导读:本文包含了反演亮温论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:FY-3B,MWRI,热带气旋,降水反演
反演亮温论文文献综述
张软玉[1]（2019）在《基于FY-3B星微波成像仪MWRI观测亮温的热带气旋降水反演研究》一文中研究指出热带气旋是起源于热带海域的快速旋转的涡旋系统,总是伴随着强风和暴雨,登陆期间给人类的生命和财产带来巨大的损失。星载被动微波遥感的发展实现了热带气旋准确有效的实时监测。微波成像仪(Microwave Imager,MWRI)是我国第二代极轨气象卫星风云叁号B星(FY-3B)主要载荷之一,能够提供全天候全天时的微波辐射探测,为热带气旋的研究提供了良好的观测数据。本文将针对热带气旋表面降水的微波遥感机制和方法进行深入研究,为热带气旋提供有效的评价参数。本论文将针对两个物理算法对降水反演进行研究:1)基于被动微波辐射观测资料的Wentz&Spencer(简称W/S)物理反演算法;2)基于主动降水雷达观测数据和前向辐射传输模型构建先验数据库进行降水反演研究的MWRI GPROF算法。本文首先针对仅使用被动微波辐射观测资料的W/S物理算法进行热带气旋表面降雨率反演研究。W/S降水反演算法是基于FY-3B MWRI 18.7GHz和36.5GHz的垂直和水平极化亮温进行热带气旋降水反演的物理算法。该算法利用云雨吸收系数与降雨率之间直接且唯一的关系进行降水反演。为了评估该算法反演性能,将热带气旋降水反演结果分别与美国国家冰雪数据中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)降水产品、AMSR-E降水反演估计值和主动降雨雷达(Precipitation Rader,PR)观测降水进行对比分析。同时,利用遥感系统(Remote Sensing Systems,RSS)提供的TMI降水产品评估了热带气旋反演的降水空间分布特性。MWRI降水反演结果显示出与主被动降水产品良好的一致性,表明MWRI具有较强的降雨探测能力。同时,利用MWRI W/S降水反演算法针对热带气旋降水反演得到了合理的降水强度和空间分布。由于W/S降水反演算法仅针对吸收系数和降雨率的物理关系进行降水反演,在高降雨率估计表现出明显的吸收饱和,导致算法降水反演能力仅仅能达到27 mm/h。因此,本文将进一步使用基于主动降水雷达观测资料构建的MWRI GPROF(Goddard Profiling algorithm)降水反演算法对MWRI观测数据进行系统的分析和应用,以提高热带气旋降水反演精度。本文将FY-3B MWRI应用到美国GPROF 2017最新版本算法,构建了MWRI GPROF降水反演物理算法,使用MWRI观测亮温进行热带气旋表面降水的反演。首先利用一年的GPM双频测雨雷达(Dual-frequency Precipitation Radar,DPR)/GMI(GPM Microwave Imager,GMI)组合数据和Eddington近似辐射传输模型计算的MWRI模拟亮温构建针对海洋区域(40°S-40°N)热带气旋的MWRI GPROF数据库。将MWRI GPROF降水反演结果分别与主动DPR观测降水产品、被动GMI GPROF和GMI Hurricane GPROF(HGPROF)降水反演产品对比,进行反演结果一致性检验和分析。结果表明,MWRI GPROF算法与主被动降水产品相比在热带气旋表面降水强度及其空间分布表现出良好的一致性。就全球降水而言,通过对比4年(2014-2017)的MWRI GPROF和GMI GPROF反演的的全球热带气旋平均降雨率之间的差异,表明MWRI GPROF对于全球热带气旋降水反演研究是适用的。为了验证MWRI GPROF算法对热带气旋降水反演精度的提高,将MWRI GPROF算法反演结果与W/S算法降水反演结果进行比对分析。对比结果表明MWRI GPROF算法的整体反演精度要优于W/S算法降水反演。