CN107861912A - 基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法 - Google Patents
基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107861912A CN107861912A CN201711080274.6A CN201711080274A CN107861912A CN 107861912 A CN107861912 A CN 107861912A CN 201711080274 A CN201711080274 A CN 201711080274A CN 107861912 A CN107861912 A CN 107861912A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- sea surface
- salinity
- raining
- sea
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，包括如下步骤，a.提取海面粗糙亮温信息；b.提取降雨条件下的海面辐射信息；c.粗糙度和盐度影响的识别分析；d.利用无雨条件下的数据建立后向散射系数和粗糙海表发射率的对应关系；e.利用反演算法提取盐度变化信息；f.利用Levenberg‑Marquardt非线性迭代方法，不断调整海面盐度值使代价函数达到最小值，进而输出海面盐度反演结果。该种发明基于辐射传输理论，从盐度计Aquarius实测亮温数据中提取了粗糙海面亮温信号，分别讨论了无雨和降雨条件下的粗糙海面辐射特性，区分降雨条件下海面盐度降低和海面粗糙度增大对亮温影响的新方法。
Description
技术领域
本发明涉及海洋盐度检测技术领域，具体为基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法。
背景技术
海洋盐度是描述海洋物理化学性质的基本参数，海洋盐度数据对于人类更好的理解全球水循环、热盐环流以及海洋酸化等现象具有重要意义。在星载L波段盐度辐射计发射以前，人类对海洋盐度数据的获取主要依赖浮标、观测站和科考船等现场观测手段，观测数据的时空覆盖范围有限且不均匀，数据的一致性也难以保证。SMOS和Aquarius盐度卫星在数天内即可覆盖全球海域，提供了长时间序列、高时空分辨率和覆盖率的盐度遥感数据。值得注意的是，针对星载盐度计在降雨条件下的盐度反演算法与精度验证，是近年来的研究热点。降雨可以导致海面盐度下降和粗糙度增大，两者均引起亮温的升高，从而给盐度反演带来困难。
发明内容
本发明的目的在于提供基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，解决了背景技术中所提出的问题。
为解决上述问题，本发明提供如下技术方案：基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，包括如下步骤，
a.提取海面粗糙亮温信息；
b.提取降雨条件下的海面辐射信息；
c.粗糙度和盐度影响的识别分析；
d.利用无雨条件下的数据建立后向散射系数和粗糙海表发射率的对应关系；
e.利用反演算法提取盐度变化信息；
f.利用Levenberg-Marquardt非线性迭代方法，不断调整海面盐度值使代价函数达到最小值，进而输出海面盐度反演结果。
步骤c中盐度遥感卫星Aquarius搭载了同步观测的微波散射计，以提取海面粗糙度信息用于风速反演。Aquarius散射计观测数据只对海面粗糙度信息敏感，而对海面盐度变化并不敏感，其海面粗糙度的变化可表示为：
σP,rain(ws,wd,swh,R)＝σP(roughness)
步骤c中分离发射率中粗糙度效应和海面盐度下降效，再根据海表发射率与后向散射系数的关系，构建在同一粗糙度下，降雨条件下的海表发射率与无雨条件下的海表发射率的比值方程式：
其中Δe(roughness)为粗糙效应对发射率的影响，可由无雨条件建立的后向散射系数与发射率的关系获得。
步骤f中，将上述海面粗糙度带入降雨条件下的海表发射率与无雨条件下的海表发射率的比值方程式，从Aquarius观测数据中提取的平静海面亮温，将提取的平静海面亮温代入以下的代价函数：
其中，其中为采用Klein-Swift(1977)海水介电模型结合菲涅尔公式计算的平静海面亮温；f为电磁波频率，θi为Aquarius观测角，SST为海面温度，采用WindSat测量结果；SSS为HYCOM提供的海面盐度初猜值；和为权重因子，取为亮温噪声等效温度(NEDT)。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明基于辐射传输理论，从盐度计Aquarius实测亮温数据中提取了粗糙海面亮温信号，分别讨论了无雨和降雨条件下的粗糙海面辐射特性，研究了粗糙海面辐射亮温与海面风速、风向、波高和雨率的关系，建立了无雨和降雨条件下的粗糙海面辐射模型GMF。基于盐度遥感卫星Aquarius的主被动同步观测数据，发展一种区分降雨条件下海面盐度降低和海面粗糙度增大对亮温影响的新方法。基于以上发展的模型和方法，开展了盐度反演算法研究，并将反演结果与Argo浮标实测数据和经过降雨修正的HYCOM盐度数据进行了比较，结果表明降雨条件下反演精度，明显优于Aquarius数据产品。
附图说明
图1为本发明的步骤示意图。
图2(a)-图2(d)为本发明各种风速条件下提取的粗糙海面发射率与相对风向的关系图，其中：图2(a)为5m/s风速条件下；图2(b)为8m/s风速条件下；图2(c)为10m/s风速条件下；图2(d)为12m/s风速条件下。
图3(a)-图3(b)为本发明海表发射率与后向散射系数的关系图，其中，图3(a)为H极化海表发射率，图3(b)为V极化海表发射率。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
请参阅图1，本实用发明提供一种技术方案：基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，包括如下步骤，
a.提取海面粗糙亮温信息；
b.提取降雨条件下的海面辐射信息；
c.粗糙度和盐度影响的识别分析；
d.利用无雨条件下的数据建立后向散射系数和粗糙海表发射率的对应关系；
e.利用反演算法提取盐度变化信息；
f.利用Levenberg-Marquardt非线性迭代方法，不断调整海面盐度值使代价函数达到最小值，进而输出海面盐度反演结果。
由辐射传输理论可知，Aquarius测量的大气层顶亮温数据可以表示为：
TB＝TBU+τTsε+τ(1-ε)(TBD+τ·TCOS) 式(1)
其中TBU为大气上行辐射亮温，TBD为大气下行辐射亮温，τ为大气透射率，以上三项可利用NCEP大气剖面数据结合大气辐射模型计算；Ts为海面温度，ε为海面发射率，可表示为平静海面发射率εflat和粗糙海面发射率εrough之和，其中平静海面发射率可由海水介电常数模型进行计算，本文采用WindSat观测的SST数据和HYCOM盐度数据，结合Klein-Swift(1977)模型计算平静海面发射率，Tcos为宇宙天体辐射，根据Aquarius算法文档取为3K。因此可通过式(1)中解出H/V极化粗糙海面发射率，即有：
