CN105844090A - 多参数分步海面盐度反演方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及海洋探测技术领域，具体而言，涉及一种多参数分步海面盐度反演方法以及装置。方法包括：通过星载微波散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息；通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息；将所述海面风速信息以及所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。该方法能够利用海洋盐度卫星自身搭载的载荷，分别反演海面风速、海面温度和海面盐度，解决海面盐度反演对外部辅助数据的依赖，提高最终盐度反演的结果的精确度。

Description

多参数分步海面盐度反演方法以及装置

技术领域

本发明涉及海洋探测技术领域，具体而言，涉及一种多参数分步海面盐度反演方法以及装置。

背景技术

海面盐度是描述海洋状态的重要参数之一，研究其变化和分布规律对分析海洋自身特性以及了解海洋在海-气复杂系统中的作用有重要意义。并且，海面盐度也是气象学、生态学、水文学和渔业等其他学科与应用领域重点关注的研究对象。

在对海面盐度进行研究的过程中，首先需要获取海面盐度；目前，获取海面盐度一般是通过反演方法获得。当前的反演方法有多种。例如欧洲SMOS卫星海洋盐度反演首先剔除了受银河、太阳等干扰严重的观测值，利用天线坐标系下的观测亮温值，通过迭代反演方法，完成了盐度的反演。在这个过程中，亮温值为平静海面辐射亮温；在观测到平静海面辐射亮温之后，根据平静海面辐射亮温判断其所满足预先设定的海面粗糙亮温模型的类型，然后通过对应的海面粗糙亮温模型对海面盐度进行反演计算；当获得的平静海面辐射亮温不满足任意一个预先设定的海面粗糙亮温模型的时候，则通过针对总的海面辐射亮温，通过大气辐射矫正、大气上层亮温、银河等亮温贡献，最终获得天线坐标下总的亮温贡献，然后针对该天线坐标下总的亮温贡献进行反演，最终获得海面盐度。又如美国Aquarius卫星海洋盐度反演采用逐步剔除电离层、大气、海面粗糙度的影响，在地面坐标系下，利用拟合的多项式获得平静海面辐射亮温，完成盐度的反演；在这个过程中，会获取总的天线温度，在经过对天线温度进行剔除银河、太阳、月亮的影响、剔除天线方向图的影响、剔除大气贡献、剔除海面粗糙度影响等一系列处理之后，获得平静海面辐射亮温，最终根据平静海面辐射亮温进行反演，获得海面盐度。

但不管目前哪一种海面盐度的反演方法，均需要依赖外部辅助信息来对反演过程中的一些数据，例如海面温度和/或海面风速进行估计。而这些估计值本身存在一定的误差，从而造成最终盐度反演的结果精度低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种多参数分步海绵盐度反演方法以及装置，能够利用海洋盐度卫星自身搭载的载荷，分别反演海面风速、海面温度和海面盐度，解决海面盐度反演对外部辅助数据的依赖，提高了海面风速、海面温度测量的准确性，从而提高最终盐度反演的结果的精确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种多参数分步海面盐度反演方法，包括：

通过星载微波散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息；

通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息；

将风速反演运算得到的所述海面风速信息以及温度反演运算得到的所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，还包括：

将所述盐度反演运算得到的海面盐度信息作为温度反演运算时的输入量，进行海面温度信息的迭代反演运算，得到迭代海面温度信息；

将所述迭代海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行海面盐度信息的迭代反演运算，得到迭代海面盐度信息；

将所述迭代海面盐度信息作为海面盐度信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，所述通过星载散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数具体包括：

获取卫星几何参数、平台参数以及星载散射计的仪器参数；

根据所述卫星几何参数、平台参数以及星载散射计的仪器参数、实测风速信息以及L波段HH极化下的模型函数，进行运算，得到所述后向散射系数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，所述根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算具体包括：

将所述后向散射系数、NWP风速信息带入所述L波段HH极化下的函数模型，进行风速反演运算；

所述L波段HH极化下的函数模型满足公式：

其中，σ⁰为后向散射系数；W为风速；θ为卫星入射角；为风向方位角；A为拟合参数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，所述通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息具体包括：