本文最后对MWRI GPROF算法热带气旋降水反演结果进行误差分析,重点分析了以下叁个误差来源:1)MWRI与GMI观测亮温的交叉定标引入的误差。在考虑交叉定标后MWRI GPROF降雨率反演统计分析结果优于不定标的反演结果;2)数据库的大小引入的误差。对比分析不同数据库大小的反演统计结果发现,数据库廓线条目的减少对高降雨率反演结果影响较大,而对低降雨率影响较小;3)贝叶斯权重函数值的设置引入的误差。通过控制仪器通道灵敏度(Noise Equivalent Difference Temperature,NEDT)权重系数发现,权重函数值的增加使高降雨率反演结果得到优化,对低降雨率的改善较小。综合分析,解决高降雨反演结果偏低的核心方法是增加数据库中高降雨率廓线条目的数量,以及条目在整个数据库中所占的比例。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》期刊2019-06-01）
李育芳,胡秋林,李青侠,陈雄,赵锋[2]（2018）在《基于系统函数优化的非规则天线阵列综合孔径辐射计亮温反演算法》一文中研究指出为改善非规则天线阵列综合孔径辐射计反演图像质量,提出了基于系统函数优化的亮温反演方法。通过优化非规则天线阵列的系统函数,消除单元天线非规则排列对系统性能的影响,并在优化过程中引入正则化,稳定反演图像。为补偿正则化引起的反演图像质量损失,在反演算法中引入了迭代运算。仿真结果表明:所提出的反演算法能有效改善非规则天线阵列综合孔径辐射计的亮温反演图像质量,可应用于基于小卫星编队的分布式综合孔径遥感图像反演中,并能为基于小卫星编队的分布式综合孔径阵列优化提供理论基础。(本文来源于《上海航天》期刊2018年05期）
侯海艳,侯金亮,黄春林,王昀琛[3]（2018）在《基于人工神经网络和AMSR2多频微波亮温的北疆地区雪深反演》一文中研究指出被动微波遥感数据是进行积雪深度反演的重要资料,不同频率微波信号对积雪响应不同。利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)方法结合新疆北部地区积雪观测资料建立AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波亮温(Brightness Temperature,TB)、地理位置、地形因子与雪深的隐含关系,以实现通过亮温、地理位置、地形因子估算北疆地区积雪深度,并分析微波极化方式、位置以及地形的不同组合方式对雪深反演效果的影响。实验结果表明:水平极化对雪深反演的影响大于垂直极化,纬度对雪深的影响大于经度,地表粗糙度和坡向对雪深的影响大于高程和坡度,并且位置和地形因子对雪深影响作用相当。最终通过4种优选模型的误差空间分布对比发现,综合亮温、经纬度、坡度、坡向的ANN输入模型能够较好的反映北疆地区积雪分布状况,训练集的站点平均误差在-7~6cm之间,该组合模型作为神经网络的输入能够较为合理地获取北疆地区雪深模拟值。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2018年02期）
王国杰,齐道日娜,王磊,谭,薛峰[4]（2016）在《基于风云叁号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析》一文中研究指出土壤湿度在陆面过程中发挥着重要作用,是联系陆地水循环和能量循环的纽带和关键环节。遥感技术可以实时地对土壤湿度进行长期、大区域动态监测,已成为监测土壤湿度的有效手段。本文基于风云叁号气象卫星(FY3B)微波亮温资料,利用基于微波能量辐射传输方程的陆面参数反演模型(LPRM)反演了中国东北地区的土壤湿度(FY3BLPRM)。把反演获得的FY3BLRPM土壤湿度与中国气象局农业气象站土壤湿度观测资料、NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料、欧洲空间局多卫星融合ECV(Essential Climate Variable)土壤湿度产品和国家卫星气象中心FY3B官方土壤湿度产品(FY3Boffical)进行了对比分析。