用圆中数滤波器排除卫星散射计风场反演中的风向模糊

由卫星散射计测量得到的归一化雷达截面积σ^0值以及这些σ^0值关联海面风速风向的经验模型函数可以反演海面的风矢量。但是对应一分辨面元上测量的σ^0值并不是唯一的风矢量解与之对应,选择一个风矢量解来表示真风矢量的处理过程就叫模糊排除或称消去伪解。本文引入一种圆中数滤波技术,在由模拟的ERS－1散射计数数据反演风场中,不附加任何其他信息的情况下,圆中数滤波器改进风向模糊排除方法,很好地重现模拟的海面真风矢量。     

一种海岸带高分辨率遥感图像椒盐噪声滤波的新方法

椒盐噪声是常见的图像噪声,典型的图像平滑算法不能区分海岸带高分辨率遥感图像中的噪声点和信号点,常造成图像平滑后海岸线等细节损失。提出先识别噪声点再进行去噪的新方法,通过统计关联参数用双阈值识别噪声,然后用中心权值为零的模板平滑噪声点。实验表明,该方法在滤除椒盐噪声的同时,较好地保持了海岸线等细节。     

一种温度相关的HY-2A散射计地球物理模型函数

利用散射计测量海面后向散射系数, 并通过地球物理模型函数(geophysical model function, GMF)反演得到海面风场。目前散射计风场反演所采用的GMF一般只考虑雷达极化方式、雷达入射角、风速和相对风向对海面后向散射系数的影响, 而相关研究表明海表温度(sea surface temperature, SST)对Ku波段散射计风场反演具有不可忽略的影响。文章利用海洋二号A卫星散射计(Haiyang-2A Scatterometer, HY2A-SCAT)后向散射系数观测值、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF )再分析风矢量和SST数据, 采用人工神经网络方法, 建立起一种SST相关的GMF (TNGMF)。对TNGMF进行分析后发现, 海面后向散射系数随着SST的增加而增加, 并且其增加幅度与雷达极化方式、风速有关。为了对比, 文章使用相同数据集和相同方法建立了不包含SST的GMF (NGMF), 将美国国家航天航空局散射计-2 (National Aeronautics and Space Administration Scatterometer-2, NSCAT2) GMF、TNGMF和NGMF分别用于HY2A-SCAT风场反演实验。试验结果表明, 采用NSCAT2 GMF、NGMF反演得到的风速在低温时系统性偏小, 在高温时系统性偏大; 而TNGMF可较好地纠正SST对风速偏差均值的影响, 从而提高反演风场质量。     

一种改进的扇形波束旋转扫描散射计海面风矢量反演算法

扇形波束旋转扫描散射计（RFSCAT）是约十年前才被提出来的一种新型星载微波散射计。与其它旋转扫描散射计类似,其星下点附近区域和刈幅边缘区域的风场反演误差相对较大。在本文设定的参数条件下,RFSCAT散射计刈幅边缘区域的风向反演精度相对于轨道中间区域降低了约9°。针对这一问题,本文为RFSCAT散射计提出了一种改进的风矢量反演算法。新算法的主要特征是,根据风向反演偏差直方图,在整个刈幅区域内,对模糊解风向取值区间进行自适应扩展,以获取并保留更多可能风向解。利用模拟的100条轨道的L2A数据,对新算法进行反演验证。实验结果证明,新算法能够有效改善RFSCAT散射计星下点附近区域和轨道刈幅边缘区域的风向反演精度。星下点和刈幅边缘上的风矢量单元的风向反演精度相对于标准的MLE算法分别提高了1.6°和9°。     

一种基于四元数的彩色遥感影像水域提取算法

通过研究四元数在彩色影像上应用的优势,提出了一种基于四元数的彩色遥感影像水域提取的算法。实验表明,该算法具有明显的优越性和适应性,对卫星影像海岸水沿线的提取具有指导意义。     

改性膨润土对赤潮藻种及海水中DRP、COD的去除效应

实验室研究了不同条件制备的改性膨润土对赤潮生物及海水中DRP、COD的去除效应．结果表明：改性膨润土有效Al为1．5％时去除效应最好．经Na2SO4、Al2（SO4）3改性的膨润土在pH＝5．5时去除效应最佳．改性膨润土的去除效率随Al／SO4比值增加而增加．改性膨润土添加絮凝剂醋酸甲壳质和Ca（OH）2提高了去除功效．     

一种粒子概率假设密度的模糊关联方法

为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,本文研究基于粒子概率假设密度滤波器(PF-PHDF)的多目标跟踪系统。针对PF-PHDF的局限性,提出一种基于随机有限集理论的模糊关联方法。该方法首先利用粒子滤波的方法估计多目标组成的随机有限集合,并用模糊C-均值聚类算法给出多目标的状态估计值和目标的个数;然后利用模糊关联算法对PF-PHDF所得到的目标状态集合进行检测和关联,有效解决了PF-PHDF无法得到目标的运动轨迹,也不能确定目标的身份的弊端;最后通过建立临时航迹滤掉了多余的杂波点并给出各个目标的运动轨迹。实验结果表明:本文方法不但能够给出各个目标的运动轨迹,而且还能提高多目标跟踪的精度。     

