星载微波资料频率干扰信号识别研究综述

较可见光和红外遥感而言,微波遥感不易受大气影响,具有全天时、全天候的监测能力以及对云、雨、大气较强的穿透能力,并且微波传感器对于植被特性的变化、地表土壤水分和积雪参数十分敏感,微波数据已被广泛应用于地表参数的监测和反演应用之中.然而,用于反演地表参数的低频微波观测资料均不同程度地受到地面无线电频率的干扰(Radio Frequency Interference,RFI).这些干扰往往是由地面主动微波传感器的发射信号或陆面反射辐射信号产生的,很容易覆盖地表产生的相对较弱的自然热发射辐射信号,使得星载被动微波传感器接收的信息不能真实地反映地表状况.如果不能准确地将其识别和剔除,往往导致较大的反演误差,降低遥感数据反演产品的质量,从而显著降低现有以及将来的被动微波资料的利用率.本文从目前常用的干扰识别方法,包括谱差法、平均值和标准差法、多通道回归法、主分量分析法和一维变分反演收敛度量识别法等等,回顾了识别星载微波辐射计数据中RFI信号的研究进程及其研究中存在的问题,并对这些方法的优、缺点分别进行了评价,阐述了存在的问题.最后对星载微波资料RFI识别的研究做出展望,指出今后应进一步完善RFI信号的识别方法,开发RFI信号的订正算法,将其应用到卫星遥感数据的产品反演与同化过程中,并获取可靠的陆面、洋面RFI源分布和分类信息,更好地评估多种识别方法的可靠性、准确性和适用性.     

基于广义RI指数的微波观测资料干扰识别方法

基于AMSR2(the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)一级亮温数据,提出了广义RI指数(Radio Frequency Interference Index)识别方法来检测无积雪覆盖陆地和洋面区域AMSR2 7.3 GHz通道受RFI(Radio Frequency Interference)影响的观测数据,进而用主成分分析法以及谱差法的检测结果进行验证,并分析了三种方法检测结果间的差异.结果表明:广义RI指数识别方法的检测出的RFI和其他两种方法的检测结果基本一致,这表明新算法对识别陆地和洋面上的RFI是有效的.但这三种检测方法的区别是,主成分分析法识别的RFI信号比其他两种方法确定的范围小、数量少,谱差法次之,广义RI指数检测方法检测出的RFI信号最多.本研究为评估不同识别算法提供了参考,还为进行卫星遥感技术微波频段保护提供了理论依据.     

基于简化参数方法的蒙古干旱区土壤湿度被动微波遥感

卫星被动微波遥感土壤湿度,是准确分析大空间尺度上陆表水分变化信息的有效手段.美国航天局(NASA)发布的基于AMSR-E观测亮温资料的全球土壤湿度反演产品,在蒙古干旱区的实际精度并不令人满意.本文基于对地表微波辐射传输中地表粗糙度和植被层影响的简化处理方法,采用AMSR-E的6.9 GHz,10.7 GHz和18.7 GHz之V极化亮温资料,应用多频率反演算法,并以国际能量和水循环协同观测计划(The Coordinated Energy and Water Cycle Observations Project)即CEOP实验在蒙古国东部荒漠地区的地面实验资料作为先验知识,获取被动微波遥感模型的优化参数,以期获得蒙古干旱区精度更高的土壤湿度遥感估算结果.分析表明,本文方法反演的白天和夜间土壤湿度结果与地面验证值之间的均方根误差(RMSE)接近0.030 cm³/cm³, 证明所用方法在不需要其他辅助资料或参数帮助下,可较精确地反演干旱区表层土壤湿度信息,能够全天候、动态监测大空间尺度的土壤湿度变化,可为干旱区气候变化研究及陆面过程模拟和数据同化研究提供高精度的表层土壤湿度初始场资料.     

