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“凤凰”台风期间海面风、浪的高频地波雷达OSMAR071遥感 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了OSMAR071高频地波雷达系统“凤凰”台风期间海面风、浪遥测结果。文中给出高频地波雷达OSMAR071 风、浪反演算法：利用SBM模型结合多波束采样法反演风向;利用改进的Barrick模型进行有效波高的反演;利用SMB关系式进行风速反演。将雷达定点观测结果与浮标数据进行对比,表现出很好的一致性,其中有效波高相关系数为0.72,均方根误差为0.48 m,风向相关系数为0.97,均方根误差为27.7°,风速的相关系数为0.6,均方根误差为 3.5 m/s。文中还对影响探测精度的因素进行了分析。 相似文献
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随着航天技术的发展和新型微波载荷的发射(如3维成像高度计),越来越多的小入射角海洋观测雷达将投入运行,如何有效地利用这些小入射角的后向散射数据成为研究的热点课题。利用TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)的PR(Precipitation Radar)后向散射系数NRCS(Normalized Radar Cross Section)数据对小入射角情况下的海面风速反演方法和风速反演精度进行研究,并对风速反演性能进行统计分析。基于无雨条件下的PR海面后向散射数据,建立小入射角情况下的风速反演算法和经验的GMF模型。风速反演结果分别与浮标、ASCAT进行交叉比对。结果表明:反演风速的偏差小于0.28 m/s,标准差小于1.51 m/s;在中等风速条件下,反演风速的偏差和标准差均小于低风速条件和高风速条件;0°—8°入射角范围内的风速反演精度明显优于8°—12°入射角范围的风速反演精度。 相似文献
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有效波高是海洋动力环境的主要参数,针对现有岸基双天线GNSS-R有效波高反演方法必须使用专用型接收机,以及相关测站布设较少、数据获取困难等限制,本文提出了一种利用普通单天线测量型GNSS接收机的GNSS-IR数据反演有效波高的方法。首先,利用NARX回归神经网络构建潮高反演误差与有效波高大小之间的相关模型,并给出了从数据选取、数据集制作到反演模型构建的相关流程与方法。然后,使用斯坦福大学哈勃肯斯海洋实验站中P231站两年的数据,开展了基于NARX回归神经网络的岸基单天线GNSS-IR有效波高反演模型试验。试验结果表明,该模型适用于0.1~2.5 m （即二～四级海况之间）范围内有效波高的反演应用,反演有效波高的MSE最小为0.01 m。 相似文献
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利用全球卫星导航系统反射信号技术(GNSS-R)反演海面风速时,得到的双基雷达横截面积由于几何因素的影响不能直接用来反演风速.针对这一问题,对功率校准后的数据进行几何校正,在分析全球卫星导航系统(GNSS)海面反射信号特征的基础上,分析了几何因素对风速反演的影响,对双基雷达横截面积和有效散射区域进行校正,得到相应反射点的反射信号功率;最后对所求得的反射信号参数进行仿真验证.实验结果表明,海面风速反演的均方根误差为2.61 m/s,反演风速与真实风速的相关系数为0.57,校正后的归一化双基雷达横截面积能够有效地反演海面风速. 相似文献
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海洋雷达后向散射回波主要来自短重力波的Ｂｒａｇｇ 散射,这种散射与海面风场信息、边界层涡旋等密切相关。因此,可以从雷达散射截面反演风场信息。对１９９４ 年４ 月航天飞机成像雷达（ＳＩＲＣ／ＸＳＡＲ）获取的南中国海合成孔径雷达（ＳＡＲ） 图像进行了分析研究。利用ＳＩＲＣ 数据,从ＳＡＲ 图像谱提取了风向;根据ＣＭＯＤ４ 模型,从Ｃ波段雷达后向散射系数反演风速;利用双尺度散射模型对反演的风速进行了对比分析。结果表明,从ＳＩＲＣ雷达数据可以反演海面风矢量,星载ＳＡＲ是提取海面风场信息的有效技术手段之一。 相似文献
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针对X波段导航雷达对海杂波的成像,研究了利用多谱勒频移和布拉格散射来探测海表面流的方法。提出了一种结合几何滤波模型的X波段雷达海流反演预处理算法,此算法不需要已知的最大海流流速进行带通滤波处理,结合线性波理论色散方程以及最小二乘算法,可以得到精确的海表面流速。与传统的X波段导航雷达测流方法相比,该算法简单高效,占用资源少,并且不仅适用于岸基X波段导航雷达,还适用于船载X波段导航雷达。与附近站点高频地波雷达表面流数据进行对比实验,二者结果的一致性表明了本文方法是可行的。 相似文献