参阅图2a-2d，图中黑色曲线为无雨条件下的发射率数值，可见在降雨致海面粗糙度上升和盐度下降两个效应的叠加下，降雨条件下的粗糙海面发射率明显高于无降雨条件下的相应数据，但是噪声更大；低风速下海面发射率与相对风向关系不明显，但随着风速上升，海面发射率中的风向信号有上升的趋势；同时在较低风速条件下，海面发射率对降雨比较敏感，海面发射率随雨率的增加而增大；当海面风速上升时，降雨条件下的海面发射率与无雨时的海面发射率趋于一致，表明在较高风速条件下，风致粗糙效应掩盖了降雨对海面发射率的贡献。
海面盐度下降导致的海表亮温升高对应着真实的海面盐度变化，是需要反演算法提取的盐度变化信息；而粗糙度上升对亮温的贡献是盐度反演需要剔除的噪声。因此降雨条件下粗糙海面发射率可以表示为：
其中ΔeP,rain(ws,wd,swh,R)代表提取的降雨条件下的粗糙海面发射率，ΔeP,rough(ws,wd,swh,R)代表海面粗糙效应对发射率的贡献，是风速、风向、波高和降雨率的函数；ΔeP,flat(SST,ΔSSS)为降雨致海面盐度下降对发射率的贡献，其盐度变化与发射率之间的关系可用海水介电常数模型描述。
盐度遥感卫星Aquarius搭载了同步观测的微波散射计，以提取海面粗糙度信息用于风速反演。Aquarius散射计观测数据只对海面粗糙度信息敏感，而对海面盐度变化并不敏感。因此降雨条件下的散射计观测数据的变化，只反映了海面粗糙度的变化，其可表示为：
σP,rain(ws,wd,swh,R)＝σP(roughness) 式(4)
其中P代表后向散射系数HH或VV极化方式。
粗糙海面发射率中的ΔeP(roughness)项和后向散射系数中的ΔσP(roughness)项均是对海面粗糙度的响应，而无论是否存在降雨，辐射计和散射计对同一海表粗糙度的响应是固定的。也就是说，当我们利用无雨条件下的数据建立了后向散射系数和粗糙海表发射率的对应关系后，在降雨条件下即可利用后向散射系数和该对应关系，获得粗糙度对海表发射率的贡献，从而实现了发射率中粗糙度效应和海面盐度下降效应的分离。
利用无雨条件下的数据集，在后向散射系数-30～-5dB范围内，按照0.1dB间隔统计了粗糙海面发射率的平均值，建立了后向散射系数与粗糙海表发射率的对应关系。同时本文利用降雨条件下的数据集，在相同后向散射系数区间内对粗糙海表发射率的平均值进行了统计，如图3(a)-3(b)所示，在同一粗糙度下，降雨条件下的海表发射率与无雨条件下的海表发射率的比值为：
其中Δe(roughness)为粗糙效应对发射率的影响，可由无雨条件建立的后向散射系数与发射率的关系获得。
将上节提取的粗糙海面发射率ΔeP,rough代入式(5)，可由海面亮温数据TBP,surf中提取平静海面亮温
上标obs代表从Aquarius观测数据中提取的平静海面亮温，将提取的平静海面亮温代入以下的代价函数：
其中为采用Klein-Swift(1977)海水介电模型结合菲涅尔公式计算的平静海面亮温；f为电磁波频率，取1.4GHz；θi为Aquarius观测角，取29.36°；SST为海面温度，采用WindSat测量结果；SSS为HYCOM提供的海面盐度初猜值；和为权重因子，取为亮温噪声等效温度(NEDT)0.1K。利用Levenberg-Marquardt非线性迭代方法，不断调整海面盐度值使代价函数达到最小值，进而输出海面盐度反演结果。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，包括如下步骤，
a.提取海面粗糙亮温信息；
b.提取降雨条件下的海面辐射信息；
c.粗糙度和盐度影响的识别分析；
d.利用无雨条件下的数据建立后向散射系数和粗糙海表发射率的对应关系；
e.利用反演算法提取盐度变化信息；
f.利用Levenberg-Marquardt非线性迭代方法，不断调整海面盐度值使代价函数达到最小值，进而输出海面盐度反演结果。
2.根据权利要求1所述的基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，其特征在于：步骤c中盐度遥感卫星Aquarius搭载了同步观测的微波散射计，以提取海面粗糙度信息用于风速反演。Aquarius散射计观测数据只对海面粗糙度信息敏感，而对海面盐度变化并不敏感，其海面粗糙度的变化可表示为：
σP,rain(ws,wd,swh,R)＝σP(roughness)
3.根据权利要求1所述的基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，其特征在于：步骤c中分离发射率中粗糙度效应和海面盐度下降效应，再根据海表发射率与后向散射系数的关系，构建在同一粗糙度下，降雨条件下的海表发射率与无雨条件下的海表发射率的比值方程式：
<mrow>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;e</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>a</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&Delta;e</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mi>o</mi>
<mi>r</mi>
<mi>a</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>o</mi>
<mi>u</mi>
<mi>g</mi>
<mi>h</mi>
<mi>n</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>g</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>o</mi>
<mi>u</mi>
<mi>g</mi>
<mi>h</mi>
<mi>n</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mi>g</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>o</mi>
<mi>u</mi>
<mi>g</mi>
<mi>h</mi>
<mi>n</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中Δe(roughness)为粗糙效应对发射率的影响，可由无雨条件建立的后向散射系数与发射率的关系获得。
4.根据权利要求1所述的基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法，其特征在于：步骤f中，将上述海面粗糙度带入降雨条件下的海表发射率与无雨条件下的海表发射率的比值方程式，从Aquarius观测数据中提取的平静海面亮温，将提取的平静海面亮温代入以下的代价函数：
<mrow>
<msup>
<mi>&chi;</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>TB</mi>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>o</mi>
<mi>b</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>-</mo>
<msubsup>
<mi>TB</mi>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>m</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<mi>S</mi>
