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1.
为改善风云三号 (FY-3) 微波成像仪10.6 GHz通道空间分辨率,提出利用超分辨率图像重建算法进行图像重建。分析并指出FY-3微波成像仪10.6 GHz通道具有过采样特征,具备重建得到高于瞬时视场图像的潜力;基于超分辨率图像重建理论,根据FY-3气象卫星轨道、姿态,微波成像仪性能参数以及工作模式等物理约束,建立微波成像仪的超分辨率成像模型,并推导计算出超分辨率成像模型参数;采用POCS算法重建得到10.6 GHz通道的超分辨率图像,采用目视比较分析、图像统计分析对重建图像进行质量评价:重建图像像元平均梯度提高26.5%,功率谱分量和提高5.7%,重建图像具有更高的空间分辨率;台风亮温分析应用显示了从重建图像可发现更微小的景物细节目标。采用超分辨率图像重建算法对FY-3微波成像仪10.6 GHz通道进行重建处理,结果有效且正确,可为数据用户提供更多可用的遥感数据,对微波遥感数据应用具有提升作用。  相似文献   
2.
Microwave Land Surface Emissivity (MLSE) over China under both clear and cloudy sky conditions was retrieved using measurements of recalibrated microwave brightness temperatures (Tbs) from Fengyun-3B Microwave Radiation Imager (FY-3B MWRI), combined with cloud properties derived from Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) observations. The contributions from cloud particles and atmospheric gases to the upwelling Tbs at the top of atmosphere were calculated and removed in radiative transfer. The MLSEs at horizontal polarizations at 10.65, 18.7, and 36.5 GHz during 7 July 2015 to 30 June 2019 over China showed high values in the southeast vegetated area and low values in the northwest barren, or sparsely vegetated, area. The maximum values were found in the belt area of the Qinling-Taihang Mountains and the eastern edge of the Qinghai-Tibet Plateau, which is highly consistent with MLSEs derived from AMSR-E. It demonstrates that the measurements of FY-3B MWRI Tbs, including its calibration and validation, are reliable, and the retrieval algorithm developed in this study works well. Seasonal variations of MLSE in China are mainly driven by the combined effects of vegetation, rainfall, and snow cover. In tropical and southern forest regions, the seasonal variation of MLSE is small due to the enhancement from vegetation and the suppression from rainfall. In the boreal area, snow causes a significant decrease of MLSE at 36.5 GHz in winter. Meanwhile, the MLSE at lower frequencies experiences less suppression. In the desert region in Xinjiang, increases of MLSEs at all frequencies are observed with increasing snow cover.  相似文献   
3.
本文利用搭载于我国风云三号B星上的微波成像仪(MWRI)观测亮温数据,结合戈达德廓线反演算法,对1102号"桑达"台风地面雨强和降雨云结构进行反演试验.利用AMSR-E业务降水产品对地面雨强反演结果进行了检验,结果表明,MWRI和AMSR-E反演的地面雨强在空间分布上非常吻合,相关性达76%,均方根误差约2.8 mm/h,二者的观测亮温及地面雨强反演结果具有较好的一致性.提取洋面台风雨区的平均水凝物廓线,其垂直结构显示,雨水和可降冰含量丰富,随高度变化明显,且具有明显峰值高度,云水和云冰含量则较少,且随高度变化不明显;当降水增强时,雨水和可降冰各层含量稳定增加,且峰值高度基本保持不变,云水和云冰含量则增幅不稳,且峰值高度有所改变.地面雨强随距台风中心距离的变化阐释了台风的螺旋结构及降水特点,距台风中心距离0.3°和0.6°附近分别出现了地面雨强峰值和次峰值,且66%的降水集中在距台风中心距离1°的空间范围内.MWRI提供的台风地面雨强和降雨云垂直信息具有较高的可信度,对于我们监测台风降水、分析台风降水结构的时空演变特征以及数值预报模式应用等具有重要的参考价值.  相似文献   
4.
唐晓彤  陈海花  管磊  李乐乐 《遥感学报》2020,24(8):1032-1044
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   
5.
李慧融 《干旱区地理》2020,43(6):1567-1572
积雪是我国西北干旱半干旱区重要的水资源,也是影响全球气候变化的重要因子之一。 目前光学影像反射率和雷达亮温数据是积雪遥感领域的主要数据,本文首次结合两类遥感数据估 算积雪深度,并比较偏最小二乘法和机器学习算法(人工神经网络、支持向量机和随机森林算法) 在积雪深度估算方面的表现。以锡林郭勒盟 2012—2015 年积雪深度数据为例,基于反射率和亮度 温度相结合的积雪深度估算精度优于单个数据源,且随机森林算法表现最好,均方根误差为 2.93 cm,满足实际应用的需求。研究结果对我国西北地区水资源分布、生态环境评估等研究具有重要 意义。  相似文献   
6.
