星载微波辐射计分辨率匹配的平滑参数选择

为了反演获得准确的大气海洋参数,须要将星载微波辐射计分辨率不同的观测亮温进行分辨率统一的重采样处理。结合卫星的相关参数,使用渐削圆形口径和正轴等距投影的方式对星载微波辐射计的天线方向图进行仿真模拟。使用Backus-Gilbert方法对包含地理信息的模拟天线方向图以及AMSR-E真实数据进行观测亮温重采样试验,并分析了调整平滑参数时匹配误差和噪声参数两个关键指标的变化,得出选定的最佳平滑参数是当平滑参数从0向无穷大变化时,首次出现构造天线方向图非负的平滑参数。试验表明,目前常用的固定滤波分辨率匹配方法结果较好且计算效率高,具有一定的应用价值。

基于动态滤波重采样的星载微波辐射计观测亮温方法

研究了星载微波计的亮温观测,针对目前常用的采用重采样的固定滤波方法不考虑观测几何变化的不足,开发了一种采用基于Backus-Gilbert(BG)方法的动态滤波重采样的亮温观测方法,该方法从卫星观测方式入手,考虑了观测几何沿经线方向和沿纬线方向的变化,采用线性插值的方法对滤波模板进行实时更新,实现了动态滤波重采样的目的。对该方法并进行了仿真试验和基于对地观测的先进扫描微波辐射计(AMSR-E)观测资料的真实数据试验,试验结果表明,这种方法的匹配误差小于固定滤波方法且具有较高的计算效率,具有良好的业务化应用潜力。

AMSR-E微波数据反演裸地地表温度算法研究

利用AMSR-E被动微波数据,以撒哈拉沙漠地区为研究对象,基于搭载在同一颗卫星上的AMSR-E传感器和MODIS传感器同步观测成像的特点,将MODIS数据反演得到的裸地地表温度产品进行尺度上推,作为AMSR-E像元尺度的地表真实温度,在分析AMSR-E不同通道微波探测值所包含的不同信息特点的基础上,选出反演裸地地表温度较为有效的探测通道,利用多元线性回归的方法,建立经尺度上推后对应AMSR-E尺度的MODIS地表温度与AMSR-E各通道亮温之间的对应关系,从而实现利用AMSR-E被动微波数据反演裸地地表温度的算法。经验证,反演计算的裸地地表温度误差在±3K之间。该方法不仅对时间和空间的变化有一定的适应性,而且具有一定的物理意义,反演结果可以较好地反映裸地地表温度的变化情况。

积雪陆表微波观测资料干扰识别方法对比分析

地面无线电干扰对星载微波辐射计资料的影响日益凸显,很大程度上降低了微波反演地表参数的精度。以常年积雪覆盖的南极大陆为研究区域,利用2011年7月1—7日先进微波扫描辐射计(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system,AMSR-E)观测资料,采用频谱差法、标准化的主成分分析法(normalized principal component analysis,NPCA)和双主成分分析法(double principal component analysis,DPCA)对研究区域的无线电频率干扰(radio-frequency interference,RFI)进行识别和对比分析。研究发现,对于有积雪覆盖的陆地表面,频谱差法不能准确地检测出RFI信号,NPCA在有冰雪覆盖的海岸线附近会出现误判,而DPCA更适用于所有海冰或积雪覆盖地区的RFI识别,且AMSR-E低频通道较强的RFI信号大多分布在观测站附近。总体而言,水平极化比垂直极化时的RFI信号强,而在部分地区,10. 65 GHz通道的RFI信号在垂直极化方式时较水平极化方式强。

沙漠地区土壤质地对不同频点微波地表发射率反演和模拟的影响

首先运用先进微波扫描辐射仪(AMSR-E)资料反演了北非沙漠地区晴空条件下的地表微波发射率。然后根据不同的土壤类型,进一步分析了沙漠地表微波发射率频谱特性,并将增加土壤质地信息前、后的翁(Weng)氏微波地表发射率模型(2001)的模拟结果和反演结果进行了比较。结果表明,沙漠地表发射率与土壤质地密切相关,随土壤颗粒大小的不同变化明显。在沙漠土壤类型中,以大颗粒为主的土壤类型,其水平(垂直)极化的发射率通常随频率提高而增大(减小);而对于以较小粒子为主的沙漠土壤类型,地表发射率几乎为常数,或水平(垂直)极化的发射率随频率提高略有减小(增大)。并且,发射率的季节性特征明显,特别是以小颗粒组成的土壤,其水平极化的发射率比垂直极化的发射率表现出更强的季节性变化。以上这些发射率特征与翁氏模型模拟结果一致。此外,在翁氏模型的输入参数中增加土壤质地信息(土壤组分含量、粒径尺度)改善了翁氏模型在沙漠地区的模拟结果,特别是对于包含大量小粒子的沙漠土壤类型,如黏土和黏质壤土,模拟误差从6%9%降低至4%以下。由于翁氏模型是美国国家环境预报中心(NCEP)全球同化和预报系统的重要组成部分,对翁氏模型的改进将提高沙漠地区卫星资料的利用率并有望改进数值天气预报的准确度。

星载微波辐射计欧洲大陆无线电频率干扰分析

基于2011年6月1日至16日先进微波扫描辐射计(AMSR-E)的观测资料,采用改进的主成分分析算法,对欧洲陆地区域的无线电频率干扰(RFI)进行识别和分析。研究发现影响英国和意大利的X波段RFI源主要是稳定的、持续的地面主动源,而影响欧洲其他国家的RFI则主要是反射的静止电视卫星信号对星载微波被动传感器观测的干扰。源于静止电视卫星的RFI出现位置和强度随时间周期性变化,在欧洲陆地多出现在星载微波辐射计升轨观测上,降轨观测则几乎不受其干扰。RFI出现位置和强度与星载微波辐射计扫描方位角和观测视场相对静止电视卫星的方位有关,只有当星载微波辐射计视场扫描方位角大小与该视场相当于静止卫星发射方位角大小接近时该视场易受RFI影响。

基于MEMLS的查找表法雪深反演

利用分层积雪微波辐射模型(MEMLS)和积雪先验知识建立了新疆地区冬季雪深与特定微波频率通道亮温差(BTD)之间的查找表,并针对不同的地形以及坡向因素对积雪参数进行了修正以提高MEMLS输出精度。然后利用先进微波扫描辐计2(AMSR2)被动微波遥感数据反演了2013年1月和2014年1月整个新疆地区的每日积雪深度信息,并使用气象台站的观测数据以及实地测量数据进行精度验证。结果表明,该模型对雪深的估算精度要优于常用的Chang模型,可较好地用于反演新疆地区的积雪深度信息。