基于灰色系统理论和稳健估计的人工源电磁数据处理（英文）

针对强干扰导致人工源频率域电磁法测量结果出现偏倚的问题,研究将灰色系统理论和稳健M-估计综合用于数据处理的新方法。由于灰色系统理论对数据分布类型及数量依赖程度低,本文通过灰色建模求解测量数据的标准差,结合阈值法识别、剔除异常值。采用稳健M-估计估算测量结果,以压制异常值影响,提高处理结果的精度。最后将保留数据的M-估计值视为真实值。为验证所述方法处理效果,仿真生成含噪信号,剔除其有效频率频谱数据中的异常值,处理结果可高度逼近理论值,其最大相对误差为3.6676%,最小仅为0.0251%。然后对野外实测数据进行处理,并通过均方根误差、电位差频谱数据和视电阻率曲线形态对处理效果进行评价。研究结果表明:本文方法可以在保留可信数据的同时有效剔除异常值,均方根误差大幅下降,为人工源电磁法资料后续处理解释提供可靠的数据。     

自相关法单频干扰识别与消除方法

常规单频干扰压制方法需要估算频率、振幅和相位,由于频率和相位与单频干扰呈非线性函数关系,因此任何参数估算方法都会非常费时,且计算效率低下.本文提出的自相关法单频干扰识别与消除方法,利用地震数据自相关函数计算单频干扰自相关函数,采用余弦函数自适应减算法快速估算单频干扰.本方法不需要估算单频干扰的频率、相位和振幅参数,因此...     

风云三号C星微波湿温探测仪的定标和验证

风云三号C星(FY-3C)已经于2013年9月23日发射升空,其上装载的微波湿温探测仪(MWHTS)已于9月30日开机正常工作.MWHTS具有对大气温度和湿度垂直分布进行同步探测的能力.MWHTS为跨轨扫描式微波辐射计,在89~191GHz毫米波段内设置了十五个探测通道,其中包括118.75GHz氧气吸收线附近的8个大气温度探测通道,183.31GHz水汽吸收线附近的5个大气湿度探测通道,以及89GHz和150GHz两个窗区通道.设置在118.75GHz的一组毫米波探测通道是国际上业务卫星首次使用的大气探测通道,这组通道和183.31GHz通道对大气进行联合探测,将获得更加精细的大气温湿度垂直分布数据,为数值预报和气候研究提供丰富信息.为保证MWHTS观测资料的定量应用,对仪器性能和定标精度进行了在轨测试.利用MWHTS在轨正常工作后的三个月数据,对仪器在轨定标的基础数据:冷空和黑体计数值,黑体和仪器温度进行监测分析和质量检验,经过质量检验的在轨定标基础数据,结合发射前真空试验得到的非线性订正项在轨定标生成MWHTS观测亮温数据.评估MWHTS在轨辐射定标结果的精度和偏差特性使用了三种方法:1通过场地定标试验获取大气温湿廓线和地面温度等大气参数信息,结合微波逐线正演辐射传输模式MonoRTM(Monochromatic Radiative Transfer Model)模拟MWHTS的上行微波辐射亮温,与MWHTS实际观测结果进行对比分析;2两个通道特性一致的同类星载被动微波载荷同时观测同一目标,观测亮温的差异主要取决于两个载荷的定标系统偏差.选取美国SNPP上搭载的微波探测仪器ATMS作为MWHTS的参考载荷,基于SNO(simultaneous nadir overpass)技术,对两个仪器的观测亮温进行交叉比对,观测亮温时空匹配及均匀性检验的条件为:观测时间差异小于20min,观测像元中心距离小于3km,观测角度在星下点附近差异小于5°,观测像元周围3×3像元内的亮温标准差小于1K;3基于美国国家环境预测中心的全球数据同化系统GDAS(Global Data Assimilation System)数据,利用快速辐射传输模式CRTM(Community Radiative Transfer Model)对MWHTS各通道亮温进行正演模拟,模拟结果(O)和仪器实际观测的亮温(B)之间的差异记为"O-B",对偏差值"O-B"进行统计特征分析.仪器中心频率的变化、正演模式模拟精度和模式输入廓线自身的误差都会对"O-B"产生影响.但是对于首次使用的探测频点而言(如118.75GHz通道),由于国际上没有同类载荷可以进行交叉比对,借助于正演辐射传输模式计算得到"O-B"偏差的分析结果可以在一定程度上反映仪器整体定标情况.外场地定标试验结果显示除通道14外,其他14个通道的亮温差都在1.3K以内;与同类载荷ATMS的在轨观测进行直接交叉比对表明通道14与ATMS的亮温偏差最大,但中心频点一致的5个水汽探测通道的标准差都小于1K;将MWHTS观测结果和正演辐射传输模式模拟结果即"O-B"进行偏差分析显示,靠近118.75GHz吸收线中心的通道2—6"O-B"标准差小于0.5K,其他通道"O-B"标准差和ATMS相应通道的结果相当;MWHTS观测和模拟偏差随角度变化的研究表明通道1,7~13和15观测结果对角度有一定依赖性.     