结果表明:(1)本文反演的FY3B土壤湿度与农业气象站观测资料有较高的一致性;卫星土壤湿度整体上呈现自西向东逐渐增加的空间变化,与农业气象站观测资料较为一致;在季节变化上,两者高度相关,在大部分地区的相关系数都达到0.7以上。(2)在大兴安岭和东北叁省东部等地表相对湿润的地区,FY3BLPRM土壤湿度与NCEP、ERA-Interim和FY3Boffical土壤湿度呈现较强的负相关;再分析资料和FY3Boffical土壤湿度均无法反映该地区土壤干湿状况的季节性变化,甚至与观测资料呈反位相变化特征。FY3BLPRM土壤湿度与欧洲空间局研发的多卫星融合ECV土壤湿度产品在绝大多数地区有较好的一致性。本文基于风云叁号极轨气象卫星微波亮温反演的土壤湿度资料,可用于干旱监测、数值同化与天气预报、水文水资源等领域。(本文来源于《大气科学》期刊2016年04期）
陈帮平[5]（2016）在《基于嫦娥二号亮温数据与温度相关的月壤介电常数反演研究》一文中研究指出介电常数是月壤基础物理参数,准确的月壤介电常数参数模型对月球主被动微波遥感和遥感参数的定量提取具有重要意义。现有的介电常数模型均没有考虑到物理温度的影响,然而研究表明,月壤介电常数与物理温度有关。本文基于月壤辐射亮温模型,并改进温度剖面的计算,利用嫦娥二号微波辐射亮温数据以及Diviner月球辐射测量仪(DLRE)红外亮温数据,反演出了与温度相关的月壤介电常数参数,并提出了考虑温度影响的微波波段月壤介电常数参数模型。本文首先介绍了月表多层辐射亮温模型,并分析了地形、物理温度剖面和介电常数等参数对辐射亮温的影响。利用嫦娥二号实测亮温数据进行时空归一化处理,得到时空归一化亮温差τ。由美国月球轨道勘测飞行器(LRO)上搭载的月球辐射测量仪(DLRE)读取月球表面物理温度数据。根据不同的温度段选取时空归一化亮温差τ,计算并分析在不同的温度段下τ与铁钛含量的相关系数。结果表明,在不同的温度段下τ与铁钛的相关性是不一样的,温度越高,相关系数越大。由此得出温度会影响月壤介电常数的结论。利用嫦娥二号亮温数据反演介电常数时,首先需要求解一维热传导方程得到月壤温度剖面,通过对比求解一维热传导方程得到的表面温度与实测表面温度,发现二者在某些地区存在较大差异。为了得到更准确的温度剖面,提出了根据实测表面温度查找对应温度剖面的改进方法。然后利用不同温度段下的嫦娥二号亮温数据,运用非线性多变量约束最优化方法,基于月表多层微波辐射亮温模型,对月壤介电常数进行反演,得到了温度范围在300~390K内考虑了温度影响的月壤介电常数模型。最后利用此介电常数模型计算了月海、月陆以及撞击坑等典型地貌区域的沿轨亮温,计算的亮温值与嫦娥二号实测亮温值之间的均方根误差在7K之内,较现有的介电常数模型的亮温计算值有较大改进。这也在一定程度上验证了本文所提介电常数参数模型的的准确性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2016-05-01）
王琦,柴琳娜,赵少杰,张涛[6]（2015）在《基于多角度微波辐射亮温数据反演冬小麦光学厚度》一文中研究指出基于高级积分方程模型(Advanced Integrated Emission Model,AIEM),构建了包含宽范围土壤参数的C波段(6.925GHz)多角度裸露土壤发射率模拟数据库,利用该模拟数据分析了不同观测角度的裸露土壤发射率极化差之间的关系。在此基础上,结合ω-τ零阶辐射传输模型发展了C波段低矮植被光学厚度反演算法,并利用地基微波辐射计观测数据开展了冬小麦的光学厚度反演。结果显示,冬小麦光学厚度反演结果与实测冬小麦LAI在变化趋势上具有较好的一致性,反演算法具有一定的可行性。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2015年03期）
