SSM/I微波辐射计数据中国陆地覆盖特征季节变化分析

利用星载微波辐射计SSM/I多通道、多时相亮温数据开展了中国陆地覆盖特征的季节变化研究。通过对国内外星载微波辐射应用研究分析 ,提出了归一化极化指数 (NDPI)的概念。处理了 1 997年 4月、7月、1 0月和 1 998年 1月的 (每月的 2 0、2 4日各两天 )多通道SSM/I数据 ,在此基础上计算形成了第一幅中国陆地区域的归一化微波极化指数图 ,开展了中国陆地区域覆盖特征随季节变化的研究。研究结果表明 ,不同的陆地覆盖特征有特征的NDPI值 ,NDPI随季节而变化 ,植被。

南极地区SSM/I微波辐射计亮温时间序列分析

简单介绍了微波辐射的原理与应用现状,利用美国国防气象卫星计划DMSP F系列卫星携带的SSM/I辐射计南极地区极投影网格亮温数据进行了分析与处理。结合微波亮温等温线图和南极等高线图分析了南极地区亮温分布的特点。选取8个特征区域,对1992-2000年的日亮温数据进行了时间序列分析,分析了冰盖和冰架的亮温特性、季节和年度变化、短期波动等特征。研究表明南极大陆外围冰架和南极半岛地区的亮温呈增高趋势,而内陆冰盖地区则保持相对稳定;揭示了近年来随全球气候的变暖,南极冰架和南极半岛的融化正在加剧的趋势。

被动微波遥感技术的新发展——综合孔径微波辐射计和全极化参量微波辐射计

介绍了被动微波遥感的两个新的技术—综合孔径微波辐射计和全极化参量微波辐射计。综合孔径微波辐射计采用干涉测量技术 ,用小天线的干涉基线组合合成大孔径天线的思想 ,提高被动微波遥感的空间分辨率 ,并实现视场范围的数字成像 ;全极化参量微波辐射计是一种新的微波遥感参数的探测技术 ,它测量目标微波辐射的全部 4个 Stokes极化参量 ,对于表面粗糙度各向异性特性的探测和目标的分类与识别具有很好的前景。

基于SSM／I被动微波数据的中国积雪深度遥感研究

通过对积雪和其他地物的被动微波辐射计SSM/I的微波亮温进行波谱分析,提出了一个识别积雪的SSM/I微波检测方法,与MODIS的5d合成积雪范围数据进行了比较,结果表明SSM/I的积雪范围与MODIS基本一致。对提出的SSM/I的微波积雪深度反演方法进行了验证,与2006年冬季每日的中国地面积雪深度观测数据的相关系数R的平方为0.46～0.54,偏差为-0.3～0.8cm,均方根误差rmse为4.4～6.8cm。

综合孔径微波辐射计的技术发展及其应用展望

介绍了综合孔径微波辐射计成像的基本原理,回顾了干涉式综合孔径技术在过去十余年间的发展历程,较详细地介绍并分析了目前世界上已有或在研的综合孔径微波辐射计系统,其中包括美国的ESTAR及其2D-STAR,GeoSTAR计划,欧空局SMOS计划上的主载荷MIRAS,芬兰赫尔辛基技术大学的HUT-2D,以及中科院空间中心研制的C波段及X波段综合孔径微波辐射计等。最后,对干涉式综合孔径技术的应用前景作了简要介绍与展望。

微波辐射计热定标源的研究与计算

描述了微波辐射计热定标源在本实验室的最新研究结果 ,给出了一种实验热定标源的结构和工作原理 ,并利用密集分布的散射粒子矢量辐射传输 (DVRT)模型推导得出了一种可以计及隔离层多次散射效应影响的亮温计算迭代公式 .数值计算证明该亮温计算公式是正确的 。

干涉式微波辐射计成像算法以及天线阵采样方案分析

对旋转扫描干涉式微波辐射计成像算法进行研究,提出了基于伪极网格傅立叶变换的成像算法,利用一维插值以及一维FFT即可实现图像重建,既提高了成像精度,又保证了成像速度。以3种8单元天线排列方案阵为例,利用本文方法和基于线性插值的笛卡儿网格方法分别进行成像模拟,模拟结果验证了本文方法的优越性,同时表明天线阵排列方案对成像结果影响很大,天线阵基线均匀性越好,数量越多,成像质量就越好。直线阵无法实现基线数量与均匀性的统一,而平面阵可以在较好均匀性情况下实现最多的基线数,是天线阵排列的首选方案。

