“凤凰”台风期间海面风、浪的高频地波雷达OSMAR071遥感

介绍了OSMAR071高频地波雷达系统“凤凰”台风期间海面风、浪遥测结果。文中给出高频地波雷达OSMAR071 风、浪反演算法：利用SBM模型结合多波束采样法反演风向;利用改进的Barrick模型进行有效波高的反演;利用SMB关系式进行风速反演。将雷达定点观测结果与浮标数据进行对比,表现出很好的一致性,其中有效波高相关系数为0.72,均方根误差为0.48 m,风向相关系数为0.97,均方根误差为27.7°,风速的相关系数为0.6,均方根误差为 3.5 m/s。文中还对影响探测精度的因素进行了分析。     

高频地波雷达电离层杂波抑制研究

基于高频地波雷达中的电离层杂波特性,提出了一种基于时频分析结合自适应旁瓣对消来抑制电离层杂波的方法。该方法首先通过时频分析合理地选择扫频脉冲时段和多普勒频率区间,然后对选定的时频域区间利用特征分解法分别进行阵元-脉冲域和阵元-多普勒域抑制电离层杂波,最后利用阵列结构特点采用分段处理的自适应旁瓣对消继续对电离层杂波进行抑制。实测数据表明,该处理方法对电离层杂波的抑制效果很好。     

GNSS-R海面风速反演技术研究

利用全球卫星导航系统反射信号技术(GNSS-R)反演海面风速时,得到的双基雷达横截面积由于几何因素的影响不能直接用来反演风速.针对这一问题,对功率校准后的数据进行几何校正,在分析全球卫星导航系统(GNSS)海面反射信号特征的基础上,分析了几何因素对风速反演的影响,对双基雷达横截面积和有效散射区域进行校正,得到相应反射点的反射信号功率;最后对所求得的反射信号参数进行仿真验证.实验结果表明,海面风速反演的均方根误差为2.61 m/s,反演风速与真实风速的相关系数为0.57,校正后的归一化双基雷达横截面积能够有效地反演海面风速.     

3维成像微波高度计风速反演

随着航天技术的发展和新型微波载荷的发射(如3维成像高度计),越来越多的小入射角海洋观测雷达将投入运行,如何有效地利用这些小入射角的后向散射数据成为研究的热点课题。利用TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)的PR(Precipitation Radar)后向散射系数NRCS(Normalized Radar Cross Section)数据对小入射角情况下的海面风速反演方法和风速反演精度进行研究,并对风速反演性能进行统计分析。基于无雨条件下的PR海面后向散射数据,建立小入射角情况下的风速反演算法和经验的GMF模型。风速反演结果分别与浮标、ASCAT进行交叉比对。结果表明:反演风速的偏差小于0.28 m/s,标准差小于1.51 m/s;在中等风速条件下,反演风速的偏差和标准差均小于低风速条件和高风速条件;0°—8°入射角范围内的风速反演精度明显优于8°—12°入射角范围的风速反演精度。     

国内外基于雷达测量海浪技术研究进展

海浪是最为常见的海洋重要波动现象,它与海洋研究和开发利用的许多重要问题,特别是海一气质量、动量和能量交换、全球气候和环境变化、海洋军事技术和海上航行安全等有着十分密切的关系.文章就国内外合成孔径雷达、高频地波雷达、X波段导航雷达测量海浪技术的研究进展给予综述,并对比这三种测浪方式的优缺点.此外,文章还对国内这方面需要改进的方面给予说明.     

卫星高度计反演海面风速——模式函数与应用实例

对迄今为止国际上公开发表的１４ 种卫星高度计反演海面风速的模式函数进行了系统的分析和比较。在此基础上提出了一种“折中”模式函数,用于ＴＯＰＥＸ 资料海面风速反演效果良好。文中对高度计获取的全球海面风速分布特征进行了分析,最后探讨了改善海面风速模式函数反演精度的途径。     

含盐土壤盐渍化雷达反演模拟研究

准确、快速提取大范围地表土壤盐渍化空间分布是一个迫切急需解决的科学难题。本文以河套灌区解放闸灌域土壤盐分雷达监测为例,研究基于RADARSAT-2数据的盐渍化信息提取。利用成熟的BP神经网络技术,建立了四极化雷达影像灰度值反演土壤盐分的人工智能模型,经实测数据检验能够在一定程度上满足盐渍化监测的需要,优于传统盐渍土分类方法,可促进微波遥感在土壤盐渍化监测中的开拓应用。     

利用高频GPS数据反演地震要素

介绍了利用高频GPS观测数据反演地震要素的原理和方法. 以2019年7月4日和7月6日发生在美国加州里奇克莱斯特的地震为研究对象,首先利用PRIDE PPP-AR软件进行动态精密单点定位解算以获得测站的位移时间序列,然后使用S变换对位移时间序列去噪,再根据去噪后的时间序列提取地震波的振幅与周期,并提出双重3-sigma法则以分别提取地震波的体波和面波到达时,最后据此反演出地震的震中位置、震级以及发震时刻. 根据本文提出的方法反演得到的震中位置与美国地质勘探局（USGS）发布的位置偏差在10 km左右,震级偏差在0.2级左右,发震时刻偏差在20 s以内. 结果表明,利用高频GPS数据可以较为准确地反演出地震要素.      