获取计算参数，所述计算参数包括：海面温度、海面盐度、星载微波辐射计的频率、卫星入射角、极化方式、风向方位角以及大气吸收系数；

根据所述计算参数，以所述海面风速信息为初始风速信息，根据大气顶端的海面辐射传输模型计算海面辐射亮温信息。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，所述大气顶端的海面辐射传输模型满足公式：

${\mathrm{Tb}}_p={\mathrm{Tb}}_{up}+E_p{T}_{surf}{e}^{-{\mathrm{\τ}}_{am}}+({\mathrm{Tb}}_{dn}\mathrm{\Γ}+T_{gal-ref}{e}^{-{\mathrm{\τ}}_{am}})e^{-{\mathrm{\τ}}_{am}};$

Tb_up为大气上行辐射亮温，满足公式：

Tb_dn为大气下行辐射亮温，满足公式：

E_p为海面发射率，且满足公式：

其中E₀为平静海面发射率，通过实测海面温度、实测海面盐度、星载微波辐射计的频率、卫星入射角、极化方式计算获得；ΔE_w为风速引起的发射率，为风向引起的发射率，且ΔE_w和通过卫星数据拟合的经验模型获得；

为大气衰减因子；Γ为海面反射率；T_surf为海面温度；T_gal-ref为：海面反射的银河噪声；ds为大气传输路径长度；α为大气吸收因子；T_s为大气温度；τ大气透过率；TOA大气上层高度；s为传输路径。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，风速引起的发射率增量ΔE_w满足公式：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_i,W,T_s,S)={\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)\\ +\[{\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)-{\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)\]\·{\left(\frac{{\mathrm{\θ}}_i}{{\mathrm{\θ}}_{ref}}\right)}^{x_p}\end{array};$

θ为卫星入射角；W为风速；T_s为海面温度；p为极化方式；f为星载微波辐射计的频率；(W,T_s,S)为星下点处由海面风速引起的海面发射率；(θ_ref,W,T_s,S)为参考入射角θ_ref＝55.2°时，由风速引起的海面发射率；

其中，(θ_ref,W,T_s,S)满足公式：

${\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)={\mathrm{\δ}}_{ref}^{p,f}\left(W\right)\frac{E_0^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},T_s,S)}{E_0^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},T_{ref},S)};$

${\mathrm{\δ}}_{ref}^{p,f}\left(W\right)=\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_k^{p,f}\·W^k;$

(W,T_s,S)满足公式：

${\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)=\frac{1}{2}\[{\mathrm{\ΔE}}_w^{v,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)+{\mathrm{\ΔE}}_w^{h,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)\];$

由风向引起的海面发射率满足公式：

$A_i^{p,f}\left(W\right)=\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{A}_{i,k}^{p,f}\·W^k;$

Ai由卫星数据拟合的经验公式获得。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，所述L波段正向辐射模型满足公式：

T_b＝Φ(f，θ,p,SSS,SST)；

T_b为海面辐射亮温；f为星载微波辐射计的频率；θ为卫星入射角；p为极化方式；SSS为海面盐度；SST为海面温度。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，所述进行盐度反演运算之前，还包括：

获取海面辐射亮温；其中，所述海面辐射亮温通过星载微波辐射计实测获得，或者通过模拟微波辐射计获得；

当所述海面辐射亮温通过模拟星载微波辐射计获得时，所述获取海面辐射亮温具体包括：

获取辐射亮温计算参数；将所述计算参数代入公式：对所述海面辐射亮温进行计算；

其中，T_bFlat,p(θ,SST,SSS)为完全平静海面情况下的亮温；为由于海面的粗糙度引起的亮温增量；

SSS为海面盐度；θ为卫星入射角；SST为海面温度；p为极化方式。

第二方面，本发明实施例还提供一种多参数分步海面盐度反演装置，海面风场反演模块，通过星载微波散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息；

海面温度反演模块，通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息；

海面盐度反演模块，将风速反演运算得到的所述海面风速信息以及温度反演运算得到的所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。

