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针对风云三号C星微波湿温探测仪(FY-3C/MWHTS)的陆地晴空观测资料,建立了一维变分反演系统,对大气的温湿廓线进行反演。为了更好地描述温湿廓线的相关性,同时减小温度和湿度在反演过程中相互之间的误差传递,提出了使用背景协方差矩阵的联合矩阵和单独矩阵进行组合反演的方法。对于MWHTS模拟亮温和观测亮温之间的偏差,使用逐扫描点的统计回归方法进行校正。选择中国部分陆地区域的晴空观测亮温进行温湿廓线的反演,并利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)再分析数据、美国国家环境预报中心(NCEP)分析数据以及无线电探空观测(RAOB)数据对反演结果进行验证,温湿廓线的反演结果与ECMWF再分析数据验证的最大均方根误差分别是2.59 K和11.87%,与NCEP分析数据验证的最大均方根误差分别是1.88 K和21.50%,与RAOB数据验证的最大均方根误差分别是3.43 K和25.48%,验证结果表明了反演结果的可靠性。另外与国外同类载荷AMSU观测亮温的物理方法和统计方法反演精度进行了对比,结果表明:MWHTS具有较强的湿度廓线以及高空温度廓线的探测能力,且针对MWHTS的观测亮温建立的一维变分反演系统具有较高的反演精度。与NCEP 6小时预报廓线的验证结果表明:反演的湿度廓线可以提高预报廓线的精度。 相似文献
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FY-3A星MWHS反演中纬度和热带大气水汽 总被引：2，自引：0，他引：2
风云三号A星(FY-3A)搭载的微波湿度(MWHS)计采用双边带接收机体制,选择主要受水汽影响的(183.31±1) GHz,(183.31±3) GHz,(183.31±7) GHz和窗区150 GHz作为通道频率。本文首先分析了观测亮温值与利用辐射传输方程仿真的亮温值之间的关系,二者相比具有较好的一致性。其次利用神经网络方法反演大气相对湿度,并与线性回归方法进行对比,本文选用的区域内,神经网络方法优于线性回归法。最后,利用本文创建的神经网络模型与正在业务使用的AMSU-B反演模型进行反演均方差和稳定度对比,结果表明,本文创建的神经网络模型在所选区域,大气相对湿度反演精度与AMSU-B神经网络模型相当(反演均方差为15%-25%);水汽密度反演均方差除地面未知因素影响外,与探空观测相比,整体均方差小于1 g/m3;不论在中纬度地区还是热带地区,都能较好地反演大气湿度的垂直分布廓线。同时,本文初次尝试在神经网络反演湿度廓线中引入墨西哥帽小波函数,结果表明,运用墨西哥帽小波函数在保证反演性能的同时,能有效减小迭代时间,避免陷入局部迭代。 相似文献
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利用AMSR-E 36GHz、89 GHz亮度温度计算出的极化比(PR)与热力学冰厚比较,建立了一种针对南极罗斯冰架冰间湖的AMSR-E薄冰反演算法。热力学冰厚由用MODIS晴空下的表面温度数据、ERA-Interim气象数据,根据表面热通量平衡公式反演得到。在排除混合像元以及水汽对89 GHz数据的干扰后,分别对36、89 GHz的AMSR-E亮温极化比拟合指数模型,反演罗斯冰架冰间湖中的0~0.2 m的薄冰冰厚,均方根误差分别为0.003 5 m和0.005 3 m。 相似文献
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亚毫米波临边探测发展现状 总被引：3，自引：2，他引：1
临边探测为中、高层大气探测,主要针对海拔约10—100 km的大气层进行观测,与垂直观测相比,具有更高的垂直分辨率。亚毫米波（0.1—1.0 mm或300 GHz—3 THz）临边探测对臭氧层的大气环保监控具有特殊的意义。本文分析比较了Odin/SMR、EOS AURA/MLS、JEM/SMILES、MASTER与SOPRANO这5个亚毫米波临边探测仪的特性,并介绍了亚毫米波临边探测大气反演系统中的正向模型与反向模型。亚毫米波临边探测器具有较高的光谱分辨率及较宽的波段宽度,其光谱分辨率能达到1 MHz甚至1 MHz以下,波段宽度能达到几个GHz。另外,大气中的许多分子在亚毫米波波段有特征吸收线,可以反演许多痕量气体垂直廓线。在亚毫米波临边探测下,可以获得氯族成分及BrO的廓线数据。HCl、ClO等氯族成分的反演误差可以小于10%,但BrO的反演误差达50%以上。亚毫米波临边探测的正向模型需要考虑云的多次散射;5个亚毫米波临边探测器的反演算法均采用基于高斯-牛顿或Levenberg-Marquardt迭代的最优反演算法。 相似文献