机载海洋雷达高度计的性能分析

该文简要介绍了海洋雷达高度计的工作原理。对机载海洋雷达高度计的性能进行了具体的分析 ,对海洋雷达高度计的试验结果的分析和讨论表明 ,其性能达到了设计要求 ,为星载高度计提供了可靠的技术先导     

基于观测量校正的星载GNSS-R海面风速快速反演方法

快速反演(FDI)算法是一种典型的星载全球卫星导航反射技术(GNSS-R)海面风速反演方法,具有计算复杂度低、快速实时反演的特点,但是FDI算法中的反演观测量提取精度不高,导致风速反演精度低.针对于此,提出基于观测量校正的改进FDI算法,用于实现海面风速的快速高精度反演.该方法首先利用辅助测量信息对观测量进行校正以降低...     

GNSS-R研究进展及其关键技术

利用全球导航卫星系统反射(global navigation satellite system reflectometry, GNSS-R)信号对海面风速进行反演时,连续地球物理模式函数常用于建立时延-多普勒图像(delay/Doppler map, DDM)特征值与风速之间的映射关系。该模型在DDM较少的风速范围内(0~5 m/s及12~20 m/s)存在较大系统偏差。为解决该问题,提出了一种自适应累积分布函数(cumulative distribution function, CDF) 匹配方法。该方法将反演风速序列与参考风速序列进行CDF匹配,并利用最小二乘自适应地寻找最优阶数多项式,对风速偏差序列进行拟合和改正。公开数据实验验证结果表明,在0~5 m/s和12~20 m/s内,改正后的反演风速均方根误差分别减小了6%和15%,系统偏差分别减小了45%和25%,明显提升了少样本情况下的反演精度,反演风速更符合自然界中风速分布。     

一个异常的台风海面风、浪结构的遥感分析

Ｇｅｏｓａｔ卫星高度计可广泛应用于如锋面，海面风，浪和高度等多方面的研究，但利用高度计资料分析台风的海面风，浪断面结构，因受卫星轨道，台风路径和高度计风速算法等多方面的制约，过去一直研究较少。该文以Ｇ３ｏｓａｔ高度计１９８７年８月１１日一上升轨道的风，浪资料为基础，研究分析了８７０８号台风影响下的海南风速和海浪断面分布特征。     

基于NARX回归神经网络的岸基GNSS-IR有效波高反演模型分析

有效波高是海洋动力环境的主要参数,针对现有岸基双天线GNSS-R有效波高反演方法必须使用专用型接收机,以及相关测站布设较少、数据获取困难等限制,本文提出了一种利用普通单天线测量型GNSS接收机的GNSS-IR数据反演有效波高的方法。首先,利用NARX回归神经网络构建潮高反演误差与有效波高大小之间的相关模型,并给出了从数据选取、数据集制作到反演模型构建的相关流程与方法。然后,使用斯坦福大学哈勃肯斯海洋实验站中P231站两年的数据,开展了基于NARX回归神经网络的岸基单天线GNSS-IR有效波高反演模型试验。试验结果表明,该模型适用于0.1~2.5 m （即二～四级海况之间）范围内有效波高的反演应用,反演有效波高的MSE最小为0.01 m。     

融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法

森林参数的获取不仅可以估算地表生物量和林下地形,还有助于研究全球碳循环和分析全球气候变化。极化干涉SAR植被参数反演算法一般是基于随机地体两层模型(RVoG),但是当实际植被有着冠层、树干层和地表层的明显三层结构时,植被参数反演精度就会变差;另外,由于机载SAR系统数据的近距远距垂直向波数差异较大,导致试验结果存在着由其引起的系统误差。针对这两个问题,本文提出了一种融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被参数反演方法。该方法首先采用三层植被RVoG模型修正微波在穿透植被时的散射过程;然后采用融合升降轨道数据的方式削弱其系统误差;最后,采用非线性迭代平差的反演算法来进行植被高度反演。为了验证该方法的有效性,采用了德国宇航局DLR提供的BioSAR2008项目的两景升轨及两景降轨E-SAR P波段全极化SAR数据进行试验,并采用3组反演策略进行比较分析。结果表明,三层植被模型能够更好地描述植被散射过程;同时,新方法有效降低了由垂直向波数引起的系统误差,提高了树高反演精度。     

遥感和GIS技术在全球海面风速分析中的应用

将遥感技术和地理信息系统（GIS）技术相结合，建立了一个基于TOPEX卫星的全球海面风速分析的海洋地理信息系统（MGIS）。阐述了全球海面风速分析模型的建立方法，定义了描述风场特征的相关参数，介绍了全球海面风速海洋地理信息系统的结构、功能和工作流程，另外，对系统的3个应用实例进行了地学分析。     

一种可用于估计全球水汽标高的经验模型

水汽标高是一个反映水汽垂直分布特征的参数,也是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)对流层天顶湿延迟改正和GNSS水汽层析中的一个辅助参数。本文对2006—2012年水汽标高的时间序列进行频谱分析,发现水汽标高在时间上呈现出年周期和半年周期变化,因此利用包含年周期和半年周期的三角函数来表达水汽的时变规律,然后利用欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasting,ECMWF)的数据在全球1°×1°的格网点上分别拟合了三角函数的系数。通过上述方法首次构建了一个全球适用的水汽标高模型GSH,该模型既体现了水汽标高的时变特性又考虑了其地理差异。以无线电探空数据为参考,GSH具有-0.19km的偏差(bias)和1.81km的均方根误差(root mean square error,RMSE);以ECMWF数据为参考,GSH具有0.04km的bias和1.52km的RMSE。GSH整体上表现出了比较稳定的精度,可服务于GNSS气象学研究,也可为其他相关气象研究提供水汽标高参考。