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一种修正的星载散射计反演海面风场的场方式反演算法 总被引:10,自引:0,他引:10
由于卫星散射计探视雷达回波的各向异性的双调和性质,同时由于散向散射物理模型函数的非线性及信号中存在噪声,使得常规点方式风场反演哕向有多至4个解的多解存在。给出了一种改进的场方式钣演方法,利用该人卫星散射计测量的后向散射强度的数据中唯一反演出大尺度海洋风场。通过数值模拟和实际算例计算表明反演过程在风向、风速上都与真解是吻合的。从结果可以看到,所采用的改进的场方式反演方法对模拟数据或真实散射计探测海面 相似文献
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通过建立全极化微波散射计系统仿真模型,探索全极化微波散射计的风场反演方法;通过对比不同仪器测量精度下全极化和同极化微波散射计风场反演结果,分析评价全极化微波散射计系统反演海面风场的性能.全极化微波散射计通过增加测量信息来减少模糊解出现的概率,进一步提升风场反演精度.结果表明全极化微波散射计相比同极化微波散射计具有更好的风场反演性能,对于风向结果的改善较为明显:在仿真实验中,全极化仿真反演的风速误差结果优于同极化10°以上,证明了全极化微波散射计能够提升风场反演性能.该仿真结果对我国后续海洋卫星的研发具有一定的借鉴作用. 相似文献
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海洋微波散射模型相比于以经验统计建立的地球物理模式函数具有不受特定微波频率限制的优势。组合布拉格散射模型和几何光学模型形成了复合雷达后向散射模型。利用南海北部气象浮标2014年海面风速风向实测值作为散射模型输入,分别比较了复合雷达后向散射模型与RADARSAT-2卫星C波段SAR、HY-2A卫星Ku波段微波散射计的海面后向散射系数,偏差分别为(?0.22±1.88) dB (SAR)、(0.33±2.71) dB (散射计VV极化)和(?1.35±2.88) dB (散射计HH极化);以美国浮标数据中心(NDBC)浮标2011年10月1日至2014年9月30日共3年的海面风速、风向实测值作为散射模型输入,分别比较了复合雷达后向散射模型与Jason-2、HY-2A卫星Ku波段高度计海面后向散射系数,偏差分别为(1.01±1.15) dB和(1.12±1.29) dB。中等入射角和垂直入射下的卫星传感器后向散射系数观测值与复合雷达后向散射模型模拟值比较,具有不同的偏差,但具有相同的海面风速检验精度,均方根误差小于1.71 m/s。结果表明,复合雷达后向散射模型可模拟计算星载SAR、散射计和高度计观测条件下的海面雷达后向散射系数,且与CMOD5、NSCAT-2、高度计业务化海面风速反演的地球物理模式函数的计算结果具有一致性;复合雷达后向散射模型可用于微波遥感器的定标与检验、海面雷达后向散射的模拟。 相似文献
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基于2017年4月、2018年4月和2019年4月的CryoSat-2 L1B数据,比较分析了UCL13、DTU10、DTU13、DTU15和DTU18 5种不同平均海表面高度(MSS)模型及其反演的北极海冰干舷的多时空尺度差异。以UCL13为基准,对比分析不同MSS模型的差异和所反演的海冰干舷的差异,实验结果表明,不同MSS模型之间的平均绝对偏差范围为0.19~0.26 m,标准差范围为0.55~0.57 m,其中DTU18与UCL13的差异最小。以UCL13为基准,其他4种MSS模型反演的海冰干舷的平均绝对偏差为0.50~0.79 cm,标准差范围为1.17~1.74 cm。通过与冰桥计划(Operation IceBridge,OIB)机载数据相比,5种MSS模型反演的海冰干舷的相关系数范围为0.70~0.71,均方根误差范围为7.7~7.8 cm。故不同MSS模型之间的偏差对整个北极地区的海冰干舷反演的影响较小,偏差以相同的方式影响冰间水道和浮冰高度测量,因此相互抵消,但在冰间水道分布稀疏的区域,如加拿大群岛北部和拉普捷夫海区域,不同MSS模型反演的海冰干舷差异较大。 相似文献
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海洋遥感卫星发展历程与趋势展望 总被引:5,自引:2,他引:3
海洋是对地观测卫星的重要领域,在对地观测卫星中就具有专门用于海洋观测的海洋遥感卫星。海洋遥感卫星是一种利用所搭载的遥感器对海面进行光学或微波探测来获取有关海洋水色和海洋动力环境信息的卫星。海洋卫星有效弥补了传统海洋观测手段的不足,基于多种遥感器连续对海洋的观测,使人类极大的加深了对海洋的认识,在海洋灾害的防灾减灾、资源开发、海洋维权、海洋生态和环境保护等诸多领域发挥着重要作用。本文在详细梳理西方主要航天大国海洋遥感卫星(包括了对地观测卫星中具有海洋观测功能的卫星)的发展历程,在此基础上对未来海洋遥感卫星的发展趋势进行了论述,可为我国海洋遥感卫星的发展提供技术发展参考。 相似文献
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HY-2卫星散射计热带气旋自动识别算法 总被引:2,自引:1,他引:1
对基于HY-2卫星散射计风矢量产品的热带气旋自动识别算法进行了研究。算法分为粗搜索与精搜索两部分。粗搜索利用热带气旋风场的风速与风向分布直方图特征确定搜索的阈值,快速剔除比较容易识别的非热带气旋区域。在此基础上,精搜索利用热带气旋风向的螺旋状分布特征,通过搜索目标区域内是否存在螺旋状流线的方法,确定目标区域的风向是否存在螺旋状流线特征,从而实现对热带气旋的准确自动识别。作为示例,将该方法应用到对HY-2散射计观测到的2012年6号强热带风暴"杜苏芮"的自动识别,结果表明,本文提出的算法可以从HY-2散射计风场数据中准确有效的自动识别出热带气旋。 相似文献
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