本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演方法以及装置，首先通过星载微波散射计获得目标海面区域L波段的后向散射系数模拟数据，并根据该后向散射系数，NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息，再通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据该海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息。最终，将海面风速信息以及海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。在这个过程当中，由于海面风速信息和海面温度信息都是经过反演计算得到的，脱离了盐度反演过程当中对外部辅助数据的依赖，且自身经过迭代运算后，所得到的海面风速信息以及海面温度信息具有更高的准确度。进而能够减少盐度反演时的误差。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的一种多参数分步海面盐度反演方法的流程图；

图2示出了本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演方法中，进行风速反演具体方法的流程图；

图3示出了本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演方法中，进行温度反演的原理图；

图4示出了本发明实施例所提供的另一种多参数分步海面盐度反演方法的流程图；

图5示出了本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前的海面盐度反演方法中，风场数据和海面温度数据一般都是通过外源辅助数据估算得到，而外源的辅助数据本身都会存在一定的误差，且在时空分布上与卫星实测数据存在一定的差异，最终造成海面盐度的反演结果精确度低的问题。基于此，本申请提供的一种多参数分步海面盐度反演方法以及装置，利用海洋盐度卫星自身搭载的载荷，分别反演海面风速、海面温度和海面盐度，解决了海面盐度反演过程中对外部辅助数据的依赖，提高了海面风速、海面温度的测量准确性，有助于提高海面盐度的反演精度。

为便于对本实施例进行理解，下面结合图1对本发明实施例所公开的一种多参数分步海面盐度反演方法进行详细介绍，该方法包括：

S101：通过星载散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行反演运算，得到海面风速信息；

在具体实现的时候，L波段的后向散射系数可以通过两种方式获得，其一，当星载散射计已经被载入运行中的卫星时，可以通过星载散射计实测获得。其二，当星载散射计未被载入运行中的卫星时，只能够根据模型进行计算，获得模拟的后向散射系数。

在通过星载散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数的模拟数据时候，需要根据卫星的几何参数、平台参数，星载微波散射计的仪器参数构建仿真系统。其中，卫星的几何参数一般包括：卫星的姿态等信息；卫星的平台参数一般包括：轨道高度等信息；星载微波散射计的仪器参数一般包括：散射计的频率、极化方式、卫星入射角以及其他指标参数等。

参见图2所示，在根据上述获得的卫星的几何参数、平台参数以及星载微波散射计的仪器参数，对后向散射系数的模拟数据进行计算的时候，是上述参数信息所构建的在仿真系统中输入实测风速信息，该实测风速信息通常来源于现实中对目标海面区域的实际测量，该实测风速信息作为计算散射计的后向散射系数的初始输入，根据给定的地球物理模型函数进行计算，计算所得到的后向散射系数作为基准值。而后，再利用该后向散射系数，以同样的地球物理模型函数进行风速反演运算，在风速反演运算的过程当中，会得到一个反演的海面风速信息，使之与实际测得的NWP(Numerical Weather Prediction,数值天气预报模型)风速信息比对，当误差在预设的范围内的时候，当前的所获得的反演的海面风速信息即为最终所要的海面风速信息。

上述风速反演运算中所使用的地球物理模型函数，主要参考了美国Aquarius卫星和日本的PALSAR卫星的L波段模型。在PALSAR L波段模式函数基础上，通过外推插值处理，获得了L波段HH极化下的模型函数。该模型可以表达为：

其中，σ⁰为后向散射系数；W为风速；θ为卫星入射角；为风向方位角；A为拟合参数。

在具体进行计算的时候，A是通过对后向散射系数、海面风速W以及卫星入射角θ进行拟合得到的。

S102：通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息。

在具体实现的时候，通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息时，也具有两种具体的获取方式。其一：当星载辐射计已经被载入运行中的卫星时，可以通过星载微波辐射计实测获得。其二，当星载微波辐射未被载入运行中的卫星时，只能够根据模型进行计算，获得模拟的海面辐射亮温。

当通过星载微波辐射计获取目标海面区域C/K波段的海面辐射亮温信息的模拟数据，一般是要先获取相关的计算参数，这些计算参数包括：实测的海面温度T_S、实测的海面盐度S、星载微波辐射计的频率f、卫星入射角θ、极化方式p、风向方位角以及大气吸收系数α。

