CN108334742B - 一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法 - Google Patents
一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108334742B CN108334742B CN201810135201.0A CN201810135201A CN108334742B CN 108334742 B CN108334742 B CN 108334742B CN 201810135201 A CN201810135201 A CN 201810135201A CN 108334742 B CN108334742 B CN 108334742B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- scatterometer
- wind
- characteristic vector
- vector set
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
Landscapes
- Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法,1)NDBC浮标数据预处理;2)提取单站位的风数据,构建用于验证的数据集合;3)HY‑2A散射计数据预处理;4)根据步骤2)中的提取结果,遍历特征向量集合A中所有向量,提取散射计数据;根据步骤4)中的结果,遍历所有的后向散射系数集合,进行风场反演;完成步骤5)后,得两个特征向量的数据集A和B,数据集A和B中的向量数量相等且一一对应;采用均方根误差和平均绝对误差两个指标,对数据集A和B进行分析,得到散射计风场反演精度的验证结果。根据单站位风数据的位置,进行散射计数据的二次处理,在不考虑卫星定位误差情况下,实现准确的空间匹配,提高检验结果的准确性。
Description
技术领域
本发明属于海洋遥感技术领域,尤其是涉及一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法。
背景技术
海面风场是影响海浪、海流、水团的重要因素和海洋动力学的基本参数,在提高全球大气、海洋动力学预报模式的准确性等研究中有着重要的价值。同时,海面风矢量是影响航海、海上作业、渔业生产等的主要因素,是优化航线、航路保证、避免台风、搜索和救援工作的关键,因此,海面风矢量的观测具有重要意义[1]。
卫星遥感以大面积的同步测量、获取速度快、覆盖范围大、时空分辨率高、可连续观测等优点而成为目前全球风矢量观测的主要手段,其中星载微波散射计以其能够在晴空和有云条件下全天候提供海面风矢量(风速和风向)观测数据等特点成为目前为止获取全球海洋风矢量最主要的微波遥感器[2]。自1978年美国发射了第一个搭载业务化运行散射计的卫星SeaSat以来[3],已有多个星载散射计投入业务化运行,包括ERS1/2散射计[4]、NSCAT[5]、QuikSCAT与ADEOSⅡ[6]以及Metop[7]上搭载的微波散射计。我国于20世纪80年代开始了微波散射计的研究计划,并于2002年发射的神舟四号飞船上搭载我国第一个试验用星载散射计,2011年8月发射了海洋二号(HY-2A)卫星,搭载有我国首个可业务化运行的卫星散射计。
为了验证星载微波散射计海面风场反演精度,现有主流的方法是利用浮标或船测的单站位风数据对卫星散射计海面风场反演结果进行检验。验证过程为:首先进行散射计风场反演,构建格网化的全球海面风场;然后对获取单站位海面风场观测数据的浮标或船舶的站位坐标与散射计风场进行空间匹配,即选取时间匹配窗口为10min,空间匹配窗口为25km,当散射计测量时间与站位测量时间小于等于10min,空间距离小于等于25km时,则认为散射计与站位测量结果为同步观测。该方法匹配的单站位风数据与散射计风场存在较大的距离,无法实现空间上的准确对应,因此,传统利用单站位风数据检验散射计风场的方法准确性不足,检验结果的真实性无法保证。
参考文献:
[1]林明森,邹巨洪,解学通,张毅.HY-2A微波散射计风场反演算法[J].中国工程科学,2013,15(07):68-74.
[2]Liu W,Timothy.Progress in scatterometer application[J].Oceanography,2002,58:121-136.
[3]Grantham W,Bracalentee,Jones W,et al.The SeaSat-Asatellitescatterometer[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering,1977,OE22(2):200-206.
[4]Attema EPW.The Active Microwave Instrument Onboard the ERS-1Satellite[C].Proceedings of the IEEE,1991,79(6):791-799.
[5]Naderi F M,Freilich M H,Long David G.Spaceborne Radar Measurementof Wind Velocity over the Ocean-An Overview of the NSCAT Scatterometer System[C].Proceedings of the IEEE,1991,79(6):850-866.