基于自适应轮动归类的微震震相识别方法

震相识别为震源定位提供了可获取必需初始数据的微震信号片段.基于自适应高通滤波、背景噪声幅值上下界计算、轮动圆半径计算及轮动迭代、超限点归类分组4个信号处理流程提出了自适应轮动归类法,并分析了4个初始参数的影响程度及其取值依据.通过计算背景噪声与微震响应的特征值提出了用于判定微震信号有效性的微震信号信噪比(SNR_mss),将SNR_mss与信号长度分别同震相识别方法的计算速度与识别偏差进行了相关性分析.对比分析了模型试验与实际工程下该方法与改进长短时窗法(STA/LTA)在识别准确率、识别稳定性、计算速度、计算稳定性等方面的优劣.结果表明：相较改进STA/LTA方法,自适应轮动归类法对长度不同信号的识别容错率与稳定性更高.在模型试验下,自适应轮动归类法的识别准确率提高了25.0%,识别偏差标准差为前者的17.4%,计算时间平均值、标准差分别为前者的44.2%、67.4%;实际工程中,自适应轮动归类法的识别准确率提高了4.8%,识别偏差标准差为前者的34.2%,计算时间平均值、标准差分别为前者的40.9%、55.9%.     

基于FY-3B/MWRI数据的青藏高原地区积雪深度反演

以青藏高原地区(25°N—40°N,70°E—105°E)为研究区域,基于积雪深度与微波辐射计18.7 GHz水平极化通道和36.5 GHz水平极化通道的亮温差(Tb_(18H)-Tb_(36H))具有良好的线性相关性,得出了适用于FY-3B/MWRI(Microwave Radiation Imager)亮温数据反演青藏高原地区雪深的新算法.利用FY-3B/MWRI一级亮温数据,通过新的半经验算法反演了青藏高原地区的积雪深度,进而运用AMSR2(the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)的二级雪深产品验证了反演结果.结果表明:针对青藏高原地区,新算法相对于全球积雪深度算法具有更小的平均相对误差以及更小的均方根误差,在该研究区域具有更好的适用性.今后可以结合该地区的地表类型分类,对积雪深度反演算法进行更加细致化的拟合,以期提高反演精度,为青藏高原地球物理参数的遥感反演提供支持.     

南美洲及周边洋盆的地壳和地幔顶部结构

给出了南美洲及周边洋盆一套新的地震波结构等值线图。这些图使用了新数据,因而更好地约束了地壳厚度、全地壳P波和S波的平均速度以及地幔顶部的地震波速度(Pn和Sn)。我们发现:(1)南美洲地壳厚度的加权平均值为38.17km(标准差为±8.7km),这比全球陆壳平均值39.2km要薄约1km;(2)南美洲全地壳P波速度的直方图呈双峰形态,其低峰值发生在缺失下地壳高速层(6.9~7.3km)的区域;(3)结晶地壳的P波平均速度(Pcc)为6.47km/s(标准差为±0.25km/s),这与全球平均值6.45km/s基本相同;(4)南美洲下方的Pn平均速度为8.00km/s(标准差为±0.23km/s),略低于全球平均值8.07km/s;(5)横贯智利北部与阿根廷东北部的地壳内存在一个P波和S波低速异常带,地理上正对应于纳斯卡板块浅俯冲部分[Isacks等在1968年首次提出的南美大草原(Pampean)平缓板块],同时也是一地壳拉张区域;(6)巴西克拉通的厚地壳一直延伸到委内瑞拉和哥伦比亚;(7)亚马逊盆地以及沿巴西克拉通西部边缘地壳可能由于拉伸作用而变薄;(8)东太平洋海床之下的地壳P波平均波速要大于其在西大西洋海床的数值,这可能源于较古老的大西洋海床覆盖了更厚的沉积层。     