而后，根据上述计算参数，以及在S101中所获得的海面风速信息，根据大气顶端的海面辐射传输模型计算海面辐射亮温信息。

具体地，大气顶端的海面辐射传输模型满足公式(2)：

${\mathrm{Tb}}_p={\mathrm{Tb}}_{up}+E_p{T}_{surf}{e}^{-{\mathrm{\τ}}_{am}}+({\mathrm{Tb}}_{dn}\mathrm{\Γ}+T_{gal-ref}{e}^{-{\mathrm{\τ}}_{am}})e_{-{\mathrm{\τ}}_{am}}---\left(2\right)$

其中，Tb_up为大气上行辐射亮温，满足公式(3)：

${\mathrm{Tb}}_{up}=\underset{0}{\overset{TOA}{\∫}}ds\mathrm{\α}\left(s\right)T_s\mathrm{\τ}(s,TOA)---\left(3\right)$

Tb_dn为大气下行辐射亮温，且满足公式(4)：

${\mathrm{Tb}}_{dn}=\underset{0}{\overset{TOA}{\∫}}ds\mathrm{\α}\left(s\right)T_s\mathrm{\τ}(0,s)---\left(4\right)$

为大气衰减因子，其中，τ为大气透过率，可以根据大气吸收因子α以及星载微波辐射计的频率f计算得到。大气吸收因子α则可以根据大气模型以当前的湿度、压力、水蒸气密度、液态水密度等信息计算得到。

Γ为海面反射率；Γ满足公式(5)：

Γ＝1-E_p (5)

T_surf为海面温度，在具体运算的过程中，会向上述模型输入一个初始的实测海面温度，在计算出海面辐射亮温之后，再以相同的模型对该海面温度进行反演运算，最终的反演运算的结果，即为最终反演得到的数据。

T_gal-ref为海面反射的银河噪声。

E_p为海面发射率，且满足公式(6)：

其中，E₀为平静海面发射率，可以经由海面温度、海面盐度、星载微波辐射计的频率、卫星入射角以及极化方式计算获得。只要输入了初始的相关计算参数，便能够计算出来。ΔE_w为风速引起的发射率，为风向引起的发射率，且ΔE_w和通过卫星数据拟合的经验模型获得。

具体地，ΔE_w和的多角度表达式根据Wentz利用Windsat、SSM/I等卫星数据拟合的经验模型获得。

由风速引起的海面发射率ΔE_w满足模型(6)：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_i,W,T_s,S)={\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)\\ +\[{\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)-{\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)\]\·{\left(\frac{{\mathrm{\θ}}_i}{{\mathrm{\θ}}_{ref}}\right)}^{x_p}\end{array}---\left(6\right)$

其中，θ为卫星入射角；W为风速；T_s为海面温度；p为极化方式；f为星载微波辐射计的频率；(W,T_s,S)为星下点处由海面风速引起的海面发射率；(θ_ref,W,T_s,S)为参考入射角θ_ref＝55.2°时，由风速引起的海面发射率；

(θ_ref,W,T_s,S)满足公式(7)和公式(8)：

$M_W^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)={\mathrm{\δ}}_{ref}^{p,f}\left(W\right)\frac{E_0^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},T_s,S)}{E_0^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},T_{ref},S)}---\left(7\right)$

${\mathrm{\δ}}_{ref}^{p,f}\left(W\right)=\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_k^{p,f}\·W^k---\left(8\right)$

(W,T_s,S)满足公式(9)：

${\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)=\frac{1}{2}\[{\mathrm{\ΔE}}_w^{v,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)+{\mathrm{\ΔE}}_w^{h,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)\]---\left(9\right)$

由风向引起的海面发射率满足公式(10)和公式(11)：

$A_i^{p,f}\left(W\right)=\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{A}_{i,k}^{p,f}\·W^k---\left(11\right)$

