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Over the past three decades, radar altimetry has made a significant contribution to marine gravity field modeling. To improve the accuracy and resolution, we propose a new twin-satellite altimetry. Such a system has several advantages. Among others, it provides (i) twice the number of samples per time epoch, and (ii) information about the cross-track surface gradient with high accuracy because most of the environmental and tidal errors will be common to the simultaneous measurements and therefore cancel out when computing the cross-track gradient computation. We describe a rigorous procedure for the deduction of the sea surface gradient at each altimeter observation point (i.e., not only at the crossovers), from the twin-satellite altimetry system. The precision of the gradient will be slightly affected by orbit errors, instrument drift, and inaccuracies in the geophysical corrections to be applied. We also demonstrate that a 1 mGal accuracy and 1 min resolution marine altimetry gravity field can be obtained if certain conditions are met. To achieve the expected goal, we recommend an orbital configuration, phasing two satellites in 4-s time delay such that the Earth rotation creates a natural baseline between the two satellites, and a 18 kHz SAR altimeter. 相似文献
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利用切比雪夫多项式拟合卫星轨道,用经验统计法确定轨道不同弧段数据的满足精度要求的拟合阶数区间,发现非最佳拟合阶数会引入较大的拟合噪声,因此在精密计算时应选择最佳拟合阶数。本文用此多项式拟合卫星钟差,能达到内插钟差同等的精度,而且与拉格朗日滑动内插相比,拟合残差序列分布更好,计算效率更高;提出利用残差自相关进行精度评定的方法,当精度变化微小时相比一般的精度评定方法具有明显优势。 相似文献
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Yong Ge Sanping Li V. Chris Lakhan Arko Lucieer 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2009
The existence of uncertainty in classified remotely sensed data necessitates the application of enhanced techniques for identifying and visualizing the various degrees of uncertainty. This paper, therefore, applies the multidimensional graphical data analysis technique of parallel coordinate plots (PCP) to visualize the uncertainty in Landsat Thematic Mapper (TM) data classified by the Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Fuzzy C-Means (FCM). The Landsat TM data are from the Yellow River Delta, Shandong Province, China. Image classification with MLC and FCM provides the probability vector and fuzzy membership vector of each pixel. Based on these vectors, the Shannon's entropy (S.E.) of each pixel is calculated. PCPs are then produced for each classification output. The PCP axes denote the posterior probability vector and fuzzy membership vector and two additional axes represent S.E. and the associated degree of uncertainty. The PCPs highlight the distribution of probability values of different land cover types for each pixel, and also reflect the status of pixels with different degrees of uncertainty. Brushing functionality is then added to PCP visualization in order to highlight selected pixels of interest. This not only reduces the visualization uncertainty, but also provides invaluable information on the positional and spectral characteristics of targeted pixels. 相似文献
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