[6]Wu Chialin,Liu Yong,Kellogg K H.Design and Calibration of theSeawind Scatterometer[C].IEEE Transactions on aerospace and elect ronicsystems,2003,39(1):94-109.
[7]Figa-Saldana J,Wilson J J W,Attema E,et al.The advancedscatterometer(ASCAT)on the meteorologycal operational(MetOp)platform:Afollowon for European wind scatterometers[J].Canadian Journal of Remote Sensing,2002,28(3):404-412。
发明内容
本发明的目的在于针对匹配的单站位风数据与散射计风场存在较大的距离,无法实现空间上的准确对应,传统利用单站位风数据检验散射计风场的方法准确性不足,检验结果的真实性无法保证等问题,利用局部风场重构技术,开展散射计风场反演精度验证,提供一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法。
本发明包括以下步骤:
1)NDBC浮标数据预处理;
在步骤1)中,所述NDBC浮标数据预处理的方法可为:剔除单站位风数据中的空值和非法值。
2)提取单站位的风数据,构建用于验证的数据集合;
在步骤2)中,所述提取单站位的风数据,构建用于验证的数据集合的具体方法可为:将单站位的风数据表示为特征向量集合A,所述特征向量集合A包括time,lon,lat,ws,wd,其中,time是风数据的采集时间(UTC时间),lon是该时刻风数据的经度,lat是该时刻风数据的纬度,ws是该时刻的风速,wd是该时刻的风向;第n个数据表示为An,包括timen,lonn,latn,wsn,wdn。
3)HY-2A散射计数据预处理;
在步骤3)中,所述HY-2A散射计数据预处理的方法可为:剔除散射计数据中的空值和非法值。
4)根据步骤2)中的提取结果,遍历特征向量集合A中所有向量,提取散射计数据;
在步骤4)中,所述提取散射计数据的方法可为:对于特征向量集合A中第n个向量,选取在timen时,覆盖位置M(lonn,latn)的散射计后向散射条带,以位置M(lonn,latn)为中心,40km为半径,提取散射计后向散射系数并建立集合Sn(sigma0),进行风场反演处理(详见步骤5));如散射计无数据,则删除数据集A中的第n个向量,集合特征向量集合A和S为一一对应的关系。
5)根据步骤4)中的结果,遍历所有的后向散射系数集合,进行风场反演;
在步骤5)中,所述进行风场反演的方法可为:对第n个集合Sn(sigma0),以位置M(lonn,latn)为中心点位,以散射计风场产品格网的设计规格对该数据集进行重采样,按照标准化的散射计风场反演流程进行反演处理,建立特征向量Bn(timen,lonn,latn,wsn,wdn)。
6)完成步骤5)后,得到两个特征向量的数据集A和数据集B,其中,数据集A和数据集B中的向量数量相等且一一对应;
7)采用均方根误差和平均绝对误差两个指标,对数据集A和数据集B进行分析,得到散射计风场反演精度的验证结果。
本发明以验证散射计风场为目标,根据单站位风数据的空间位置,对散射计数据进行重采样处理,在不考虑卫星定位精度(散射计数据受卫星轨道定位精度的影响,其地面坐标有一定偏差,一般在数十米的量级)的情况下,最终得到空间上准确匹配的风场数据进行精度的检验,具体的过程如下:
1.单站位风场数据预处理,提取风向量数据集合。
2.散射计数据预处理,匹配单站位风场数据和散射计后向散射系数据条带。同时采用2σ质量控制方法,剔除无效数据。
3.根据匹配结果,提取散射计后向散射系数,进行局部风场重采样反演。
4.建立散射计风场和单站位风场的对应数据集。
5.计算数据集的指标,得到散射计反演风场的精度结果。
本发明为了解决传统散射计反演风场产品检验中,浮标或船测的单站位风数据与散射计风场空间匹配不准确,检验真实性不足的问题;提出了一种新的检验方法,根据单站位风数据的位置,进行散射计数据的二次处理,在不考虑卫星定位误差情况下,实现了准确的空间匹配,提高了检验结果的准确性。
附图说明
图1为传统散射计风场检验方法和本发明实施例的比较。在图1中,圆圈代表单站位风数据的位置;实线格网为原有散射计风场产品的空间分布,虚线格网是重采样后的散射计风场产品的空间分布;经本发明处理后,单站位位于风场格网的中心。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
本发明的散射计风场反演精度验证方法,其基本步骤是:
1、NDBC浮标数据预处理。即剔除单站位风数据中的空值和非法值。
2、提取单站位的风数据,构建用于验证的数据集合。单站位的风数据表示为特征向量集合A(time,lon,lat,ws,wd);其中,time是风数据的采集时间(UTC时间),lon是该时刻风数据的经度,lat是该时刻风数据的纬度,ws是该时刻的风速,wd是该时刻的风向;第n个数据表示为An(timen,lonn,latn,wsn,wdn)。
3、HY-2A散射计数据预处理。即剔除散射计数据中的空值和非法值。
