模型进行修正。本文利用Aquarius观测的海表亮温数据,与扫描微波辐射计WindSat测量数据进行时空匹配,建立了一个描述粗糙海面L波段辐射特性的参数化模型,进而利用该模型进行了海表盐度反演,并将反演结果与Argo实测盐度数据进行了比较。结果表明,本文发天展的参数化模型可以准确描述中低风速条件下的粗糙海面辐射,在12m/s以上高风速条件下对粗糙海面亮温存在高估;采用此模型反演的盐度误差优于0.5,在高风速条件下盐度反演误差可超过1。 相似文献
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基于星载微波辐射计的海洋大气参数反演算法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用3个辐射传输模式对无冰无降水情况下的星载微波辐射计亮温测量进行仿真研究,通过模拟计算结果与同步卫星数据之间的比较分析,确定了用于反演算法研究的前向模式;利用该模式,提出了基于物理的星载微波辐射计海洋大气参数(包括海面风速、海表温度、大气垂直积分水汽量以及积分液态水量)多重线性回归算法。 相似文献
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基于Argo浮标数据的星载微波辐射计Aquarius数据产品质量评估 总被引：3，自引：1，他引：2
Aquarius是专门用于海洋盐度监测的L波段辐射计,于2011年6月发射入轨,目前已进入业务化运行阶段。本文以太平洋为研究区域,利用Argo盐度现场数据对星载微波辐射计Aquarius的2012年2级数据产品质量进行了分析与讨论,结果表明:与Argo数据比较,Aquarius数据盐度存在0.1的负偏差,标准差约为0.7,升轨和降轨数据差异不明显;受亮温陆地污染和无线电射频干扰的影响,近岸海域反演误差较大;海面温度较高的低纬海域反演结果优于中纬度海域;受亮温敏感性及粗糙海面发射率模型的影响,Aquarius在低温水域以及高风速条件下盐度反演误差较大,标准差可达1以上。 相似文献
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相比于实孔径微波辐射计,一维综合孔径微波辐射计具有高空间分辨率和多入射角观测特点。本文提出采用观测频率为6.9,10.65,18.7,23.8和36.5 GHz,且入射角范围为0°~65°的一维综合孔径微波辐射计遥感大气海洋环境要素。基于构建的微波大气海洋辐射传输正演模型,分析了辐射计亮温对大气海洋环境要素的敏感性,为辐射计关键指标确定和大气海洋环境要素反演算法设计提供技术支撑。结果表明：一维综合孔径微波辐射计的垂直和水平极化亮温对大气海洋环境要素的敏感性表现出不同特性,且敏感性随入射角的改变而变化显著;6.9和10.65 GHz对海面温度的敏感性较大,且随着入射角的增大,垂直极化亮温的敏感性增大,水平极化亮温的敏感性减小;10.65和18.7 GHz对海面风速的敏感性相对较大,且敏感性最大的风速区间位于10~20 m/s;23.8 GHz对大气水汽含量最敏感,且水汽含量较低、入射角较大时,敏感性越大;36.5 GHz对云液态水含量最敏感,随着入射角的增大,垂直极化亮温的敏感性减小,水平极化的敏感性增大,但两者均在液态水含量较小时表现出较大的敏感性。 相似文献
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HY-2微波辐射计降雨条件下海面风速反演算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于降雨改变了海洋-大气的辐射/散射特性,长期以来星载遥感器在降雨条件下进行海面风速信息提取存在困难。本文针对自主海洋动力环境卫星海洋2号（HY-2）搭载的扫描微波辐射计,分析了不同频段亮温对降雨和海面风速敏感性,自此基础上获得了一种对降雨不敏感的亮温通道组合,该亮温通道组合对海面风速的敏感性甚至高于原有亮温通道。本文利用该亮温通道组合建立了降雨条件下的风速反演算法,并将反演结果与WindSat全天候风速产品、HY-2微波辐射计原有风速产品以及浮标实测数据进行了比较。结果表明本文算法在降雨条件下的反演误差小于2m/s,明显优于原有HY-2微波辐射计风速产品,验证了本文发展的算法在降雨条件下的风速反演能力。 相似文献
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微波辐射计遥感海水盐度的水池实验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过水池实验研究了L波段微波辐射和盐度的关系,并进行了盐度的反演计算。实验中,先向水池内加入天然海水,然后通过向水池中添加自来水的方式调节降低池内水体的盐度,使盐度从31.67逐步降低到27.48。在此期间,利用微波辐射计观测池内水体的L波段H极化和V极化辐射值以及S波段V极化辐射值,利用CTD观测池内水体的温度和盐度。L波段微波辐射值和根据辐射理论计算出的亮温值具有很好的线性关系。利用最大和最小的2个盐度下的微波辐射值和由辐射理论计算的亮温得到定标公式,将观测的辐射值换算为亮温。最后利用半解析的反演算法反演盐度。本次实验的反演最大误差为2.1,均方差为0.3。 相似文献
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红外和微波辐射计反演海表面温度的比较 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了红外辐射计和微波辐射计测量海表面温度的原理,分析了它们各自在反演海表面温度时的差异。在全球范围的海表面温度的遥感监测中,红外辐射计和微波辐射计的遥感精度受到多种因素影响。传感器本身的噪音、算法反演精度、传感器分辨率、搭载卫星的全球覆盖率等自身因素使辐射计的探测资料产生差别;大气状况、海面风速、测量海洋不同深度海水的表征温度等外界因子也同时影响着红外辐射计和微波辐射计的遥感精度。了解红外波段和微波波段的辐射计在各方面的优劣,有助于发挥各自特长,有效提高卫星监测海表面温度的精度。 相似文献
