基于微雨雷达的降水参数反演和粒子相态识别

本文基于微雨雷达原始的后向散射信号,采用一种新的功率谱处理算法（RaProM算法）,在功率谱计算、噪声去除、退模糊等处理的基础上计算了雷达基本参量,并反演了液态降水参数,例如雷达反射率因子、雨强等,并对粒子相态进行识别。RaProM算法综合考虑粒子下落速度、等效雷达反射率因子、不同相态粒子的尺度特征以及是零度层亮带位置等信息,可识别的粒子相态包括雪、毛毛雨、雨、冰雹以及混合相态。选取了三个山东地区较为典型的个例对RaProM反演算法进行验证,即2021年7月2日典型层状云降水个例、2019年12月25日雨雪转换个例以及2018年3月4日零度层高度逐渐降低的降水个例。结果显示：粒子识别方法应用于典型层状云降水,垂直方向上不同相态粒子的分层较为明显,过冷层里的固态降水雪花、零度层附近冰水转换区的混合相态降水以及零度层以下的液态降水符合现有认识,验证了反演算法以及粒子识别算法的有效性。将结果进一步在雨雪转换降水相态识别中和零度层高度的检测,该反演算法均能得到较好应用,与同址同步观测的微波辐射计、云雷达、二维视频雨滴谱仪等观测结论一致。另外,与微雨雷达标准反演算法对比,RaProM算法的优势是...     

秦皇岛地区雨滴谱仪和雷达探测的反射率因子差异分析研究

利用布设在秦皇岛市抚宁地区的OTT Parsivel激光雨滴谱仪和卢龙地区S波段天气雷达,对2017—2019年4—9月共23次降水过程进行了观测,并分析了基于雨滴谱参数(滴谱粒子数N(D)和粒子直径大小D₀)计算的雷达反射率因子Z_D和雷达探测的雷达反射率因子Z_R的差异Z_C。结果表明,N(D)主要集中在130～530个范围内,Z_C标准差随着N(D)的增大而逐渐减少;D₀主要集中在0.8～1.6 mm范围内,Z_C标准值在D₀<1.2 mm范围内随着D₀的增大而逐渐减少,D₀在1.2～1.6 mm范围内趋于稳定;Z_D主要集中在15～40 dBZ范围内,Z_C标准差在15～35 dBZ范围内随着Z_D值增大而减小。     

基于多尺度相关性分析的InSAR对流层延迟误差改正算法

针对合成孔径雷达干涉技术中对流层延迟误差会影响DEM精度的问题,提出采用小波多尺度相关性分析方法来减弱与高程相关的对流层延迟误差的影响,来提高合成孔径雷达干涉DEM的估计精度。该方法基于小波多分辨率分析理论,根据差分干涉相位不同组成的频率特性,利用小波分解重构均方根误差变化率确定分解层数,降低地形残差相位、噪声相位等对大气延迟误差相位估计的干扰,提取对流层延迟误差相位所在频带;然后结合对流层延迟误差相位和雷达坐标系下的DEM在不同尺度上的相关性定权并进行降权处理,重构解缠差分干涉图,改正差分干涉相位中与高程相关的对流层延迟的影响。采用本文方法对覆盖河南义马地区的2景ENVISAT ASAR数据进行处理,得到对流层延迟误差改正后的差分干涉图,估计的与高程相关的对流层延迟相位,与地形变化情况吻合。将对流层延迟误差改正后的干涉图用于DEM高程估计,结果显示本文方法重建的DEM与Aster GDEM的标准差由30.7 m提高到26.37 m,提高了InSAR DEM估计精度。     

地质雷达特征图像与典型地质现象的对应关系

地质雷达是浅层地质勘探的有效方法,其对断层破碎带、裂隙带、富水带、岩溶洞穴等不良地质灾害有明显的异常反映。地质雷达测量方式、测线布置及系统参数的选择,可根据测量环境以及探测目标体的大致走向、规模、物性等情况综合分析,做出合理选择。通过用地质雷达对多个工区进行工程勘查,从地质雷达图像的波形、频率、振幅、相位及电磁波能量吸收情况(或自动增益梯度)等细节特征的变化规律出发,建立了典型地质现象与地质雷达特征图像的对应关系,可以作为地质雷达图像解释的重要判据。     

合成孔径雷达高度计的波形重跟踪与仿真试验分析

基于初步研究获得的合成孔径雷达高度计卷积模型,推导获得合成孔径雷达高度计波形关于时间偏移、合成上升时间、信号幅度3个参数偏导数的卷积计算公式,利用数值积分及傅里叶变换实现合成孔径高度计回波模型的重跟踪。在多个单位联合协同下,利用仿真轨道、对流层、电离层及潮汐等模型生成了合成孔径模式下的回波波形。对比表明,仿真生成的合成孔径模式下的回波波形与CryoSat-2卫星SAR模式下的回波波形整体形状一致。利用仿真波形数据进行重跟踪试验,结果表明在20Hz数据条件下(约350m分辨率),合成孔径模式下的重跟踪精度达到5cm,较之传统模式有一定的提高。     