<mi>S</mi>
<mi>T</mi>
<mo>,</mo>
<mi>S</mi>
<mi>S</mi>
<mi>S</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<msub>
<mi>T</mi>
<mrow>
<mi>B</mi>
<mi>H</mi>
</mrow>
</msub>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>TB</mi>
<mi>V</mi>
<mrow>
<mi>o</mi>
<mi>b</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>-</mo>
<msubsup>
<mi>TB</mi>
<mi>V</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>m</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<mi>S</mi>
<mi>S</mi>
<mi>T</mi>
<mo>,</mo>
<mi>S</mi>
<mi>S</mi>
<mi>S</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<msub>
<mi>T</mi>
<mrow>
<mi>B</mi>
<mi>V</mi>
</mrow>
</msub>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
</mrow>
其中，其中为采用Klein-Swift(1977)海水介电模型结合菲涅尔公式计算的平静海面亮温；f为电磁波频率，θi为Aquarius观测角，SST为海面温度，采用WindSat测量结果；SSS为HYCOM提供的海面盐度初猜值；和为权重因子，取为亮温噪声等效温度(NEDT)。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711080274.6A CN107861912B (zh) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711080274.6A CN107861912B (zh) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107861912A true CN107861912A (zh) | 2018-03-30 |
| CN107861912B CN107861912B (zh) | 2021-04-23 |
Family
ID=61700925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711080274.6A Active CN107861912B (zh) | 2017-11-06 | 2017-11-06 | 基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107861912B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110543835A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-06 | 青岛大学 | 基于三重匹配理论的卫星海面盐度遥感产品精度评估方法 |
| CN110793649A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-02-14 | 三亚中科遥感研究所 | 一种使用后向散射截面校正粗糙海面亮温的方法 |
| CN110909491A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-24 | 新亚优华科技有限公司 | 一种基于风云气象卫星的海面盐度反演算法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9091757B2 (en) * | 2008-08-19 | 2015-07-28 | Trimble Navigation Limited | GNSS atmospheric estimation with federated ionospheric filter |
| CN105760699A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-07-13 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种海表盐度反演方法和装置 |
| CN105844090A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-08-10 | 国家卫星海洋应用中心 | 多参数分步海面盐度反演方法以及装置 |
| CN107300561A (zh) * | 2016-04-15 | 2017-10-27 | 北京空间飞行器总体设计部 | 基于多遥感器联合探测的海洋盐度卫星 |
-
2017
- 2017-11-06 CN CN201711080274.6A patent/CN107861912B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9091757B2 (en) * | 2008-08-19 | 2015-07-28 | Trimble Navigation Limited | GNSS atmospheric estimation with federated ionospheric filter |
| CN105760699A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-07-13 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种海表盐度反演方法和装置 |
| CN105844090A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-08-10 | 国家卫星海洋应用中心 | 多参数分步海面盐度反演方法以及装置 |
| CN107300561A (zh) * | 2016-04-15 | 2017-10-27 | 北京空间飞行器总体设计部 | 基于多遥感器联合探测的海洋盐度卫星 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MA WENTAO: "Impact of rain-induced sea surface roughness variations on salinity retrieval from the Aquarius/SAC-D satellite", 《ACTA OCEANOLOGICA SINICA》 * |
