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基于CrvoSat-2的海冰厚度反演方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-03-22 15:42
【摘要】:海冰厚度是表征氣候變化最為敏感的環(huán)境因子之一,也是影響區(qū)域熱量平衡和理解氣候變化的關(guān)鍵要素。衛(wèi)星高度計(jì)的應(yīng)用給大規(guī)模、定期探測(cè)海冰厚度帶來(lái)了機(jī)遇。CryoSat-2(CS-2)衛(wèi)星攜帶有迄今為止最為先進(jìn)的合成孔徑雷達(dá)高度計(jì),其測(cè)量范圍和測(cè)量精度均優(yōu)于傳統(tǒng)的衛(wèi)星高度計(jì)。目前,利用衛(wèi)星高度計(jì)反演海冰厚度主要存在以下兩個(gè)問(wèn)題:一方面,需要引入外部類型數(shù)據(jù)進(jìn)行海冰分類,給海冰厚度的計(jì)算帶來(lái)了不確定性。另一方面,常見(jiàn)的波形重跟蹤算法穩(wěn)健性差且計(jì)算效率低,亟需一種新型的波形重跟蹤算法。因此,本文基于CS-2高度計(jì)發(fā)展了一種新型的海冰厚度反演方法,包括基于高度計(jì)波形的海冰分類算法和基于高度計(jì)波形擬合的波形重跟蹤算法。在海冰分類算法方面:本文提出了一種基于CS-2高度計(jì)波形的海冰類型識(shí)別算法。比較了6種分類器(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類法、隨機(jī)森林、K最鄰近法、支持向量機(jī)和后向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在6種波形特征(前緣寬度、后緣寬度、脈沖豐度、棧標(biāo)準(zhǔn)差、回波波形功率最大值和后向散射系數(shù))共計(jì)63種特征組合下的分類精度差異。結(jié)果表明,隨機(jī)森林和前緣寬度、后緣寬度、后向散射系數(shù)、回波波形功率最大值和脈沖豐度構(gòu)成最佳的分類組合,分類精度約為91.45%,高于目前最先進(jìn)的分類算法約9%左右。在波形重跟蹤算法方面:本文提出了一種基于貝塞爾曲線擬合的波形重跟蹤算法。采用復(fù)合的貝塞爾曲線擬合CS-2高度計(jì)波形,針對(duì)冰間水道和海冰兩種地物波形,分別將重跟蹤點(diǎn)設(shè)置在擬合波形前緣處擬合波形最大值的70%和50%處。結(jié)果表明,基于貝塞爾曲線擬合法可以精確地進(jìn)行波形重跟蹤校正和海冰干舷高度反演,精度優(yōu)于常用的閾值法和CS-2L2I產(chǎn)品法;谏鲜鏊惴ǐ@取了海冰干舷高度,針對(duì)其值為正和為非正兩種情況,本文分別給出了相應(yīng)的海冰厚度計(jì)算公式并進(jìn)行北極海冰厚度的反演。結(jié)果表明,本方法計(jì)算的海冰厚度更為準(zhǔn)確,精度高于其他兩種常用的方法。未來(lái)可研究該方法在其他衛(wèi)星高度計(jì)(HaiYang-2,Sentinel-3等)中的應(yīng)用,以生成長(zhǎng)時(shí)間序列的海冰厚度觀測(cè)數(shù)據(jù),探索海冰厚度的變化規(guī)律以及與氣候變化的相關(guān)關(guān)系。
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:P714;P731.15

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