Forest classification and impact of BIOMASS resolution on forest area and aboveground biomass estimation

The European Space Agency (ESA) is currently implementing the BIOMASS mission as 7th Earth Explorer satellite. BIOMASS will provide for the first time global forest aboveground biomass estimates based on P-band synthetic aperture radar (SAR) imagery. This paper addresses an often overlooked element of the data processing chain required to ensure reliable and accurate forest biomass estimates: accurate identification of forest areas ahead of the inversion of radar data into forest biomass estimates.The use of the P-band data from BIOMASS itself for the classification into forest and non-forest land cover types is assessed in this paper. For airborne data in tropical, hemi-boreal and boreal forests we demonstrate that classification accuracies from 90 up to 97% can be achieved using radar backscatter and phase information. However, spaceborne data will have a lower resolution and higher noise level compared to airborne data and a higher probability of mixed pixels containing multiple land cover types. Therefore, airborne data was reduced to 50 m, 100 m and 200 m resolution. The analysis revealed that about 50–60% of the area within the resolution level must be covered by forest to classify a pixel with higher probability as forest compared to non-forest. This results in forest omission and commission leading to similar forest area estimation over all resolutions. However, the forest omission resulted in a biased underestimated biomass, which was not equaled by the forest commission. The results underline the necessity of a highly accurate pre-classification of SAR data for an accurate unbiased aboveground biomass estimation.     

基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码

针对SAR灰度影像信息不丰富,不利于解译识别的问题,提出了一种基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码算法。首先,计算SAR图像的梯度图像,并确定梯度阈值T;然后,比较像素梯度与阈值的大小,大于阈值的像素按照Roberts梯度方法编码,否则按照基于HIS色彩空间方法编码;最后,对两种编码结果进行合成,得到最终伪彩色SAR图像。利用TerraSAR-X影像数据进行了实验验证,结果表明:本文研究的方法均能达到很好的伪彩色编码效果。     

水平距离和海拔高度对雷达估测降水影响及订正

以石家庄2006—2008年77次降水过程为例,分析了海拔高度和距雷达站水平距离对定量估测降水的影响,给出了估测降水时反射率因子取值的最佳高度以及距离高度订正值。对比了经验公式法和最优化法分别在有无距离高度订正4种情况下的估测效果,依据估测效果,设计了雷达定量估测降水最佳方案:若反射率因子小于30 dBz,则不进行距离高度订正,仅采用最优化法估测降水;若反射率因子大于30 dBz,则首先对反射率因子进行距离高度订正,然后采用最优化法估测降水。实例检验表明,该方案对单站10 mm·h~(-1)以上的强降水、过程降水量和区域降水量估测效果较好。     

一种基于改进频域最小均方算法的少模光纤模式复用系统均衡

基于少模光纤的模式复用传输在近些年由于其超过单模光纤非线性香农极限的高传输容量而受到广泛关注,同时偏振复用在不改变光纤链路的情况下,使得系统传输容量翻倍.因此模式复用和偏振复用的结合为下一代超100 Gb／s光网络提供了一种可行的解决方案.然而,该系统的性能受到模式耦合和不同模式的群延时的影响.本文主要讨论基于频域最小均方（LMS）算法的数字均衡技术在少模光纤的偏振模式复用系统中的应用,提出了一种以蝶形复数有限冲激响应滤波器为基本结构的改进频域最小均方算法.该算法通过改进在每一频域柜中的平均功率方程来获得更好的均衡效果.仿真结果表明：采用改进频域LMS算法后在收敛效果上优于传统频域LMS算法,同时提高了系统性能.     

泰山CD与济南SA天气雷达探测强冰雹风暴参数对比分析

利用泰山CD雷达和济南SA雷达探测资料,对2016年6月13—14日和9月11日4个长寿命强冰雹风暴参数进行了对比分析。结果表明,4个强冰雹风暴成熟阶段济南SA雷达探测到的DBZM值都在60 dBZ以上,C-VIL值基本在50 kg·m-2以上,TOP值基本在9 km以上, 0613平阴风暴和0614章丘风暴不仅持续时间相差不多,而且DBZM、C-VIL、TOP值基本相近,DBZM基本在 64 dBZ以上,最大达到70 dBZ,C-VIL基本在60 kg·m-2以上,最大在80 kg·m-2左右,TOP值基本在10～5 km以上;SA雷达和CD雷达监测到的风暴参数有明显差异,SA雷达观测到的强风暴DBZM、C-VIL和TOP值明显大于CD雷达观测到的值,特别是DBZM和C-VIL在风暴强盛阶段差异更加明显,风暴强盛阶段, SA和CD雷达观测到的0613阳谷风暴、0613平阴风暴、0614章丘风暴和0911高青风暴的DBZM平均差值分别为10 dBZ、10 dBZ、9 dBZ和7 dBZ,C-VIL平均差值分别为30 kg·m-2、28 kg·m-2、29 kg·m-2和28 kg·m-2。造成强风暴参数差异性的主要因素是大的粒子或者强降雨对CD雷达电磁波强烈衰减,同时泰山CD雷达的地理环境和观测模式也是原因之一。