Ai由卫星数据拟合的经验公式获得。

在上述过程中，可以预先给出一个初始的海面温度以及初始的海面盐度，其他的参数均是可以获知的已知参数，然后以S101所输出的海面风速信息为初始风场信息，根据上述大气顶端的海面辐射传输模型计算海面辐射亮温信息。而后，再利用计算获得的海面辐射亮温信息，以及S101所输出的海面风速信息为初始风场信息，进行迭代反演计算海面温度。

图3为C/K波段正向模型的原理图。参见图3所示，其中，海面温度T_S是一个初始的输入值，该输入值可以实际测得。而初始海面盐度S同样是一个初始的输入值，通过实际测得，星载微波辐射计的频率f直接来源于设备参数，根据海面温度T_S、海面盐度S以及星载微波辐射计的频率计算介电常数ε。而后，由卫星入射角θ、极化方式p以及介电常数ε可以共同计算出海面的镜面发射率E₀。

经由海面的镜面发射率E₀、风速W、频率f、极化方式p以及卫星入射角θ计算获得风速引起的发射率增量ΔE_w。

经由风速W、风向方位角频率f、极化方式p以及卫星入射角θ计算获得风向引起的发射率增量

根据海面的镜面发射率E₀、风速引起的发射率增量ΔE_w和风向引起的发射率增量计算获得平静海面发射率E₀，同时计算得到海面发射率Γ。

获得空气湿度T、压力P、水蒸气密度ρV、液态水密度ρL计算大气吸收系数，最终计算大气上行辐射亮温Tb_up以及大气下行辐射亮温Tb_dn。

进而，根据上述计算，最终能够将海面辐射亮温计算出来。该海面辐射亮温实则是一个模拟量，在获得该海面辐射亮温之后，会再次将该海面辐射亮温信息带入到上述C/K波段正向模型中进行反演计算，获得海面温度信息。

S103：将风速反演运算得到的所述海面风速信息以及温度反演运算得到的所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。

在具体实现的时候，海面辐射亮温是频率f、入射角θ、极化方式p、海面盐度SSS以及海面温度SST的函数，在其他参量信息已知的条件下，可由海面辐射亮温推出海面盐度。

因此，在进行盐度反演运算之前，还需要获取目标海面区域的海面辐射亮温。一般地，海面辐射亮温可以通过两种方式得到，其一是直接根据星载微波辐射计实测获得，其二是根据L波段正向辐射模型计算得到。

L波段正想辐射模型满足公式(12)：

:T_b＝Φ(f，θ,p,S,T) (12)

若其他参量已知，那么可以由面辐射亮温T_b反演出海面盐度SSS，其中SSS满足公式(17)：

SSS＝Φ^-1(T_b,f，θ,p,SST) (17)

在对海面辐射亮温T_b进行具体计算的时候，需要先获取辐射亮温计算参数。然后将辐射亮温计算参数代入下列公式(13)获得：

T_bFlat,p(θ,SST,SSS)为完全平静海面情况下的亮温，为由于海面的粗糙度引起的亮温增量。

在一般情况下，粗糙海面的反射率定义为：在频率f和特定方向下接收到的海面散射的所有入射能量。所以，粗糙海面的亮温可表示为公式(14)：

其中，和分别为i极化到i极化，i极化到j极化的双基地散射系数，它们与海水的介电常数和海面的状态有关。θ₀，为亮温观察方向；θ_s，为散射方向。

利用上述C/K波段正向模型计算的海面辐射亮温加高斯噪声的方法获得模拟的海面辐射亮温，将该模拟的海面辐射亮温作为多组多入射角实测亮温(对地球上的一个网格点，拥有相同的地球物理参数)，这些实测数据需要和L波段正向模型求得的模拟亮温Tb^mod进行比较得到反演的海面温度的值。

其中，模拟亮温Tb^mod满足公式(15)：

Tb^mod＝f(θ,SSS,SST,P_rough) (15)

其中，θ为入射角，SSS为海面盐度，SST为海面温度，P_rough为表海面的粗糙程度。

反演算法即是要求下面代价函数(16)的最小值：

${\mathrm{\χ}}^2=\underset{i=0}{\overset{Nm-1}{\Σ}}\frac{{\[T_{bi}^{meas}-T_{bi}^{\mathrm{mod}}(\mathrm{\θ},P)\]}^2}{{{\mathrm{\σ}}_{T_{bi}}}^2}+\underset{j=0}{\overset{Np-1}{\Σ}}\frac{\[P_j-{P_j}^{prior}\]}{{{\mathrm{\σ}}_{P_j}}^2}---\left(16\right)$

