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针对机载合成孔径雷达(SAR)对海探测特点,采用多入射角法从SAR数据本身得到与海浪参数反演区域时空匹配的同步海面风速和风向,并结合线性变换关系,计算得到海浪初猜谱对应的仿真SAR图像谱,将仿真SAR图像谱和观测SAR图像谱输入代价函数中进行迭代运算,通过非线性方程的解算得到最适海浪谱;采用交叉谱法去除海浪传播180°方向模糊,最终得到海浪参数。论文提出的基于同步风场的机载SAR海浪参数反演方法,充分利用了机载SAR海洋环境探测的优势,解决了传统SAR海浪参数反演中初猜谱构造依赖外部风场的问题,机载同步飞行试验的海浪参数反演结果与浮标观测值的有效波高、波向的均方根误差分别为0.23 m和13.23°,验证了该方法的有效性,可为机载SAR海浪参数反演业务化提供支持。 相似文献
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One-dimensional synthetic aperture microwave radiometers have higher spatial resolution and record measurements at multiple incidence angles. In this paper, we propose a multiple linear regression method to retrieve sea surface wind speed at an incidence angle between 0° ~65°. We assume that a one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer operates at frequencies of 6.9, 10.65, 18.7, 23.8 and 36.5 GHz. Then, the microwave radiative transfer forward model is used to simulate the measured brightness temperatures. The sensitivity of the brightness temperatures at 0°~65° to the sea surface wind speed is calculated. Then, vertical polarization channels(VR), horizontal polarization channels(HR) and all channels(AR) are used to retrieve the sea surface wind speed via a multiple linear regression algorithm at 0° ~65°, and the relationship between the retrieval error and incidence angle is obtained. The results are as follows:(1) The sensitivity of the vertical polarization brightness temperature to the sea surface wind speed is smaller than that of the horizontal polarization.(2) The retrieval error increases with Gaussian noise. The retrieval error of VR first increases and then decreases with increasing incidence angle, the retrieval error of HR gradually decreases with increasing incidence angle, and the retrieval error of AR first decreases and then increases with increasing incidence angle.(3) The retrieval error of AR is the lowest and it is necessary to retrieve the sea surface wind speed at a larger incidence angle for AR. 相似文献
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云底高度是云重要的宏观物理参数。本文基于MODIS和CPR探测得到的可见光、红外和毫米波数据,提出了用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和BP神经网络反演云底高度的新方法,并以相对湿度阈值法处理探空资料所获取的云底高度为基准,对PCA-BP法和CloudSat产品获取的云底高度进行了对比分析。结果表明:对绝大部分类型的云,PCA-BP法的反演偏差小于CloudSat产品。PCA-BP法和CloudSat产品反演的云底高度在夏季偏低,在其他季节偏高,且PCA-BP法与探空仪的均方根误差在所有季节均小于CloudSat产品,两者反演的云底高度具有一致的季节特征,即夏高冬低。PCA-BP法和CloudSat产品所获取的云底高度随纬度升高有减小趋势,在不同地区,两者具有不同的反演效果,反演误差随纬度升高而逐渐减小,对比结果说明了PCA-BP法反演云底高度具有一定的可行性。 相似文献
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多普勒天气雷达体扫过程中低仰角常出现强地物杂波,影响了雷达数据质量及其产品的业务应用。为了抑制地物杂波,提出了一种基于雷达基数据灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)的自适应地物杂波抑制方法。针对雷达站附近回波数据强度高、多普勒速度接近于零值的特性,首先设定阈值进行数据预处理,初步分离出杂波区域;其次,对强度信息进行分块,根据每一小块的灰度共生矩阵能量值和对比度分布自适应寻找阈值;最后利用确定的阈值识别和剔除地物杂波。实验表明该方法能有效剔除雷达站附近的强地物杂波,尤其对混杂在降水回波信号中的强地物杂波有很好的抑制作用。 相似文献
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利用NCEP/NCAR再分析资料、FY-4A静止卫星资料对“利奇马”生命过程的大气环流特征、云宏观特征进行了分析。针对“利奇马”超强台风期间的一次降水过程,利用GPM卫星的双频降水雷达(Dual-frequency Precipitation Radar,DPR)资料对其进行了宏微观特征分析。结果表明:在“利奇马”生命过程中,西太平洋副热带高压、40°N以北的高空槽脊、(35°N,80°E)的高压以及“罗莎”台风对“利奇马”的发展、移动均产生了重要的影响;其云系分布先后表现为螺旋状、逗点状、中心对称结构以及不规则形状,其南北两侧的云区范围、云顶高度也不断变化;在“利奇马”超强台风期间的一次降水过程中,近地表降水率大致呈环状分布,降水粒子浓度以及降水粒子半径的南北分布与东西分布相差较大,除了云墙降水为对流降水外,其他部分的降水以层云降水为主,层云降水对应的雨顶高度在4.5~12 km,主要集中在5.5~10 km;对流降水对应的雨顶高度在1~12 km,主要集中在2~5 km和6~11 km。 相似文献
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