CHAMP卫星时代全球岩石圈磁场模型的近似误差估计

岩石圈磁场模型的误差估计是地磁导航、定量地球物理与地质解释的重要基础.本文基于统计学观点,将由CHAMP卫星磁测数据构建的系列具有代表性的全球岩石圈磁场模型视为随机观测信号,对其在球谐域与空间域分别进行平均值与标准差的统计分析,得到CHAMP卫星时代全球岩石圈磁场模型的球谐域与空间域近似误差水平、误差分布特征、不同类型磁场分量之间的误差比例关系以及全球岩石圈磁场能量与误差水平随高度的衰减特征.本文所提的误差估计方法与结果,尽管存在一定的近似,但是可以为估计与了解岩石圈磁场模型在球谐域与空间域的误差水平与分布特征提供参考资料与定量依据.     

强抗干扰电磁感应新方法

在城市中进行地球物理勘探,传统的勘探方法是很难做到的,它受到强电磁、地下管线、管道等诸多方面的干扰.无线电频率电磁波法是利用无线电波频率信号进行勘探的一种地球物理勘探新方法,它通过不接地电极和磁道探头接收高频无线电波信号,有效的压制城市中复杂交错的人文电磁干扰,利用相应软件,经过OCCAM算法实现矢量、标量计算,可以得...     

利用小波变换识别山西测震台网震相

为有效提高山西测震台网震相识别精度,在论述小波变换原理基础上,结合台网记录的震相特征,针对干扰大、能量弱的震相,采用小波变换进行分析。常见噪声干扰相对地震信号频率较高,小波变换能够有效压制噪声,提高震相识别精度;对于能量较弱的震相,可以利用小波变换分解信号,按频率逐层进行震相识别。分析认为,小波变换是识别山西地区震相的有效方法。     

NDCI法Ⅱ类水体叶绿素a浓度高光谱遥感数据估算

以太湖、巢湖为研究区,以Hyperion和HJ-1A卫星HSI高光谱数据以及实测水质浓度数据为实验数据,引入归一化叶绿素指数(NDCI),对Ⅱ类水体的高光谱叶绿素a浓度估算进行分析研究.首先对高光谱数据的光谱通道设置以及水体光谱特征进行分析,研究确定模型的最优波段.然后,将确定最优波段后的NDCI反射率因子作为变量与实测样本点数据进行回归分析,得到NDCI与叶绿素a浓度之间的回归关系,进行叶绿素a浓度的估算.与常用的比值法、一阶微分法和三波段法相比,NDCI的性能优于这3种方法,表明NDCI是一种计算简单、估算精度高、实用性强的Ⅱ类水体叶绿素a浓度估算方法.     

仙游井水位在2017年7月打井干扰前后频带响应的特性变化

利用小波变换、相关分析、调和分析方法,分析仙游井水位在2017年7月打井抽水干扰前后各频带的变化特征。结果显示：打井抽水干扰严重时,水位的全频率影响显著;趋于稳定后中频带基本恢复,但低频带仍然存在多个强信号,M₂潮汐应变响应能力略有下降,表明仙游井水位中频带在受干扰后是应力变化的有效监测波段。文章研究方法和结果可为水位资料干扰分析与异常提取提供参考。     

小波分析法在海拉尔地震台前兆数据处理中的应用研究

应用小波变换法可对不同频率成分进行分解的特性,选取db4小波基函数,尺度为1~8阶,对海拉尔地震台前兆资料进行分析研究。结果表明,应用小波变换方法可较容易地识别和剔除气压、场地环境干扰等影响海拉尔地震台伸缩仪观测资料精度的诸多因素,气压和场地环境干扰在小波细节分解d 3~d 6部分异常显著;小波变换法对同震效应的识别、提取和去除具有良好效果,远震在小波细节分解d 3~d 5部分异常显著,近震在小波细节分解d 1~d 3、d 6~d 8部分明显;爆破信号在小波分解d 1~d 8部分中均清晰可见,异常的宽度和幅度变化不大。因此,应用小波分解法能有效识别无法判断的干扰源。     