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海浪有效波高是描述海况的重要参数,在海浪和海洋动力学的预测中起着重要的作用。然而,卫星雷达高度计和浮标等传统方法难以实现高时空分辨率的SWH估计。星载GNSS-R为估计SWH提供了一种思路。本文提出了一种基于归一化积分延迟波形反演星载GNSS-R海浪SWH的方法。首先,对星载GNSS-R延迟多普勒图进行去噪处理和数据过滤以便对DDM数据进行严格质量控制。然后,从DDM中提取NIDW,并基于NIDW计算4个GNSS-R观测值(即归一化积分时延波形的前沿斜率和前沿波形值之和,归一化积分时延波形的后沿斜率和后沿波形值之和)。随后,基于这4个观测值建立了星载GNSS-R海浪SWH反演经验模型。最后,分别将ERA5和AVISO SWH数据产品作为验证数据,并将反演模型的SWH估计结果与ERA5和AVISO SWH数据产品进行比较和分析。试验结果表明,当采用ERA5 SWH数据作为验证数据时,4个观测值反演SWH的均方根误差和相关系数分别优于0.66 m和0.65;当采用AVISO SWH数据作为验证数据时,4个观测值反演SWH的均方根误差和相关系数分别优于0.68 m和0.70。进一步表明了本文建模方法在星载GNSS-R SWH估计方面具有可行性和可靠性。 相似文献
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航天飞机成像雷达海面风矢量观测研究——以1994年4月南中国海试验区为例 总被引：6，自引：0，他引：6
海洋雷达后向散射回波主要来自短重力波的Ｂｒａｇｇ散射,这种散射与海面风场信息、边界层涡旋等密切相关。因此,可以从雷达散射截面反演风场信息。对１９９４年４月航天飞机成像雷达（ＳＩＲ－Ｃ／Ｘ－ＳＡＲ）获取的南中国海合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像进行了分析研究。利用ＳＩＲ－Ｃ数据,从ＳＡＲ图像谱提取了风向;根据ＣＭＯＤ４模型,从Ｃ波段雷达后向散射系数反演风速;利用双尺度散射模型对反演的风速进行了对比分析。结 相似文献
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针对土壤水分反演经验模型使用范围受限、而理论模型相对复杂的问题,该文利用积分方程模型及经验相关长度定标模型,分析均方根高度、地表相关长度、土壤体积含水量对雷达后向散射系数组合的影响;结合RADARSAT-2全极化C波段雷达数据和野外实测数据,构建研究区均方根高度反演模型;将该模型与Dubois模型、介电模型进行结合以反演表层土壤含水量,并对反演值进行线性校正,最终实现裸土区表层土壤水分反演。实验结果表明,HH、VV极化下土壤水分实测值与反演值绝对误差在0.06内的点数分别达到总点数的78%和68%,证明该方法具有一定的可靠性和实用性,可为地表均方根高度、土壤水分反演提供方法和借鉴。 相似文献
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全极化微波辐射计对环境参数敏感性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为衡量全极化微波辐射计各通道对不同环境参数的探测能力,在构建全极化微波辐射传输正演模型的基础上,采用敏感性分析的方法,在固定背景场条件下,对全极化微波辐射计不同频率、各极化通道亮温对海面风速、海面风向、海面温度、大气水汽含量和云中液态水含量等重要环境参数的敏感度进行了分析和量化计算,对正演模型仿真亮温、星载全极化微波辐射计Wind Sat实测亮温相对于真实背景场参数、NCEP分析场资料和TAO/TRITON浮标实测海面风场数据的敏感性进行了分析。分析结果验证了全极化微波辐射计对海面风场的观测能力,衡量了上述重要环境参数对星载全极化微波辐射计各通道的单独影响程度,为中国自主研制全极化微波辐射计时通道指标设计、环境参数反演通道选取及算法提供支持。 相似文献
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Anant Parekh Abhijit Sarkar M. Ravichandran 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2005,33(1):121-126
Multi-channel Scanning Microwave Radiometer (MSMR) onboard 1RS P4 (Oceansat I) measured Brightness Temperature data of the
