中波红外图像条纹处理方法

卫星搭载的有效载荷在进行在轨对地观测过程中,受仪器本身特性和地球固有特性因素的影响,在图像上会产生多种观测失准和干扰现象。如图像旋转现象,蝴蝶结效应以及探元非均匀性条纹现象等。针对这类可以预见到的冗余和条纹,对仪器设计优化以及借助卫星星历轨道等辅助数据和成熟的图像处理算法可以对其实现有效地恢复。仪器在轨运行期间新引入的周期性或非周期性干扰,则需综合运用多种数据来源和关于干扰产生原理的先验知识,并结合图像处理手段实现图像恢复,同时保存原有辐射信息的真实性,为定量研究提供高质量可靠的数据准备。本研究针对某卫星中波红外图像干扰条纹,利用星上定标数据,并通过条纹现象分析和产生机理分析,探索了一种新的基于空域信号补偿原理的图像干扰条纹处理算法,通过大量图像数据处理实践证明,该算法对图像质量改善明显,且在动态范围和辐射信息保存方面优于传统频域滤波算法。     

GNSS载噪比反演船载气象要素传感器距水面高度

船载气象要素传感器距水面高度是使用块体参数化方法预测近海面大气折射率廓线的必要参数,对于海面蒸发波导等无线电气象系统监测结果的准确性具有重要意义. 利用全球卫星导航系统(GNSS)载噪比(CNR)时间序列反演船载气象要素传感器距水面高度. 该方法提取船舶GNSS接收机输出的卫星信号CNR,采用Lomb Scargle周期谱分析GNSS直射信号与反射信号相干性,反演天线相位中心距水面高度. 根据GNSS天线与气象要素传感器几何关系换算船载气象要素传感器距水面高度. 利用趸船实验数据对该方法进行验证,统计有效反演次数,分析海况对反演结果的影响以及反演高度时均变化. 结果表明:利用该方法反演船载气象要素传感器距水面高度是可行的.      

航行船舶真风误差源分析

真风对海上航行的船舶有重要的气象导航意义,若真风测算不准确,会给导航员造成误判,影响船舶安全航行,但在船舶等运动平台上真风无法直接测量,只能依靠矢量模型计算间接获取。根据真风解算模型和误差传播规律,推导了船舶真风误差模型。在矢量模型中,航行船舶真风误差主要来自于船风和相对风的计量误差,船风的计量误差主要是由于航速航向的选取问题导致的误差,相对风的测量误差主要包括传感器自身精度、安装误差、平台姿态影响和系统性干扰误差等几个方面。以船舶转向过程为例,分析了航行风与相对风的变化规律,结合船体运动姿态,加入运动补偿修正量,建立了船舶转向式真风补偿模型。     

船舶真风解算的误差影响分析及修正方法

从船舶真风解算的模型出发,依据误差传播定律,分析了相对风测量误差和航速误差对真风解算的影响。视风的测量误差会直接传递给真风;航速小于15 kn时,航速误差传递给真风解算的误差可忽略不计,航速大于15 kn时,真风误差会随航速的增大而增大。真风解算模型忽略了海流因素,当水流速度不可忽略时,船舶的运动轨迹受水流影响,分析了海流引起的误差模型,给出了选用不同航向航速源下的真风误差修正量。