海洋遥感综合孔径微波辐射计系统误差的降低

被动微波遥感是海洋遥感的一项重要手段,可以测量一些重要的海洋参数,如海表面盐度、海表面风矢量等。综合孔径微波辐射计是目前被动微波遥感领域的一个研究热点。然而,由于综合孔径辐射计在空间频率上只能覆盖有限的带宽,无法获取观测目标的高频分量,所以即使不存在G矩阵误差和辐射噪声情况下,依然存在固有的系统误差。针对固有的系统误差,提出了一种系统误差降低方法应用于FPIR系统中。仿真结果表明：该方法能够有效降低FPIR系统误差,获取高精确度的亮温数据以满足测量海表面盐度和海表面风矢量等应用需求。

周期两点定标微波辐射计原理研究

根据热辐射理论,任何温度处于绝对零度以上的物体都存在热辐射。通常用亮度温度来表征物体的辐射强度,其取决于物体本身的几何特性与介电特性。微波辐射计是用于测量物体微波辐射能量的被动遥感仪器,在军事、环境科学上都有重要的作用。阐述了微波辐射计的定标原理,介绍了周期两点定标方法,并简要描述了某毫米波成像辐射计的结构组成和工作原理。

全极化综合孔径微波辐射计全极化亮温的重构

为了获取全极化信息和降低重构误差,提出了一种改进的全极化重构算法应用于全极化综合孔径微波辐射计,并分析了交叉极化对全极化亮温各分量的影响程度.仿真结果表明,与传统算法相比,改进的全极化重构算法能够有效降低图像重构误差,获取高精确度的全极化亮温数据以满足测量土壤湿度、海表面盐度、海表面风矢量等应用需求.

星载被动微波遥感技术及其应用进展

星载被动微波遥感是指利用高灵敏度接收机通过接收场景和目标的自然微波辐射来提取目标信息的一种遥感手段。被动微波遥感又称微波辐射计遥感。人类利用微波辐射计从空间进行对地遥感已有50多年的历史。目前,星载微波辐射计已经成为气象和海洋卫星的主载荷,在数值天气预报、海洋环境监测和全球变化研究中发挥着越来越重要的作用。本文分析了国内外星载被动微波遥感技术与应用进展,以及被动微波遥感技术发展趋势及其关键技术问题,针对中国星载被动微波遥感的定量化应用,在数据与数据处理流程,算法标准化、亮温和反演参数的定标/检验标准化等方面提出了一些思考和建议,以期望被动微波遥感数据被越来越广泛地得到应用,最大限度地提升星载地球被动微波遥感技术的应用效能。

基于被动微波遥感的青藏高原雪深反演及其结果评价

采用修正的张氏雪深反演算法 ,用SSM/I 37GHz和 19GHz水平极化亮温值计算了青藏高原及其毗邻地区的积雪深度 ,对其精度进行了评价 ,并对误差来源进行了分析。结果显示 ,此算法能够较好地反映研究区的雪深分布 ,但局部地区误差较大 ,总体上雪深被高估。其误差主要来源于冻土 ,深霜层 ,植被以及雪层中液态水含量 ,雪粒的形状和粒径的变化带来的影响。SSM/I数据较低的分辨率和研究区复杂的地形使反演的雪深与观测的雪深缺少可比性 。

青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演

利用1993年1月份的SSM/I亮度温度数据反演了青藏高原的雪水当量,首先使用被动微波SSM/I数据19和37GHz的水平极化数据来反演雪深,根据积雪时间的函数来计算实时的雪密度,由雪的深度和密度计算出雪水当量.最后,利用SSM/I数据的19和37GHz的垂直极化亮度温度梯度对计算出的雪水当量进行回归分析,得到了利用SSM/I数据直接反演雪水当量的算法.

