基于FY-3C微波成像仪的沙漠地表发射率反演

发布时间：2021-12-30 19:04

　　地表发射率是地表的固有属性,也是反演地表信息和大气温湿度廓线的重要参数.为了获取准确且具有具体物理含义的沙漠地区微波地表发射率,首先选取塔克拉玛干沙漠部分地区为反演区域,根据二元函数泰勒定理,推导了该地区的微波地表发射率与地表温度、地表湿度的线性、非线性函数关系.其次,利用最优控制原理,结合FY-3C微波成像仪的观测亮温资料与辐射传输模式（CRTM）模拟亮温数据,构建了沙漠地区微波地表发射率的线性与非线性反演模型.通过对比发现,利用线性和非线性反演模型得到的地表发射率不仅提高了反演区域亮温的模拟精度,而且模拟亮温的变化趋势也与观测更吻合.最后,对地表发射率的线性和非线性反演模型进行了不同时间与空间上的独立性检验,结果表明:除了反演区域外,在整个塔克拉玛干沙漠地区,两种模型反演的地表发射率仍比原地表发射率模拟亮温更接近观测.总的来说,线性和非线性反演模型对沙漠地区的微波地表发射率反演均具有一定的有效性和普适性,且非线性反演模型优于线性反演模型. 

【文章来源】：地球物理学进展. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

SI指数的空间分布图(单位:K)

地表发射率反演模型的代价函数随迭代步数的变化

四种不同计算方法在反演区域10.65 GHz

【参考文献】：
期刊论文
[1]沙漠地区微波地表发射率年内变化规律与气候因子的关系分析[J]. 吴莹,王振会,翁富忠.  国土资源遥感. 2014(03)
[2]北半球植被冬夏两季微波发射率特征分析[J]. 石利娟,邱玉宝,施建成.  光谱学与光谱分析. 2013(05)
[3]沙漠地区微波地表发射率和土壤质地关系分析[J]. 吴莹,WENG Fuzhong,王振会,YAN Banghua.  高原气象. 2013(02)
[4]基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例[J]. 王永前,施建成,刘志红,彭映杰,刘文娟.  中国科学:地球科学. 2013(02)
[5]Retrieval algorithm for microwave surface emissivities based on multi-source, remote-sensing data: An assessment on the Qinghai-Tibet Plateau[J]. WANG YongQian,SHI JianCheng,LIU ZhiHong,PENG YingJie,LIU WenJuan.  Science China（Earth Sciences）. 2013(01)
[6]极轨气象卫星微波成像仪资料[J]. 邹晓蕾.  气象科技进展. 2012(03)
[7]不同地物类型微波发射率特征分析[J]. 张勇攀,蒋玲梅,邱玉宝,武胜利,施建成,张立新.  光谱学与光谱分析. 2010(06)
[8]多频率多极化地表辐射参数化模型[J]. 施建成,蒋玲梅,张立新.  遥感学报. 2006(04)
[9]有云时大气红外遥感及其反演问题──I.理论研究[J]. 李俊,曾庆存.  大气科学. 1997(03)

博士论文
[1]沙漠地区被动微波遥感研究——以塔克拉玛干沙漠为例[D]. 张卫国.中国科学院研究生院（遥感应用研究所） 2004



本文编号：3558802