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以高精度和高垂直分辨率探测大气区间对流层顶—平流层底UTLS（Upper Troposphere/Lower Stratosphere,5—35 km）的温度和水汽廓线是提高大气条件变化监测水平的关键,而利用激光掩星方法同时探测温度和水汽则是对现有探测技术的重要补充。本文研究了激光掩星协同探测和反演温度和水汽分子数密度的方法,其中重点研究了双吸收波长近红外激光反演温度的方法,具体为从近红外波段氧气吸收光谱中,选择2个不同跃迁能级对应的特征吸收峰,在每个吸收峰附近各选出1个吸收线,利用2个吸收线对应的双吸收波长激光以及参考线对应波长激光进行掩星探测,进而由探测数据反演出温度。整个温度和水汽协同反演步骤是先反演温度廓线,然后由温度廓线以及5 km参考高度处的压强先验值计算得到压强廓线,最后在温度和压强廓线基础上,结合水汽单吸收波长和参考波长激光掩星数据,反演得到水汽分子数密度廓线。此外,本文对探测和反演过程进行了模拟仿真,通过在近红外波段选择合适的氧气吸收波长和水汽吸收波长,模拟得到掩星透过率数据,以此反演得到温度和水汽分子数密度廓线。并通过对整个过程的分析,明确了反演过程中的误差项及其传递关系,结合数值仿真结果,说明了各个误差项的影响大小。结果显示,在UTLS区间内,温度反演误差总体小于1.05 K,水汽分子数密度反演误差总体小于4%,该误差范围说明了温度和水汽协同反演方法的可行性。 相似文献
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介质棒天线由于其高增益、小型化、主瓣宽度窄的特点使其在mm波频段广泛应用。将介质棒天线的使用频率提高到太赫兹频段,可以提高太赫兹频段透镜天线及反射面天线的辐射效率。用来做天线阵列时,相邻天线间互耦可以被大幅减小。文中设计一款太赫兹介质棒天线,分析计算太赫兹介质棒天线的传输模式,利用阻抗匹配的方法设计匹配过渡段,该介质棒天线具有宽带性质,中心频率200 GHz处增益为13.88 dB,其副瓣电平低于-20 dB,中心频率200GHz,在180～220GHz频率范围内电压驻波比均为1.2以下,达到设计要求。 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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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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针对红外掩星载荷的分层探测特性,本文在Rodgers提出的LM（Levenberg-Marquardt）最优估计算法的基础上进行修改,构建一种适合掩星探测的水汽廓线反演算法。首先,考虑到红外掩星的高光谱数据在反演时存在通道信息冗余的问题,相关的干扰成分信息对反演精度也有严重影响。使用通道选择和敏感性分析选择合适的反演通道,从而减轻计算负担并提高反演效率。其次,采用分层平滑因子修正Rodgers的LM最优估计算法,使算法更适合红外掩星载荷的分层探测特性。最后,为了验证修正算法的可靠性,分别对ACE-FTS观测数据和GF-5AIUS模拟光谱数据进行水汽廓线反演,并对同次迭代的反演结果进行对比。结果表明：对于ACE-FTS观测数据,修正后算法的反演总体相对偏差从±10％降低到±6％;对于GF-5 AIUS模拟光谱数据,修正后算法的反演总体相对偏差从±9％降低到±5％。此外,在部分高度层中相对偏差明显减小,对于ACE-FTS的反演实验,在不同高度层中修正后算法减小的相对偏差百分比超过25.17％;对于GF-5 AIUS反演实验,不同高度层减小的相对偏差百分比超过48.26％,表明修正后的算法使反演效果得到了改善,证实了该算法的有效性。因此,本文提出的算法可以为今后掩星探测水汽廓线的研究提供参考,为预测降雨、天气灾害、维持全球生态平衡等领域的研究提供高质量的水汽基础数据。 相似文献
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云计算与云服务经过几十年的探索与发展,已逐渐进入实际应用阶段。本项目从云服务如何服务于地理信息系统的角度进行研究。本文介绍了项目的整体设计与内容,及当前云服务的发展现状,概述了Open Layers API所具有的几个优势和开源地理信息系统的建设过程。本文重点说明了在云服务平台上部署地理信息系统的工作流程和需要注意的几个问题。 相似文献