其中，P_j为待反演的参数，例如海面盐度SSS，海面温度SST，风速等；是P_j的预估值，不确定度为的取值和观测的地区有关；为测量值的不确定度。

本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演方法首先通过星载微波散射计获得目标海面区域L波段的后向散射系数模拟数据，并根据该后向散射系数，NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息，再通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据该海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息。最终，将海面风速信息以及海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。在这个过程当中，由于海面风速信息和海面温度信息都是经过反演计算得到的，脱离了盐度反演过程当中对外部辅助数据的依赖，且自身经过迭代运算后，所得到的海面风速信息以及海面温度信息具有更高的准确度。进而能够减少盐度反演时的误差。

参见图4所示，本发明实施例还提供另一种多参数分步海面盐度反演方法，在上述实施例的基础上，还包括：

S201：将所述盐度反演运算得到的海面盐度信息作为温度反演运算时的输入量，进行海面温度信息的迭代反演运算，得到迭代海面温度信息:。

在具体实现的时候，由于在温度反演运算的时候，需要输入海面盐度信息，而经过盐度反演运算得到的海面盐度信息的误差较之之前所输入的海面盐度信息是比较小的，因此，将盐度反演运算得到的海面盐度信息作为温度反演运算中的一个输入量，在此进行反演运算，并得到迭代海面温度信息。

S202：将所述迭代海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行海面盐度信息的迭代反演运算，得到迭代海面盐度信息；

将所述迭代海面盐度信息作为海面盐度信息。

在具体实现的时候，由温度反演运算所得到的迭代海面温度信息具有更高的精确度，因此，再次将迭代海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行海面盐度的迭代反演运算，得到迭代海面盐度信息。重复上述过程，直到最终得到的迭代海面盐度信息的精度在预设的范围之内时，将此时的迭代海面盐度信息作为最终输出的海面盐度信息。

本发明又一实施例还提供一种多参数分步海面盐度反演装置，参见图5所示，本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演装置包括：

海面风场反演模块，通过星载微波散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息；

海面温度反演模块，通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息；

海面盐度反演模块，将风速反演运算得到的所述海面风速信息以及温度反演运算得到的所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。

本实施例中，海面风场反演模块、海面温度反演模块和所述海面盐度反演模块的具体功能和交互方式，可参见图1～图4对应的实施例的记载，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的多参数分步海面盐度反演方法以及装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种多参数分步海面盐度反演方法，其特征在于，包括：

通过星载微波散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息；

通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息；

将风速反演运算得到的所述海面风速信息以及温度反演运算得到的所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。

2.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述盐度反演运算得到的海面盐度信息作为温度反演运算时的输入量，进行海面温度信息的迭代反演运算，得到迭代海面温度信息；

将所述迭代海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行海面盐度信息的迭代反演运算，得到迭代海面盐度信息；

将所述迭代海面盐度信息作为海面盐度信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过星载散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数具体包括：

获取卫星几何参数、平台参数以及星载散射计的仪器参数；

根据所述卫星几何参数、平台参数以及星载散射计的仪器参数、实测风速信息以及L波段HH极化下的模型函数，进行运算，得到所述后向散射系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算具体包括：

将所述后向散射系数、NWP风速信息带入所述L波段HH极化下的函数模型，进行风速反演运算；

所述L波段HH极化下的函数模型满足公式：

其中，σ⁰为后向散射系数；w为风速；θ为卫星入射角；为风向方位角；A为拟合参数。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息具体包括：

获取计算参数，所述计算参数包括：海面温度、海面盐度、星载微波辐射计的频率、卫星入射角、极化方式、风向方位角以及大气吸收系数；

根据所述计算参数，以所述海面风速信息为初始风速信息，根据大气顶端的海面辐射传输模型计算海面辐射亮温信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述大气顶端的海面辐射传输模型满足公式：