4、根据步骤2中的提取结果,遍历特征向量集合A中所有向量,提取散射计数据。即对于特征向量集合A中第n个向量,选取在timen时,覆盖位置M(lonn,latn)的散射计后向散射条带,以位置M(lonn,latn)为中心,40km为半径,提取散射计后向散射系数并建立集合Sn(sigma0),进行风场反演处理(详见步骤5);如散射计无数据,则删除数据集A中的第n个向量。特征向量集合A和S为一一对应的关系。
5、根据4中的结果,遍历所有的后向散射系数集合,进行风场反演。即对第n个集合Sn(sigma0),以位置M(lonn,latn)为中心点位,以散射计风场产品格网的设计规格对该数据集进行重采样,按照标准化的散射计风场反演流程进行反演处理,建立特征向量Bn(timen,lonn,latn,wsn,wdn),具体如图1所示。
6、完成上述处理后,得到两个特征向量的数据集A和数据集B。其中,数据集A和数据集B中的向量数量相等且一一对应。
7、采用均方根误差和平均绝对误差两个指标,对数据集A和数据集B进行分析,得到散射计风场反演精度的验证结果。
本发明通过利用NDBC浮标观测的风数据,采用局部风场反演的方法,实现了对星载微波散射计海面风场反演产品的精度验证。与现有验证方法相比,具有理论更为严密、结果准确性和可信度更高等优点。
Claims (1)
1.一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法,其特征在于包括以下步骤:
1)NDBC浮标数据预处理:剔除单站位风数据中的空值和非法值;
2)提取单站位的风数据,构建用于验证的数据集合,具体方法为:将单站位的风数据表示为特征向量集合A,所述特征向量集合A包括time,lon,lat,ws,wd,其中,time是风数据的采集时间,lon是该时刻风数据的经度,lat是该时刻风数据的纬度,ws是该时刻的风速,wd是该时刻的风向;第n个数据表示为An,包括timen,lonn,latn,wsn,wdn;
3)根据步骤2)中的提取结果,遍历特征向量集合A中所有向量,提取散射计数据;所述提取散射计数据的方法为:对于特征向量集合A中第n个向量,选取在timen时,覆盖位置M的散射计后向散射条带,以位置M为中心,40km为半径,提取散射计后向散射系数并建立集合Sn,进行风场反演处理;若散射计无数据,则删除特征向量集合A中的第n个向量,特征向量集合A和S为一一对应的关系;所述位置M为lonn,latn;
4)根据步骤3)中的结果,遍历所有的后向散射系数集合,进行风场反演;所述进行风场反演的方法为:对第n个集合Sn,以位置M为中心点位,以散射计风场产品格网的设计规格对后向散射系数集合进行重采样,按照标准化的散射计风场反演流程进行反演处理,建立特征向量Bn,包括timen,lonn,latn,wsn,wdn;所述位置M为lonn,latn;
5)完成步骤4)后,得到两个特征向量的特征向量集合A和特征向量集合B,其中,特征向量集合A和特征向量集合B中的向量数量相等且一一对应;
6)采用均方根误差和平均绝对误差两个指标,对特征向量集合A和特征向量集合B进行分析,得到散射计风场反演精度的验证结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810135201.0A CN108334742B (zh) | 2018-02-09 | 2018-02-09 | 一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810135201.0A CN108334742B (zh) | 2018-02-09 | 2018-02-09 | 一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108334742A CN108334742A (zh) | 2018-07-27 |
CN108334742B true CN108334742B (zh) | 2020-07-31 |
Family
ID=62927451
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810135201.0A Expired - Fee Related CN108334742B (zh) | 2018-02-09 | 2018-02-09 | 一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108334742B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103390115A (zh) * | 2013-08-02 | 2013-11-13 | 国家卫星海洋应用中心 | 一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统 |
CN106021864A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-10-12 | 国家卫星海洋应用中心 | 星载散射计后向散射系数的检验方法和装置 |
CN106610491A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-03 | 广州市气象台 | 星载sar后向散射系数的检验方法及装置 |
CN107505616A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-12-22 | 浙江大学 | 一种基于sar的海面风场反演最优分辨率的判定方法 |