different bands are found sensitive to the surface and the overlying atmosphere to different degrees. A judicious combination
of multi-channel data can provide such oceanic/atmospheric parameters as surface wind speed, sea surface temperature, water
vapour in the marine atmosphere, etc. This paper highlights results obtained in relation to surface wind speed. Co-location
and concurrence of several ocean data buoys in the Arabian Sea with MSMR observations allowed empirical construction of D-matrix
coefficients for surface wind speed. With both MSMR and the Arabian Sea buoys functioning for the period of one and a half
year (June, 1999 to December, 2000) without interruptions provided a large database. All channels are found to exhibit moderate
sensitivity to surface wind speed. MSMR data in the immediate vicinity (within 150 km) of the buoy locations and within a
time window of one hour were used. A multi-channel linear equation for surface wind speed was subsequently derived. The equation
was subjected to tests with independent data set for the period January - June 2001 over the Arabian Sea and found to be moderately
accurate. The empirical equation is expected to be useful for regional applications over the Arabian Sea and over regions
closer to west coasts, which might have been flagged out in the operational geophysical data stream. An interesting subset
of data revealed the wind signatures of the May 2001 cyclone in the Arabian Sea. 相似文献
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根据L/C双频共面SAR能够获取同一海域双波段电磁波后向散射系数,得到更多海洋目标特征信息的电磁散射特点,结合地球物理模型函数研究了一种新的SAR海面风场反演方法。利用L/C双频共面SAR的L和C两个波段的地球物理模型函数和后向散射系数等信息,通过地球物理模型函数联立以及构建和求解最小代价函数,直接从SAR数据本身获取海面风场信息,并借助辅助数据去除了风向的180°模糊,从而实现海面风场反演。仿真分析和海上机载同步飞行试验的研究结果表明,该方法可直接利用SAR数据本身获取精度较高的海面风速、风向;绝对辐射定标精度是决定海面风场反演精度的关键因素,海面风场反演误差随定标精度提高而减小;随着海面风速的增大,风速反演误差逐渐增大。论文提出的双频共面SAR海面风场反演方法解决了传统单波段单极化SAR海面风场反演存在的固有问题,机载同步飞行试验的海面风速和风向反演结果与调查船观测值的均方根误差分别为0.93 m/s和19.39°,可为星载SAR海面风场反演业务化和载荷研制提供支持。 相似文献
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快速反演(FDI)算法是一种典型的星载全球卫星导航反射技术(GNSS-R)海面风速反演方法,具有计算复杂度低、快速实时反演的特点,但是FDI算法中的反演观测量提取精度不高,导致风速反演精度低. 针对于此,提出基于观测量校正的改进FDI算法,用于实现海面风速的快速高精度反演. 该方法首先利用辅助测量信息对观测量进行校正以降低干扰因素的影响,然后基于统计分析方法对ASCAT卫星风速数据进行海面风速值提取,最后建立了海面风速与校正观测量的地球物理模型函数(GMF)关系式,实现对海面风速的反演. 与传统FDI算法相比,该方法的反演偏差值更小,均方根误差(RMSE)降低了29%. 相似文献
