基于微波辐射计的南海海表盐度遥感算法研究

摘要

海洋盐度是研究海洋对全球气候变化影响的重要参量，是决定海水基本性质的重要因素之一，对海表盐度进行观测可以推进对全球水循环的理解，应用星载微波辐射计观测海表亮温数据并反演海表盐度，可以实现大范围、连续观测的目的。本课题以SMOS卫星相关研究算法为理论基础，在中国南海开展了卫星数据准确度评估和RFI检测与减缓及算法局地化修正等工作，以提高海表盐度卫星微波遥感的准确度为研究目的。
　　 以中国南海为研究区域，应用2011年海表盐度ARGO等实测数据对卫星数据进行数据匹配，并采用统计学的方法对SMOS卫星和Aquarius/SAC-D卫星数据的准确度进行适用性评估;综合采用角域和Stokes参数RFI检测算法对中国南海沿岸区域进行RFI源检测，并对SMOS卫星数据实施RFI检测;根据对比SMOS卫星数据产品V317(未RFI检测)和V500（RFI检测）的评估结果，分析RFI检测对提高卫星数据准确度的可行性，并采用统计学的方法修正RFI检测算法的参数Tg_num_RFI_max，将修正参数前后的数据产品进行比对，通过统计有效反演数据个数和Fg_ctrl_suspect_rfi覆盖区域，综合评价RFI算法修正方案的可行性。
　　 研究结果表明:SMOS卫星数据V317、V500和Aquarius/SAC-D卫星数据V1.3在中国南海的RMSE分别为1.13、0.47和0.62，应用RFI减缓后得到海表盐度数据的RMSE降低了0.66左右;南海北部沿岸存在多处RFI发射源，强发射源和弱发射源分别可能是微波发射站和机场，在混叠效应作用下，南海海域内几乎所有栅格处观测亮温值（多重入射角）均受到不同程度的污染;通过统计分析得到Tg_num_RFI_max=44％，修正参数在一定程度上解决了误判导致的数据丢失的问题，提高了有效反演数据的数量和准确度;计算得到2011月均数据的RMSE结果为0.39，与理论值有一定差异，但是就目前研究现状来看，满足相关研究的要求。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 海表盐度遥感研究历史与现状

1．2．1 观测方式发展进程

1．2．2 海表盐度遥感相关算法研究进展

1．3 研究内容及设计路线

第2章 海表盐度卫星遥感理论基础

2．1 SSS微波遥感理论基础

2．2 SMOS卫星遥感理论基础

2．2．1 模拟海表亮温

2．2．2 异常值检测

2．2．3 海表盐度迭代反演

第3章 卫星数据准确度评估

3．1 数据获取

3．1．1 实测数据

3．1．2 卫星数据

3．2 数据评估方案

3．2．1 数据匹配方法

3．2．2 数据评估方法

3．3 评估结果与讨论

3．3．1 SMOS卫星数据评估结果

3．3．2 Aquarius/SAC-D卫星数据评估结果

3．3．3 综合评估结果

第4章 南海RFI源检测与减缓及算法参数修正

4．1 微波传感器MIAS成像特点

4．2 RFI源检测算法

4．2．1 角域检测算法

4．2．2 Stokes参数检测算法

4．3 RFI源检测结果

4．3．1 Stokes参数检测结果

4．3．2 角域检测结果

4．3．3 结果分析

4．4 SMOS卫星RFI减缓及算法参数修正

4．4．1 RFI减缓算法相关程序

4．4．2 RFI减缓后数据准确度评估

4．4．3 RFI减缓算法参数修正

4．4．4 修正算法可行性分析

第5章 月均数据融合

5．1 月均数据融合流程

5．1．1 数据预处理

5．1．2 时空修正

5．1．3 最优插值法

5．2 月均数据成果

5．3 融合数据准确度分析

结论

参考文献

附录A 介电常数模型相关参数表

附录B 大气传输模型相关参数表

附录C SMOS卫星RFI减缓关键程序及说明

攻读学位期间公开发表论文

致谢

作者简介