风云三号卫星微波观测的临近空间大气扰动特征

风云三号C星(FY-3C)同时装载有设置了50～60GHz和118.75GHz附近氧气吸收带内通道的微波大气垂直探测器,可以用于监测临近空间下部的大气温度.本文的首要目的是展示FY-3C微波大气垂直探测器在监测临近空间(尤其是平流层)强重力波扰动中的优势特点.在给出平流层强扰动监测结果的基础上,分析了不同波段不同通道监测平流层大气温度扰动的能力.随后,对比分析了FY-3C大气温度探测通道与国外同类仪器在观测平流层扰动中的异同点,并进一步讨论了不同平台相同大气微波探测通道联合分析平流层扰动过程的能力.本文在统计2013年冬季(2012年12月和2013年1、2月)和2014年夏季(2014年6、7、8月)的微波大气垂直探测器观测的全球平流层扰动出现频率分布的基础上,利用FY-3C微波大气温度探测器分析了格陵兰岛附近2014年1月7—11日一次平流层扰动过程.结果表明,FY-3C微波探测器50～60GHz和118.75GHz波段可用于获取平流层不同高度上的大气温度扰动特征,且前一波段的探测能力显著地优于后一波段.随后,针对2014年1月11日拉布拉多半岛附近的平流层强扰动过程,基于FY-3C的MWTS-Ⅱ与METOP-B的AMSU-A的对比观测表明,MWTS-Ⅱ能够揭示平流层波动更细致的水平结构特征.最后,针对2014年8月10日安第斯山脉附近不同平台仪器的相同通道探测结果的分析表明,多平台联合观测可以进一步提高平流层强扰动监测的时间分辨率.     

高压输电线影响GPS信号试验

采用Trimble Net R8 GPS接收机,通过高压场地试验,研究高压输电线对GPS信号的影响。结果显示:高压输电线电晕放电产生的无线电干扰不会导致GPS接收机对卫星的失锁,不会引起载波相位观测值断记。利用高次差法和双频组合双差的方法探测周跳,显示高压线不会使载波相位产生小于1周的周跳。研究认为,高压线对GPS L波段信号没有影响,建议勘选GPS基准站站址时,可适当放宽高压线距约束。     

小波变换在数字化水位观测资料分析中的应用

小波变换是近年兴起的信号处理方法,具有良好的时频局部化特征。它不但可以准确地描述瞬变信号的局部特征,还可以通过多尺度变换,从不同频带上观察信号的特征。利用小波变换的以上特征将其运用于数字化水位观测资料不同频率潮汐波的分离、同震水震波及震前水位长周期“前驱波”的识别、干扰与同震效应的识别等方面,都取得了较好的效果。     

震前重力扰动与台风引起的重力扰动主频率特征分析

基于中国大陆构造环境监测网络的连续重力观测数据, 对于田M_S7.3地震、 鲁甸M_S6.5地震、 景谷M_S6.6地震和皮山M_S6.5地震前几天的重力扰动信号主频率特征及2014年台风“威马逊”、 “麦德姆”和“黄蜂”引起的重力扰动主频率特征进行了研究。 结果表明: 震前重力扰动信号和台风引起的重力扰动信号频率范围很接近, 对应周期为4~7 s, 单从频率大小无法对两者进行区分; 在不受台风影响的情况下, 不同台站震前重力扰动信号主频率极差和标准差均小于0.02 Hz, 而台风引起的不同台站重力扰动信号主频率极差和标准差均大于0.02 Hz; 通过主频率极差和标准差这两个指标可以很好地将震前重力扰动与台风引起的重力扰动进行有效区分, 这将大大推进连续重力观测在强震短临监测中的应用, 为构建地震预报定量指标体系提供相关依据。     

利用小波包变换时频谱识别宁夏及邻区的地震和爆破

采用dmey小波基函数分别对地震和爆破事件的垂直向记录信号进行小波包变换,计算各事件信号的归一化时频谱值以及P波和S波时频谱值达到最大时的频率fmp和fms,比较地震信号和爆破信号P波段(0～6.25Hz)和S波段(0～6.25Hz)在各相同分解频带内的瞬时谱最大值差异,寻找合适的单项定量识别指标,并综合各单项识别指标形成综合识别判据。运用综合识别判据对银川台记录到的宁夏及邻区14个地震事件和19个爆破事件进行判别,结果表明,各单项定量识别指标的识别率均在80%以上,综合判别结果均与事件的真实类型一致。