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介绍了红外辐射计和微波辐射计测量海表面温度的原理，分析了它们各自在反演海表面温度时的差异。在全球范围的海表面温度的遥感蛉测中，红外辐射计和微波辐射计的遥感精度受到多种因素影响。传感器本身的噪音、算法反演精度、传感器分辨率、搭载卫星的全球覆盖率等自身因素使辐射计的探测资料产生差别：大气状况、海面风速、测量海洋不同深度海水的表征温度等外界因子也同时影响着红外辐射计和微波辐射计的遥感精度。了解红外波段和微波波段的辐射计在各方面的优劣，有助于发挥各自特长，有效提高卫星监测海表面温度的精度。 相似文献
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海表面盐度(Sea Surface Salinity, SSS)是研究大洋环流和海洋对全球气候影响的关键参数之一。目前借助卫星遥感技术获取全天候和连续的SSS是最有效的方法,但是SSS的反演精度在大部分海域达不到预期目标。众所周知,海表面亮温是反演SSS的关键因素之一,海面粗糙度导致了亮温增量的产生,亮温正演模型的误差会影响盐度反演的精度。本文首次提出了依据6个风带划分全球海域,利用Argo实测盐度数据、SMOS卫星数据和相关辅助数据,通过LASSO统计方法在各风带覆盖的海域构建了一个全新的二次曲线亮温增量模型,再通过贝叶斯迭代反演算法计算出了各个海域的SSS产品。与Argo实测SSS对比,新模型下6部分海域反演SSS的绝对平均误差分别为0.76、0.88、0.93、0.92、1.28和1.21,均显著优于修正前(SMOS L2 SSS)产品的误差(0.98、1.61、2.82、1.50、2.35和3.13)。 相似文献
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我们发展了一种用19．35GHz星载微波辐射计(SSM／I)亮温反演海面风速的模式，并利用同步的卫星亮温和海面浮标数据反演出海面风速，并且和浮标风速进行比较。为了说明反演算法的可用性，我们分别与目前国际上的通用反演算法的反演结果进行了比较。文章提供了一种新的、用单一波段亮温反演海面风速的方法。 相似文献
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针对传统海表盐度遥感反演精度不高、影响因素较少等问题,本文基于SMAP（Soil Moisture Active Passive）卫星L2C（Level 2 C）数据、Argo（Array for Real-time Geostrophic Oceanography）数据和其他辅助数据,以太平洋部分海域（160°E～120°W,0°～30°N）为研究区域,综合考虑海面粗糙度以及白冠覆盖率等参量,利用径向基神经网络建立RBF亮温增量模型,并对平静海面亮温进行修正,然后基于Meissner-Wentz介电常数模型得到反演后的盐度值。验证结果表明：模型预测盐度和SMAP卫星盐度相对于Argo实测盐度的均方根误差分别为0.4和0.5,平均绝对误差分别为0.3和0.4。实验证明,利用RBF神经网络建立的亮温增量模型可以提高海表盐度反演的精度,对海表盐度反演具有实用意义。 相似文献
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粗糙海面L 和C 双波段的代价函数多参量遥感反演分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用代价函数(cost function)方法,通过分析粗糙海面L和C双波段多极化遥感亮温对海表盐度、温度、风速和有效波高等参数的敏感性以及L和C双波段多极化的代价函数收敛特性,建立了反演海表盐度、温度、风速和有效波高等多参数的L和C双波段多极化代价函数模式。双波段遥感模式分析结果表明:(1)对于双参数的联合反演,L和C双波段垂直极化代价函数联合反演海表盐度和温度可以获得较好的反演结果。(2)L波段垂直极化和C波段水平极化代价函数联合反演海表盐度和风速较好。(3)对于三参数联合反演,L波段垂直极化和C波段的双极化联合反演盐度、温度和风速的精度较高。(4)L波段亮温对有效波高的敏感性较低(C波段经验模式不含有效波高),使得有效波高反演误差较大,L和C波段经验模式不适合反演有效波高参数。另外,为了定量分析L和C双波段代价函数的多参量遥感反演结果,采用加性噪音模拟亮温方法,对上述L和C双波段多极化模式的盐度、温度和风速等多参数联合反演误差进行了分析,均得出较好的结果。结论表明L和C双波段代价函数联合反演多参量可以明显提高参量反演精度,为粗糙海表面多参量的反演提供了新的方法和途径。 相似文献
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海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法. 相似文献
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SMOS卫星盐度数据在中国近岸海域的准确度评估 总被引：3，自引：3，他引：0
盐度是描述海洋的关键变量,对海表面盐度进行观测可以推进对全球水循环的理解。本文的主要目的是在中国近海海域对SMOS卫星盐度数据进行准确度评估。主要方法是将SMOS卫星L2海洋盐度数据产品(V317)与实测ARGO数据和走航数据进行匹配,并采用统计学的方法对SMOS卫星数据准确度进行评估。结果表明:匹配数据的线性关系不显著,SMOS卫星盐度数据(V317)在南海和东海的均方根误差分别约为1.2和0.7,应用海表面粗糙度修正模型得到的3组海表盐度数据准确度都相对较低,尤其在近岸强风场区域,海表盐度卫星数据相对于实测数据偏高,这可能是由于海表粗糙度和陆地射频干扰(RFI)作用影响的结果;SMOS卫星数据在东海的均方根误差比南海高0.5左右,这可能是由于东海海域为相对开阔海域,受陆地RFI影响相对南海较小;在中国近岸海域,应用SSS1和SSS3模型得到的盐度数据准确度相对较高,可以对模型进行地球物理参数修正,进行局地化改进,预计可以提高近岸海域盐度反演的准确度。 相似文献