本文關(guān)鍵詞：FY-3C衛(wèi)星數(shù)據(jù)的海表溫度融合與重構(gòu)研究　出處：《中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：本論文以海表溫度(SST)數(shù)據(jù)的融合與重構(gòu)研究為主要目標(biāo),以風(fēng)云三號C衛(wèi)星(FY-3C)的SST產(chǎn)品數(shù)據(jù)為主要遙感數(shù)據(jù)源,從遙感反演得到的SST數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制和偏差校正出發(fā),通過對SST數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行有效控制和提升,以及采用不同SST重構(gòu)方法的對比與分析,以實(shí)現(xiàn)對SST數(shù)據(jù)的有效融合和重構(gòu)。圍繞著這一技術(shù)流程,本文首先對FY-3C的可見光紅外掃描輻射計(jì)(VIRR)和微波成像儀(MWRI)的SST產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估,然后對衛(wèi)星反演的SST數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正,再利用最優(yōu)插值(OI)方法和卡爾曼(Kalman)濾波方法實(shí)現(xiàn)對SST數(shù)據(jù)的重構(gòu),并針對SST樣本過于稀疏的情況,建立RBFN模型以實(shí)現(xiàn)對重構(gòu)SST的進(jìn)一步優(yōu)化。首先,利用實(shí)測SST數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對VIRR和MWRI的SST數(shù)據(jù)在不同時(shí)空尺度上的誤差統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,VIRR和MWRI產(chǎn)品質(zhì)量在時(shí)間序列和緯度空間上均有一定的差異。其中,VIRR產(chǎn)品的白天(VIRRD)和夜間(VIRRN)SST在低緯度區(qū)域平均偏差(Bias)最大,在中高緯度地區(qū)較小,且平均Bias會隨時(shí)間的推移往負(fù)偏差方向偏移;MWRI產(chǎn)品的白天(MWRID)和夜間(MWRIN)SST的年平均Bias±誤差標(biāo)準(zhǔn)差(STDE)分別為0.6044±3.9064℃和0.7653±3.7307℃,且在不同緯度空間的差異較大,在低緯度地區(qū)的SST精度相對較高,中高緯度的SST精度較差。另外,MWRID和MWRIN數(shù)據(jù)質(zhì)量很不穩(wěn)定,在2015年的TimeⅢ期間分別出現(xiàn)了3.5380℃和3.8018℃的正偏差。通過對VIRR和MWRI產(chǎn)品誤差的對比分析發(fā)現(xiàn),兩者的誤差除了部分是由反演算法本身所造成的之外,其亮溫?cái)?shù)據(jù)誤差對SST的精度影響較大,尤其是MWRI的SST產(chǎn)品,該產(chǎn)品質(zhì)量還無法滿足當(dāng)前實(shí)際應(yīng)用需求。其次,采用基于分段回歸方法對2015年的VIRR SST數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正,以剔除衛(wèi)星反演SST數(shù)據(jù)中存在的偏差。與傳統(tǒng)的概率密度匹配(PDF)方法相比,該方法不僅考慮了與實(shí)測數(shù)據(jù)間的匹配,還涉及了與SST相關(guān)的氣候SST和觀測天頂角,能夠根據(jù)不同的觀測值在多維相關(guān)變量空間上的差異性選擇不同的匹配樣本。對偏差校正后的SST結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析表明,基于分段回歸方法能夠有效地剔除VIRR產(chǎn)品數(shù)據(jù)中存在的SST偏差,其中VIRRD和VIRRN的平均Bias從原來的-0.5877℃和-0.4801℃分別減小到0.0173℃和-0.0177℃,平均SD從原來的1.3544℃和1.2840℃分別減小為0.4965℃和0.4920℃,且校正后的VIRR SST無論在空間分布還是時(shí)間序列上,其數(shù)據(jù)質(zhì)量都得到了明顯地改善。另外,采用OI方法和Kalman濾波方法實(shí)現(xiàn)了對SST數(shù)據(jù)的融合與重構(gòu)試驗(yàn)。試驗(yàn)基于質(zhì)量控制后的SST和偏差校正后的VIRR SST數(shù)據(jù),構(gòu)建的原始SST場,并根據(jù)不同SST的有效關(guān)聯(lián)范圍選擇了矩形和方向橢圓作為相關(guān)尺度。通過對OI方法的SST分析實(shí)驗(yàn)表明,采用方向橢圓相關(guān)尺度獲得的OIellipse結(jié)果要優(yōu)于采用矩形相關(guān)尺度獲得的OIrect結(jié)果,其中2015年OIellipse和OIrect結(jié)果的平均RMSE分別為0.4194℃和0.3816℃,要明顯小于原始SST場的0.4775℃。而采用矩形相關(guān)尺度的Kalman濾波分析得到的Kalman_(rect)和采用方向橢圓相關(guān)尺度得到的Kalmanellipse結(jié)果都能夠很好地實(shí)現(xiàn)對SST的有效分析,且Kalmanellipse結(jié)果要略優(yōu)于Kalman_(rect)結(jié)果。其中,Kalman_(rect)結(jié)果和Kalmanellipse結(jié)果的平均RMSE值分別為0.2921℃和0.2869℃,已非常接近于OISST產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)的0.2780℃。試驗(yàn)結(jié)果表明,采用變化誤差估計(jì)的Kalman濾波方法比OI方法在SST重構(gòu)中更具優(yōu)勢。最后,針對OI方法和Kalman濾波方法中SST樣本稀少且分布不均勻時(shí)受有效關(guān)聯(lián)區(qū)域限制的問題,本文采用徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)方法嘗試對SST重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。試驗(yàn)結(jié)果表明,RBFN方法能夠有效的減少SST的累計(jì)誤差,其獲得的SST重構(gòu)場比OI方法結(jié)果更能準(zhǔn)確地描述SST細(xì)節(jié)的變化,而使SST重構(gòu)精度更高。此外,對于RBFN模型,改進(jìn)的最近鄰聚類(INNC)算法比K-means和Kohonen-map算法更適合用于該模型隱含節(jié)點(diǎn)的選取,而采用多二次函數(shù)作為徑向基函數(shù)比采用高斯函數(shù)能更好地進(jìn)行SST場變化的模擬。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P731.11

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