萨楚拉,刘桂香,包玉龙,王牧兰[7]（2015）在《基于风云3B微波亮温数据的内蒙古草原牧区雪深反演研究》一文中研究指出基于内蒙古草原牧区2011~2013年两个积雪季的国产卫星FY-3B双极化亮温数据,通过使用2012年MODIS的MCD12Q1土地覆盖类型产品数据提取内蒙古牧区草地植被类型,同时使用与FY-3B数据同期的MOD10A1日积雪覆盖产品剔除研究区内无积雪覆盖的像元,进而得到内蒙古草原牧区有积雪覆盖区域的FY-3B影像各像元的亮温数据。将亮温数据与研究区内相应的野外固定实验站观测数据及呼伦贝尔市的7个气象站点雪深观测数据建立回归拟合关系,初步建立了基于FY-3B亮温数据的适合于内蒙古草原牧区的雪深反演模型,模型参数拟合决定系数R2为0.59。使用2012年研究区雪深观测值检验模型,均方根误差为3.12cm,平均相对误差为18%,表明所建立的雪深反演模型能够较好地估算和识别内蒙古草原牧区雪深的空间分布特征。(本文来源于《中国草地学报》期刊2015年03期）
张莉娟[8]（2015）在《基于嫦娥多通道辐射亮温数据的月壤介电常数反演研究》一文中研究指出月壤介电常数是影响月球表面微波辐射亮温的一个主要因素,要想建立准确的月表微波辐射亮温模型,首先需要确定一个准确的月壤介电常数模型。本文基于嫦娥多通道(19.35GHz、37GHz)微波辐射亮温数据反演了月壤介电常数,并对反演结果进行了分析。本文首先介绍了月表多层微波亮温模型和模型的主要参数,并重点分析了月壤密度、物理温度剖面和月壤介电常数对亮温的影响。分析结果表明,铁钛含量对亮温的影响与介电常数模型中铁钛含量的权重有关。然后利用嫦娥一号实测亮温数据,计算了全月白天的时空归一化亮温差?,并分析了白天?与铁钛含量的相关性,同时也分析了赤道地区正午时刻实测亮温和铁钛含量的相关性。研究结果表明,铁含量和钛含量对亮温的影响程度不一致,因此二者在月壤介电常数模型中的权重不同,不能简单的将它们相加,而应该分别讨论铁含量和钛含量对亮温的影响。利用嫦娥一号微波亮温数据,反演月壤介电常数模型时,首先对比实测亮温与利用现有的月壤介电常数模型得到的模拟亮温随铁钛含量变化的趋势,确定了带参数的月壤介电常数模型的形式。然后根据嫦娥一号19.35GHz和37GHz的实测?与铁钛含量的相关性,结合月表多层微波辐射亮温模型和多变量约束最优化方法,反演了月壤介电常数模型,并对反演结果进行了分析和验证。结果表明,利用反演的月壤介电常数模型得到的模拟?与实测?随铁钛含量的变化趋势基本一致,同时利用反演的介电常数模型计算的赤道地区正午时刻的模拟亮温与实测亮温随铁钛含量的变化趋势也基本一致,且模拟亮温和实测亮温的幅值基本相当,这就从亮温相对值和绝对值的角度验证了反演的月壤介电常数的正确性。嫦娥一号校准数据反演结果与嫦娥一号数据反演结果基本一致,这也进一步检验了反演结果的稳定性。同时通过与月壤样本实测的介电常数的对比,也说明了本文反演结果的合理性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
周骏骁[9]（2015）在《基于红外与微波亮温数据的月表热惯量反演研究》一文中研究指出月球是人类深空探测历程中的首要目标,月表热环境信息有助于研究月球及太阳系的起源和发展。月表热惯量作为重要的热物理参数,可以实现与月表岩性分布及月表物理温度变化的综合解译,从而加深对月表物质特性的认识。本文利用美国月球勘探飞行器任务中获取的红外亮温数据,结合物质在红外波段的Christiansen特征,反演了月表物理温度;并在前人研究的基础上提出了新的温度剖面模型,结合微波辐射传输方程及中国“嫦娥”探月卫星实测微波亮温数据,实现了月表温度剖面的反演。通过与Apollo热流实验实测的月表温度数据对比,验证了上述温度反演方法的合理性。表观热惯量作为真实热惯量的近似,求解方法简单,可以反映真实热惯量的变化规律。本文通过反照率、太阳辐照度以及昼夜温差对月表表观热惯量进行了估算。月表真实热惯量本文采取了两种方法进行反演。方法一为利用反演得到的温度剖面结合热物理参数模型,根据定义式计算热惯量。方法二为结合热传导方程,借助计算得到的模拟温度与实测温度拟合,反演热惯量。基于热惯量的反演结果,本文从时间变化特性、纵向分布特性以及区域特性叁个方面对反演得到的热惯量数据进行比较分析。结果显示,热惯量在时间及空间两个维度上的变化规律确实与物理温度有极强的相关性,同时,由于热惯量是影响月表昼夜温度变化的关键因素,月表岩石含量极高的撞击坑区域,热惯量大,其昼夜温差明显小于同纬度临近地区。月表温度、岩性分布及热惯量的交互验证,为热惯量反演方法的合理性提供了依据。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