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X波段测波雷达海流信息的提取决定着有效浪高结果的准确度。因此,对可能影响X波段测波雷达海流信息提取的各种环境因素以及雷达工作模式等进行了海浪回波成像仿真,然后采用目前测波雷达通用的算法对仿真回波图像进行了海流信息反演。主要研究了海表面风速、雷达天线架设距离海平面高度、天线转速、海流流速、海流流向与海浪方向夹角、所选取的图像帧数以及每帧图像大小对海流信息反演的影响。对比分析设定值与反演结果,可知海表面风速在6~14 m/s之间,天线高度大于20 m并且转速为50~70 r/min,流速小于200 cm/s并且主波浪向与流向夹角不接近90°,图像帧数为128帧并且每帧图像数据点数为128×128时,X波段测波雷达能获得最佳海流信息反演结果。 相似文献
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旋翼无人机测算风速风向技术研究 总被引：1，自引：1，他引：0
目前大部分民用无人机没有准确测量风速、风向和预警风场的功能，然而森林火灾扑救等多种场景需要无人机可以提供准确的风速。本文提出了一种基于旋翼无人机坐标数据测算风速风向的技术，通过无人机主机RTK坐标信息及方位角、倾角数据精准获取螺旋桨点相对坐标信息，选择不同负载条件下无人机以1~16 m/s的不同速度分别飞行30 s以上，根据螺旋桨坐标信息变化数值，结合风洞测试数据及风场动力学原理，研究风速与旋翼无人机倾角关系，并通过风洞试验检验该方法精度；并可根据无人机RTK推算出的螺旋桨坐标变化信息判断风向。结果表明，无人机风速与旋翼无人机倾角呈正相关关系；无人机负载加重时，对应受风速干扰的倾角会相对减小；无人机飞行受阵风干扰出现噪点的概率，高海拔区域大于低海拔区域；并建立六旋翼无人机飞行倾角的风速估算模型y=－1.043 5+1.150 1x，该模型测算风速的中误差值为0.966，绝对值小于1，满足应急指挥现场对无人机测量风速精度要求。该方法得到风速测算精度高，可以为旋翼无人机实时获取风速风向提供一种可行方法，具有一定的实用价值。 相似文献
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FY-3C微波成像仪海面温度产品算法及精度检验 总被引：2，自引：2，他引：0
海洋表面温度(SST)是海洋学和气候学一个十分重要的物理因子,而卫星被动微波遥感能够穿透云层,实现全天候、大范围观测,因此利用中国FY-3C微波成像仪(MWRI)反演SST具有重要意义。FY-3C MWRI SST产品采用统计算法,首先利用MWRI降水和海冰产品剔除含降水和海冰的像元,之后选择时空间隔0.2 h和0.2°离海岸100 km以外的FY-3C MWRI观测亮温与浮标观测值进行匹配,再将全球在空间上分为4个纬度带,时间上分为12个月,并分升轨和降轨,分别建立浮标海温观测结果和MWRI亮温之间的统计关系,实现对SST的估算。将|估算海温-30年月平均海温|≥2.5 K的像元标识为51,发现这些像元基本分布在陆地边缘地区及大风速地区,剔除标识为51的像元后的精度验证结果表明:与全球浮标资料相比,FY-3C MWRI SST轨道产品升轨精度为–0.02±1.22 K,降轨精度为–0.15±1.28 K;与全球分析场日平均海温OISST相比,FY-3C MWRI SST日产品升轨精度为0.00±1.03 K,降轨精度为–0.09±1.08 K。微波辐射计的性能及其定位定标精度、上游卫星产品(降水检测和海冰检测)的精度、陆地的干扰及高风速对微波信号的影响均会造成SST估算误差,如何改进算法中风速大于12 m/s时的估算精度是下一步的工作重点。 相似文献
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目前可遥感反演的海上风能参量主要为平均风速和平均风功率密度,缺乏对风能方向性参量的反演。本文建立了以风向频率、风能密度方向分布为核心的风能方向性参量体系及相应的反演方法,使用2007年—2016年ASCAT星载散射计观测数据进行了反演实验,并利用海上现场观测数据对反演结果进行比较验证,通过理论分析和模拟实验对反演方法的数据量需求和误差传递进行了分析。结果表明,90%的反演结果通过了所有的同一性检验,验证了其有效性和准确性;风向频率和风能密度方向分布准确反演所需的最小数据量分别为350条和800条;遥感反演的风速风向数据的误差使得最终反演的风能方向性参量趋于离散,真实的风能方向分布越集中,对其影响越敏感。 相似文献