| 朱杰: "主被动海面盐度测量中目标后向散射系数建模研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110543835A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-06 | 青岛大学 | 基于三重匹配理论的卫星海面盐度遥感产品精度评估方法 |
| CN110543835B (zh) * | 2019-08-15 | 2023-04-18 | 青岛大学 | 基于三重匹配理论的卫星海面盐度遥感产品精度评估方法 |
| CN110793649A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-02-14 | 三亚中科遥感研究所 | 一种使用后向散射截面校正粗糙海面亮温的方法 |
| CN110909491A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-24 | 新亚优华科技有限公司 | 一种基于风云气象卫星的海面盐度反演算法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107861912B (zh) | 2021-04-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Qin et al. | A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region | |
| Walden et al. | Atmospheric components of the surface energy budget over young sea ice: Results from the N‐ICE2015 campaign | |
| Zheng et al. | Quantifying cloud base updraft speeds of marine stratocumulus from cloud top radiative cooling | |
| CN107861912A (zh) | 基于星载盐度计的降雨条件下海面盐度信息提取方法 | |
| Mäkynen et al. | On the estimation of melt pond fraction on the Arctic Sea ice with ENVISAT WSM images | |
| CN109871637A (zh) | 一种云天条件下近地面气温估算方法 | |
| Chen et al. | Surface temperature of the Arctic: Comparison of TOVS satellite retrievals with surface observations | |
| Liu et al. | Mesospheric temperatures estimated from the meteor radar observations at Mohe, China | |
| Mitnik | Mesoscale coherent structures in the surface wind field during cold | |
| Farrar et al. | Sea surface temperature signatures of oceanic internal waves in low winds | |
| Mitnik et al. | Microwave sensing of the atmosphere-ocean system with ADEOS-II AMSR and Aqua AMSR-E | |
| Khattak et al. | Sunglint and its observation in AVHRR data | |
| Mitnik et al. | Microwave radiometer MTVZA-GY on new Russian satellite Meteor-M No. 2-2 and sudden stratospheric warming over Antarctica | |
| Howell et al. | On the utility of SeaWinds/QuikSCAT data for the estimation of the thermodynamic state of first-year sea ice | |
| Deshpande et al. | Mesoscale kinematics derived from X‐band Doppler radar observations of convective versus stratiform precipitation and comparison with GPS radiosonde profiles | |
| Gong et al. | Spatio-temporal analysis of sea surface temperature in the East China Sea using TERRA/MODIS products data | |
| Kalapureddy et al. | Diurnal and seasonal variability of TKE dissipation rate in the ABL over a tropical station using UHF wind profiler | |
| Lomax et al. | The potential for interpreting total and multiyear ice concentrations in SSM/I 85.5 GHz imagery | |
| Yin et al. | Estimate of ocean wind vectors inside tropical cyclones from polarimetric radiometer | |
| Maul | Remote sensing of ocean currents using ERTS imagery | |
| Jia et al. | Ocean warm skin signals observed by Saildrone at high latitudes | |
| Kazumori | Precipitable water vapor retrieval over land from GCOM-W/AMSR2 and its application to numerical weather prediction | |
| Liu et al. | An effective Antarctic ice surface temperature retrieval method for MODIS | |
| Morris et al. | A coupled-pixel model (CPM) atmospheric retrieval algorithm for high-resolution imagers | |
| Shao et al. | Characteristics of suspended sediment in Sentinel-1 synthetic aperture radar observations |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |