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The thermophysics of asteroids has become an important frontier for the research of asteroids in recent years. In this paper, we have introduced the thermophysical models commonly used in this field, by using these thermophysical models and combining with the data observed by the space or ground-based IR telescopes, some thermophysical parameters of asteroids, such as the thermal inertia, geometric albedo, effective diameter, surface roughness, and surface temperature, etc., can be derived. We have mentioned also the shape model and IR observation of asteroids, as well as the obtained thermophysical parameters for a part of asteroids. These thermophysical parameters can be further applied to studying the asteroids’ Yarkovsky effect, YORP effect, and so on, even can provide the relevant information for the spacecraft landing on the asteroid surface and the return mission of a spacecraft after the asteroid sampling. 相似文献
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雷达遥感六十年:四个阶段的发展 总被引:3,自引:2,他引:1
雷达遥感问世60年来已经历了4个阶段的发展,其在对地观测中的作用正日益凸显,已经广泛应用于不同领域。4个阶段分别是单波段单极化阶段,多波段多极化阶段,极化和干涉阶段,以及以双/多站或星座、高时序高分宽幅、3维成像为代表的新阶段。本文结合作者长期在雷达遥感领域的研究经历,总结和回顾了雷达遥感的阶段发展和具有里程碑式的代表性技术;从观测技术、数据处理和应用角度阐述了新阶段雷达遥感的发展趋势,以及雷达遥感与人工智能和大数据结合的思考;最后着眼未来,介绍了月基雷达对地观测平台的前瞻性研究。 相似文献
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Speckle noise in synthetic-aperture radar (SAR) images severely hinders remote sensing applications; therefore, the appropriate removal of speckle noise is crucial. This paper elaborates on the multilayer perceptron (MLP) neural-network model for SAR image despeckling by using a time series of SAR images. Unlike other filtering methods that use only a single radar intensity image to derive their parameters and filter that single image, this method can be trained using archived images over an area of interest to self-learn the intensity characteristics of image patches and then adaptively determine the weights and thresholds by using a neural network for image despeckling. Several hidden layers are designed for feedforward network training, and back-propagation stochastic gradient descent is adopted to reduce the error between the target output and neural-network output. The parameters in the network are automatically updated in the training process. The greatest advantage of MLP is that once the despeckling parameters are determined, they can be used to process not only new images in the same area but also images in completely different locations. Tests with images from TerraSAR-X in selected areas indicated that MLP shows satisfactory performance with respect to noise reduction and edge preservation. The overall image quality obtained using MLP was markedly higher than that obtained using numerous other filters. In comparison with other recently developed filters, this method yields a slightly higher image quality, and it demonstrates the powerful capabilities of computer learning using SAR images, which indicate the promising prospect of applying MLP to SAR image despeckling. 相似文献
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对2011年3次短历时强降水天气过程的闪电特征分析结果表明:①3次短时强降水都以负闪为主,负闪占总闪电的比例都在92﹪以上;②小时闪电频数峰值超前降雨峰值1h或同相;③5min闪电频数超前雨量峰值5~60min;④负闪电密集区主要发生在40dBZ以上的回波区,偶尔发生的正闪一般在较弱回波处;闪电大部分发生在回波顶高大于5km以上的区域;多分布在速度不均匀场附近;闪电密集区与VIL大值区对应关系不太好;⑤不同云体,闪电特征不尽相同,闪电频数高峰有的发生在强回波阶段,有的并不是回波最强阶段,而是减弱阶段。强回波前沿出现闪电密集区或前方无回波处发生闪电,预示未来强回波移动的方向;有的云体发展、成熟阶段闪电分布密集,负闪电主要集中在强回波中心附近,云体减弱阶段闪电分散,集中在单体的不同部位。 相似文献
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利用降水现象仪、双偏振雷达、常规气象观测资料和再分析数据,分析了郑州“7·20”极端强降水过程的微物理特征。此次过程受多尺度天气系统的共同影响,为复杂多变的降水微物理特征提供了有利的环境条件。结果表明,此次过程地面雨滴谱分布随时间存在明显变化,雨滴谱参数分布较广,覆盖了从大陆性对流降水至海洋性对流降水的分布区域。20日16—17时最强降水时段,小粒子数密度显著高于东亚地区普通对流性降水的统计结果和华南地区夏季平均值,且存在大量大粒子,保证了极高的降水效率。双偏振雷达参量的垂直结构反演结果显示,对流系统质心低,具有典型的暖云特征;0 ℃层以上冰相过程相对活跃,0 ℃层以下强烈的暖雨过程,大量的冰相粒子落下并融化和低层高效率的雨滴碰并增长过程,导致各尺度高浓度雨滴的生成,最终形成地面的极端强降水。 相似文献
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