${\mathrm{Tb}}_p={\mathrm{Tb}}_{up}+E_p{T}_{surf}{e}^{-{\mathrm{\τ}}_{am}}+({\mathrm{Tb}}_{dn}\mathrm{\Γ}+T_{gal-ref}{e}^{-{\mathrm{\τ}}_{am}})e^{-{\mathrm{\τ}}_{am}};$

Tb_up为大气上行辐射亮温，满足公式：

Tb_dn为大气下行辐射亮温，满足公式：

E_p为海面发射率，且满足公式：

其中E₀为平静海面发射率，通过实测海面温度、实测海面盐度、星载微波辐射计的频率、卫星入射角、极化方式计算获得；ΔE_w为风速引起的发射率，为风向引起的发射率，且ΔE_w和通过卫星数据拟合的经验模型获得；

为大气衰减因子；Γ为海面反射率；T_surf为海面温度；T_gal-ref为：海面反射的银河噪声；ds为大气传输路径长度；α为大气吸收因子；T_s为大气温度；τ大气透过率；TOA大气上层高度；s为传输路径。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，风速引起的发射率增量ΔE_w满足公式：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_i,W,T_s,S)={\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)\\ +\[{\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)-{\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)\]\·{\left(\frac{{\mathrm{\θ}}_i}{{\mathrm{\θ}}_{ref}}\right)}^{x_p}\end{array};$

θ为卫星入射角；w为风速；T_s为海面温度；p为极化方式；f为星载微波辐射计的频率；为星下点处由海面风速引起的海面发射率；为参考入射角θ_ref＝55.2°时，由风速引起的海面发射率；

其中，满足公式：

${\mathrm{\ΔE}}_w^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)={\mathrm{\δ}}_{ref}^{p,f}\left(W\right)\frac{E_0^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},T_s,S)}{E_0^{p,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},T_{ref},S)};$

${\mathrm{\δ}}_{ref}^{p,f}\left(W\right)=\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_k^{p,f}\·W^k;$

满足公式：

${\mathrm{\ΔE}}_w^{nad,f}(W,T_s,S)=\frac{1}{2}\[{\mathrm{\ΔE}}_w^{v,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)+{\mathrm{\ΔE}}_w^{h,f}({\mathrm{\θ}}_{ref},W,T_s,S)\];$

由风向引起的海面发射率满足公式：

$A_i^{p,f}\left(W\right)=\underset{k=1}{\overset{5}{\Σ}}{A}_{i,k}^{p,f}\·W^k;$

Ai由卫星数据拟合的经验公式获得。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述L波段正向辐射模型满足公式：

T_b＝Φ(f，θ,p,SSS,SST)；

T_b为海面辐射亮温；f为星载微波辐射计的频率；θ为卫星入射角；p为极化方式；SSS为海面盐度；SST为海面温度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述进行盐度反演运算之前，还包括：

获取海面辐射亮温；其中，所述海面辐射亮温通过星载微波辐射计实测获得，或者通过模拟微波辐射计获得；

当所述海面辐射亮温通过模拟星载微波辐射计获得时，所述获取海面辐射亮温具体包括：

获取辐射亮温计算参数；将所述辐射亮温计算参数代入公式：对所述海面辐射亮温进行计算；

其中，T_bFlat,p(θ,SST,SSS)为完全平静海面情况下的亮温；为由于海面的粗糙度引起的亮温增量；

SSS为海面盐度；θ为卫星入射角；SST为海面温度；p为极化方式。

10.一种多参数分步海面盐度反演装置，其特征在于，包括：

海面风场反演模块，通过星载微波散射计获取目标海面区域L波段的后向散射系数，并根据所述后向散射系数、NWP风速信息进行风速反演运算，得到海面风速信息；

海面温度反演模块，通过星载微波辐射计获取C/K波段的海面辐射亮温信息，并根据所述海面辐射亮温信息进行温度反演运算，得到海面温度信息；

海面盐度反演模块，将风速反演运算得到的所述海面风速信息以及温度反演运算得到的所述海面温度信息代入到L波段正向辐射模型中，进行盐度反演运算，得到海面盐度信息。