被动微波遥感在青藏高原积雪业务监测中的初步应用

积雪范围、积雪深度和雪水当量等参数的遥感监测与反演对气候模式的建立以及积雪灾害的评估具有重要意义。被动微波遥感在这些参数的反演方面具有明显优势,但目前尚未应用到青藏高原地区的积雪遥感业务监测上来。2001年10月至2002年4月,利用SSM/I数据对青藏高原地区的积雪范围和积雪深度进行了实时监测,为西藏、青海遥感应用部门提供逐日的雪深分布图。对这次监测的总效果进行了分析和评价,并对发生在青海省内一次较大的降雪过程进行了遥感分析,结果表明:SSM/I反演的积雪范围变化趋势与MODIS结果总体上较为一致;SSM/I的雪深监测结果为当地遥感部门对大于10cm的雪深做出正确判断提供了重要信息,是对雪灾定位的重要信息源。

被动微波遥感积雪参数反演方法进展

雪深(snow depth,SD)和雪水当量(snow water equivalent,SWE)是气候水文研究中的重要参数,在雪灾监测中尤为重要。首先,简要介绍了被动微波遥感SD和SWE反演算法的物理基础——积雪微波辐射传输模型,分析了不同微波频段、不同特点的积雪微波辐射和散射特性。然后,根据前人的研究从数学角度将反演算法分为线性亮温梯度法和基于先验知识法,总结了2类算法的优势和局限性:线性亮温梯度法相对简单、速度快,一般只适用于特定的研究区;先验知识法需要获取研究区的样本数据,并反复训练才能达到较好的精度,但对样本的独立性及其均值差异显著性的要求较高。最后,重点介绍了我国风云三号微波成像仪(FY-3 MWRI)的全球SD和SWE反演算法和针对中国区域的改进算法,并对未来的研究热点进行了展望。

冻融交替季节黑河上游代表性地物类型的微波辐射时序特征

被动微波遥感是监测全球土壤冻融的有利手段,然而由于缺乏实验观测数据,对冻土的微波辐射特征和机理并不是很清楚.2008年3月利用地基微波辐射计(RPG-8CH-DP Radiometer)在黑河流域上游对典型地物18.7 GHz和36.5 GHz的微波辐射进行了连续观测,获取了3种典型土地类型的冻融过程中两个频率双极化的微波辐射特征,计算了土壤冻融过程中发射率和亮温梯度的时序特征并进行了分析.结果表明:土壤冻结会引起土壤发射率的变化,变化的大小主要受土壤表层很薄一层土壤的含水量影响,这是因为这两个波段对土壤的微波穿透深度很小.另外,尽管土壤冻结后亮温梯度会降低,但大多数情况下并没有观测到冻土负的亮温梯度.

利用被动微波遥感数据反演我国积雪深度及其精度评价

考虑到我国西部地区使用SSM/I全球算法将高估积雪深度,故以东经105°为界将我国分为东部和西部。在西部地区采用修正后的雪深算法,东部地区沿用全球算法。对散射系数较高,容易和积雪相混淆的降雨、寒漠和冻土地表类型,通过积雪分类树进行剔除,进而发展了一套适用于全国积雪深度的业务化反演方案。最后利用MODIS积雪产品对冬季90天的结果进行了精度评价,总体精度平均达到86.4%,最高精度达到95.5%,Kappa系数均值为65.5%,最大值达到86.2%。

被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望

被动微波遥感可以透过云层 ,全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高 ,在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中 ,大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地 ,而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展 ,对现存的雪水当量 (SWE)估算算法 (和模型 )的适用性进行讨论。然后 ,详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算 ,阐明了利用SSM /I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性 ,并指出了其复杂性产生的原因 ,提出了解决问题的方法 。

粗糙度对被动微波遥感反演土壤水分影响的试验研究

土壤水分是气象预报、农情监测及水文模型的重要参数之一,利用被动微波遥感技术可以有效获取土壤水分。本文分析被动微波遥感反演土壤水分的国内外研究现状,在前人相关理论与方法的研究基础之上,基于土壤的微波辐射特性,通过双波段(C、Ku)微波辐射计对不同水分、不同表面粗糙度的土壤微波辐射特性进行了试验研究,分析土壤湿度与微波发射率、土壤粗糙度与微波遥感指数之间的定量关系,并建立了土壤湿度与微波发射率、粗糙度与微波遥感指数间的经验模型。

地面实验条件下土壤水分微波辐射特性

为解决被动微波遥感反演土壤水分问题,通过C、KU两个波段微波辐射计对不同水分的裸露地表的土壤微波辐射特性进行实验研究,分析土壤湿度与土壤的微波发射率之间的定量关系,建立了土壤湿度与微波发射率的经验模型。研究结果表明：在土壤表面平整时,土壤湿度与土壤微波发射率呈线性负相关,即随着土壤湿度的增加,土壤微波发射率线性下降。在入射角为30°～50°范围内,无论是垂直还是水平极化,30°入射角时微波对土壤测湿灵敏度最大,表明在入射角30°的水平极化下微波反演土壤水分的效果最好。