连懿,陈圣波,孟治国,张锋,张莹[10]（2014）在《基于嫦娥二号卫星微波辐射计亮温数据反演月壤介电常数》一文中研究指出月壤介电常数是当前月球微波遥感探测的基础,是月壤厚度、成分等信息提取不可或缺的参数.为了实现全月介电常数反演,通过对嫦娥二号卫星微波辐射计亮温数据进行时角校正,得到同一时角的全月微波亮温图.全月微波亮温表现出随月球地形、月壤成分及纬度变化的特征.基于校正后的微波辐射亮温,结合辐射传输模型,通过解算相关参数,反演得到3GHz频率下全月介电常数分布.其中,月海地区的介电常数实部高于月陆地区,且月球极地区域介电常数实部偏低;而介电常数虚部则在月海区域和艾肯盆地较高.通过模拟月表介电常数实验对反演结果进行温度校正,得到22℃下全月介电常数.将反演结果和月壤真实样品的介电常数测量值进行比较评价.结果表明介电常数实部相对误差都低于11%;虚部相对误差偏大,但其差值最大仅为0.02.因此,基于嫦娥二号卫星微波辐射计亮温数据反演月表介电常数的方法是可行的.(本文来源于《地球科学(中国地质大学学报)》期刊2014年11期）
反演亮温论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为改善非规则天线阵列综合孔径辐射计反演图像质量,提出了基于系统函数优化的亮温反演方法。通过优化非规则天线阵列的系统函数,消除单元天线非规则排列对系统性能的影响,并在优化过程中引入正则化,稳定反演图像。为补偿正则化引起的反演图像质量损失,在反演算法中引入了迭代运算。仿真结果表明:所提出的反演算法能有效改善非规则天线阵列综合孔径辐射计的亮温反演图像质量,可应用于基于小卫星编队的分布式综合孔径遥感图像反演中,并能为基于小卫星编队的分布式综合孔径阵列优化提供理论基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
反演亮温论文参考文献
[1].张软玉.基于FY-3B星微波成像仪MWRI观测亮温的热带气旋降水反演研究[D].中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心).2019
[2].李育芳,胡秋林,李青侠,陈雄,赵锋.基于系统函数优化的非规则天线阵列综合孔径辐射计亮温反演算法[J].上海航天.2018
[3].侯海艳,侯金亮,黄春林,王昀琛.基于人工神经网络和AMSR2多频微波亮温的北疆地区雪深反演[J].遥感技术与应用.2018
[4].王国杰,齐道日娜,王磊,谭,薛峰.基于风云叁号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析[J].大气科学.2016
[5].陈帮平.基于嫦娥二号亮温数据与温度相关的月壤介电常数反演研究[D].华中科技大学.2016
[6].王琦,柴琳娜,赵少杰,张涛.基于多角度微波辐射亮温数据反演冬小麦光学厚度[J].遥感技术与应用.2015
[7].萨楚拉,刘桂香,包玉龙,王牧兰.基于风云3B微波亮温数据的内蒙古草原牧区雪深反演研究[J].中国草地学报.2015
[8].张莉娟.基于嫦娥多通道辐射亮温数据的月壤介电常数反演研究[D].华中科技大学.2015
[9].周骏骁.基于红外与微波亮温数据的月表热惯量反演研究[D].华中科技大学.2015
[10].连懿,陈圣波,孟治国,张锋,张莹.基于嫦娥二号卫星微波辐射计亮温数据反演月壤介电常数[J].地球科学(中国地质大学学报).2014