王晓雨  管磊  李乐乐 《遥感学报》2018,22(5):723-736
本文对2011-07-01—2011-09-30风云三号B星(FY-3B)搭载的微波成像仪MWRI(Microwave Radiometer Imager)和Aqua卫星搭载的微波扫描辐射计AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System)观测数据获取的海冰密集度产品进行比较及印证。首先,逐日比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E区域平均海冰密集度;其次,逐月比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E月平均海冰密集度;最后,使用Aqua卫星搭载的中等分辨率成像光谱辐射计MODIS数据进行印证。MWRI和AMSR-E比较结果为(1)MWRI与AMSR-E逐日区域平均海冰密集度变化趋势一致,MWRI海冰密集度均高于AMSR-E,7—9月MWRI与AMSR-E逐日平均偏差月平均值分别为8.55%、7.67%、2.58%,逐日标准差月平均值分别为12.16%、12.08%、10.43%,二者差异逐月减小。(2)MWRI与AMSR-E月平均海冰密集度差呈现逐月递减趋势,7—9月MWRI与AMSR-E逐月平均偏差分别为7.37%、6.53%、1.51%,逐月标准差分别为4.61%、4.36%、3.64%,MWRI与AMSR-E差异逐月减小的原因是二者在密集度较低的边缘区域差异较大,而夏季随着边缘区域海冰的融化,二者差异逐渐减小。MWRI和AMSRE海冰密集度与MODIS印证结果为:(1)密集度小于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏高,AMSR-E更接近MODIS,MWRI高估,误差较大。(2)密集度大于等于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏低,AMSR-E偏低更多,MWRI结果更好。  相似文献   
7.
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   
8.
风云三号卫星被动微波反演海洋上空云液态水含量   总被引:2,自引:0,他引:2  
窦芳丽  商建  吴琼  谷松岩 《遥感学报》2020,24(6):766-775
云液态水含量是气候和水循环研究的重要云微物理参数,也是目前气候变化研究中的最不确定因素之一。通过极轨气象卫星被动微波观测的光谱和极化特征能够实现对云液态水含量的直接测量,本文介绍了一种基于风云三号卫星微波成像仪(MWRI)观测亮温的全天候云液态水含量反演算法,利用快速辐射传输模式、云模型和大气廓线库建立MWRI模拟亮温库并训练反演系数的宽气候态物理算法可以保证算法系数在不同季节和不同地区的适应性。同时提出了一种基于观测增量(O-B)筛选晴空像元并对算法系数及比例因子进行订正的方法。利用统计直方图方法和卫星间交叉比对方法对反演产品精度进行了检验,统计直方图方法检验结果表明,FY-3C云水反演误差为0.028 mm,FY-3D为0.025 mm,与国外同类产品的精度相当;与低轨卫星微波辐射计GMI云水产品的交叉比对结果表明,两者具有较高一致性,均方根误差为0.0325 mm。FY-3C/3D CLW产品目前已经投入业务应用,上下午星组网能够一天内基本覆盖全球,实现全球云水分布监测。  相似文献   
9.
With such significant advantages as all-day observation, penetrability and all-weather coverage, passive microwave remote sensing technique has been widely applied in the research of global environmental change. As the satellite-based passive microwave remote sensor, the Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E) loaded on NASA’s (National Aeronautics and Space Administration of USA) Aqua satellite has been popularly used in the field of microwave observation. The Microwave Radiation Imager (MWRI) loaded on the Chinese FengYun-3A (FY-3A) satellite is an AMSR-E-like conical scanning microwave sensor, but there are few reports about MWRI data. This paper firstly proposed an optimal spatial position matching algorithm from rough to exact for the position matching between AMSR-E and MWRI data, then taking Northeast China as an example, comparatively analyzed the microwave brightness temperature data derived from AMSR-E and MWRI. The results show that when the antenna footprints of the two sensors are filled with either full water, or full land, or mixed land and water with approximate proportion, the errors of brightness temperature between AMSR-E and MWRI are usually in the range from −10 K to +10 K. In general, the residual values of brightness temperature between the two microwave sensors with the same spatial resolution are in the range of ±3 K. Because the spatial resolution of AMSR-E is three times as high as that of MWRI, the results indicate that the quality of MWRI data is better. The research can provide useful information for the MWRI data application and microwave unmixing method in the future.  相似文献   
10.
积雪作为干旱区的重要水源,深刻影响区域水资源及经济发展。决定积雪量的积雪深度、积雪面积和积雪密度在时空分布上存在不确定性,尤其是积雪密度难以获取。本文利用FY-3B/MWRI(Fengyun3B Microwave Radiation Imager)数据反演积雪密度,结合1979-2020年长时间序列遥感雪深数据集,对天山地区40多年来积雪期(11月-次年3月)及其不同时期(积累期、稳定期、消融期)的积雪量进行估算,并分析其时空分布及与地形、气象等因子之间的关系。结果表明:1979-2020年,天山地区积雪期不同时期积雪量存在差异,稳定期积雪量最大,消融期次之,积累期最小。研究时段内,积雪期积雪量最大值出现在1979年,最小值出现在1998年,积雪期积雪量呈微弱的下降趋势,消融期积雪量下降趋势显著。多年平均积雪量空间格局与积雪深度和积雪密度基本一致,主要呈现为西北多东南少的特点。天山地区积雪量空间分布主要受海拔、坡度影响,积雪量与海拔正相关,海拔越高,积雪量越丰富;在15°以下时,坡度对积雪的影响较大,且坡度越大,积雪量越大。不同时期积雪量的多年变化与气温关系密切,在一定温度范围内,气温越低,积雪量越大;稳定期积雪量变化同时受积累期降水影响,积累期降水越多,稳定期积雪量越大。本文基于遥感积雪深度和密度的天山积雪量研究结果,可供气候变化条件下新疆水资源利用和经济发展参考。  相似文献   
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