一种基于PDAF的目标跟踪算法

对目标进行跟踪的目的是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。在某型声纳多次试验中,发现采用最近邻域标准滤波器(NNSF)滤波方法时,目标跟踪不稳,跟偏、丢失等现象频现,因此对现有目标跟踪模型和算法进行研究与改进。采用基于概率数据互联滤波器(PDAF)的跟踪算法来实现对目标的跟踪。首先,使用滑窗法对目标进行跟踪起始,然后再采用概率数据互联滤波器(PDAF)进行目标关联,以保持对目标的连续跟踪。经过仿真与在某型声纳的多次试验对比可得:该关联方法对目标的跟踪结果较采用NNSF滤波方法对目标的跟踪结果有明显改进。其跟踪精度有了明显的提高,而且其跟偏、丢失的次数明显减少。     

等距圆量距法在海图上的扩展应用研究

为了解决双重极球面投影极区航海图上准确便捷量距的问题,根据等角纬度和大地纬度的关系,从理论和数值方面分析了将等距圆量距法推广应用到双重极球面投影海图的可行性、误差水平并给出了修正公式,以满足双重极球面投影航海图的极区导航应用需要。并研究了将等距圆量距法扩展到基于大地纬度应用的可行性,以满足双重极球面投影极区航海图上便捷准确的量距需要。误差分析表明,双重极球面投影海图上,基于大地纬度的等距圆量距法可行,量距误差可按相应公式修正。     

散射计风反演算法的数值模拟研究

由于缺乏散射计的σ°资料及相应的海面风数据，本文采用数值模拟方法对反演算法及多解消除步骤进行了初步的研究。结果表明，对于NSCAT散射计的设计参数，采用常用的反演算法进行模拟，约有70％的第一解是真实解。经过平滑处理之后约有95％反演解达到了散射计的设计精度，即风速误差＜2m／s或10％（取大者），风向误差＜20°。     

A multi-scale high-order recursive filter approach for the sea ice concentration analysis

With the development and deployment of observation systems in the ocean, more precise passive and active microwave data are becoming available for the weather forecasting and the climate monitoring. Due to the complicated variability of the sea ice concentration(SIC) in the marginal ice zone and the scarcity of high-precision sea ice data, how to use less data to accurately reconstruct the sea ice field has become an urgent problem to be solved. A reconstruction method for gridding observations ...     

基于中值滤波加权修正的多波束声呐测深数据趋势面滤波方法

针对传统趋势面滤波方法中多项式拟合曲面系数向量的求取和作为阈值的均方根误差的求取都受到异常数据的影响,使该方法在异常测深数据较多的情况下滤波效果不佳的问题,提出了一种中值滤波加权修正的改进方法。在构造趋势面之前,对水深数据进行加权修正,以前后两次修正后数据的拟合优度的变化量作为是否进行下一步水深修正的依据,利用最终修正后的水深数据求取多项式拟合曲面系数向量和均方根误差,大幅降低了异常数据的影响,具有很强的抗差性。经仿真模拟数据和多波束实测数据滤波试验,该方法在异常数据较多的情况下依然良好,能够保持良好的滤波效果,明显优于传统趋势面滤波;同时,该方法能够保持较高的运算效率,适用于海量多波束测深数据的自动滤波。     

A study of a new retrieval algorithm for measurement of oceanic windvectors field using satellite microwave scatterometer

ＡｓｔｕｄｙｏｆａｎｅｗｒｅｔｒｉｅｖａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｏｃｅａｎｉｃｗｉｎｄｖｅｃｔｏｒｓｆｉｅｌｄｕｓｉｎｇｓａｔｅｌｌｉｔｅｍｉｃｒｏｗａｖｅｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｅｒＬｉｎＭｉｎｇｓｅｎ,ＳｕｎＹｉｎｇ,Ｚ...     

一种基于变分优化的逐步订正法在海冰密集度分析中的应用

卫星遥感获取的海冰密集度观测资料中包含着空间多尺度信息。然而,多数传统的数据同化方法难以在海冰密集度变化较为复杂的海冰边缘区有效提取这些多尺度信息。为解决上述问题,本文设计了一种基于变分优化的逐步订正分析方法—空间多尺度递归滤波,该方法是逐步订正分析与最小化算法的结合,它能够从长波到短波依次提取观测中的各种空间尺度信息。与传统的客观分析相比,这种基于变分的多尺度分析方法不仅能够在最小化过程中一次性的提取出观测中的多尺度信息,而且能够方便合理的进行参数配置。单观测点同化试验的分析结果表明,空间多尺度递归滤波方法具有良好的观测信息空间传播能力。随后在二维海冰密集度的分析试验中,该方法能够较好的提取SSMI海冰密集度观测资料中的空间多尺度信息,进而获得高精度的海冰密集度分析结果。