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当前云计算技术发展迅速,已不断融入GIS应用的开发建设中,通过构建云GIS平台来提供地理信息服务逐渐成为各级政府部门的共识。本文介绍了云GIS平台的建设内容,重点提出了基于ArcGIS建设云GIS平台的设计方案。 相似文献
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GIS系统因其与生俱来的空间属性,正面临着数据密集、计算密集、高并发、海量时空数据运算等挑战.云计算具有资源池化、弹性伸缩、按需使用等优势,可实现更高性能、更高并发的应用,从而协助解决GIS面临的问题.本文提出了基于云端一体化技术体系的GIS系统架构,包括集约化的GIS云、多样化的GIS端,以及云端互联的GIS系统三个部分.集约化的GIS云平台集成了高性能跨平台、智能集群、并行切图、并行空间分析等技术,可集约利用云计算资源,并提供高效的GIS服务.多样化的GIS端集成桌面、Web移动端技术,可构建跨多端设备的GIS应用.云端互联的一体化系统通过云端一体化、云端协同技术,实现云端之间高效互联、协同工作的GIS应用模式.云端一体化GIS系统致力于让GIS充分利用云计算的优势,应对大数据时代的数据密级、计算密集等挑战. 相似文献
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针对三维激光扫描点云数据量庞大、管理复杂等不足,结合海量点云数据的特点,采用面向对象和交互式的三维图形库Open Inventor作为开发工具,实现对海量点云的三维动态展示以及法向量和空间坐标的交互式提取等功能。 相似文献
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无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息, 对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。 相似文献
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基于高维云模型和RBF神经网络的遥感影像不确定性分类方法 总被引：1，自引：1，他引：0
云模型是用自然语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,RBF神经网络已经广泛应用于遥感影像分类。考虑到传统的RBF神经网络分类技术不能有效表达影像分类过程中存在的不确定性、难以自适应地确定隐含层神经元,本文提出了一个基于高维云模型和改进RBF神经网络的不确定性分类技术。利用高维正态云创建隐含层神经元,使RBF神经网络能充分表达影像分类过程中存在的不确定性。通过峰值法云变换和高维云算法自适应地确定最优隐含层神经元。通过基于概率的权值确定和频率阈值调整,进一步优化RBF神经网络的结构。实验表明,本文提出的方法有较高的分类精度,分类结果基本上与人眼目视解译一致。 相似文献
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基于云计算的分布式切图服务设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
云计算如何在GIS领域真正落地,传统GIS技术如何改变才能适应形势,并真正将云计算和云平台的优势为自己所用,是当前云GIS最重要的研究课题。传统GIS地图服务中,地图缓存是基于单机预先切好的地图瓦片,并通过单机对外提供。这种传统的切图技术,对计算资源的利用率较低,且海量数据切图时间长达数月甚至数年,严重影响工作效率,加之没有故障恢复机制,切图任务一旦出现故障,整个切图工作都要推倒重来。在云计算快速发展的形势下,如何利用云平台的优势,提升海量地图数据的切图效率和稳定性,就成为云GIS迫切需要解决的问题。本文在分析云计算技术优势的基础上,对传统切图技术进行了改进,提出了分布式切图服务的设计思路,实现了地图瓦片的分布式生成、管理与发布,对比测试证明,分布式切图的性能、稳定性较传统方式有明显提升。基于此种设计实现的SuperMap iServer Java 6R(2012)分布式切图模块,支持地图瓦片的分布式切片和分布式存储管理,支持多种分布式文件系统、NAS与大数据存储系统(如FastDFS、EMC Isilon等),进一步提升了地图瓦片的存取速度和支持的并发数。本文提出的分布式切图技术,是对传统地图缓存方式的创新,为云GIS提供了一定的研究基础。 相似文献