-
2018
- 2018-02-09 CN CN201810135201.0A patent/CN108334742B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103390115A (zh) * | 2013-08-02 | 2013-11-13 | 国家卫星海洋应用中心 | 一种海洋卫星遥感观测数据匹配方法和系统 |
CN106021864A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-10-12 | 国家卫星海洋应用中心 | 星载散射计后向散射系数的检验方法和装置 |
CN106610491A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-05-03 | 广州市气象台 | 星载sar后向散射系数的检验方法及装置 |
CN107505616A (zh) * | 2017-09-15 | 2017-12-22 | 浙江大学 | 一种基于sar的海面风场反演最优分辨率的判定方法 |
Non-Patent Citations (8)
Title |
---|
CALIBRATION AND VALIDATION OF THE HY-2 SCATTEROMETER;Jintai Zhu等;《2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium》;20141106;第4382-4385页 * |
Design and Calibration of the SeaWinds Scatterometer;CHIALIN WU等;《IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS》;20030131;第39卷(第1期);第94-109页 * |
HY-2A微波散射计风场反演算法;林明森等;《中国工程科学》;20130731;第15卷(第7期);第68-74页 * |
progress in scatterometer application;Liu W等;《Journal of Oceanography》;20021231;第58卷;第121-136页 * |
Sea Surface Wind Speed Estimation by Using HY-2A Scatterometer wind and Ocean Ambient Noise;Shiyan Wei等;《2017 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing 》;20180101;第1-4页 * |
The SEASAT-A Satellite Scatterometer;Grantham W等;《IEEE Journal of Oceanic Engineering》;19771231;第200-206页 * |
海洋二号卫星微波散射计面元匹配;邹巨洪等;《遥感学报》;20171231;第21卷(第6期);第825-834页 * |
海面风场数据时空融合方法研究;魏士俨等;《计算机仿真》;20171130;第34卷(第11期);第25-28页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108334742A (zh) | 2018-07-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109543353B (zh) | 三维水汽反演方法、装置、设备和计算机可读存储介质 | |
CN104613944A (zh) | 一种基于gwr和bp神经网络的分布式水深预测方法 | |
CN108680268B (zh) | 一种基于探空数据的区域加权平均温度的Bevis模型改进方法 | |
CN110388986B (zh) | 基于tasi数据的土地表面温度反演方法 | |
CN110990505A (zh) | 一种基于神经网络的Loran-C ASF修正方法 | |
CN106291542A (zh) | 一种隧道三维成像方法 | |
CN108415979B (zh) | 一种海面风场反演中微波散射计数据搜索范围的计算方法 | |
CN108663727B (zh) | 利用蒸发率在世界海域范围内估算蒸发波导高度的方法 | |
CN110991087A (zh) | 一种基于多入射角组网sar卫星数据的风场反演方法及系统 | |
CN109085656B (zh) | 一种面向特征的高精度重力图构建与插值方法 | |
CN105004846B (zh) | 一种监测高浑浊海水浊度的卫星遥感方法 | |
CN108334742B (zh) | 一种微波散射计海面风场反演精度的验证方法 | |
CN112683307B (zh) | 一种星敏感器星点质心位置精度测量方法 | |
Varbla et al. | Utilizing airborne laser scanning and geoid model for near-coast improvements in sea surface height and marine dynamics | |
Long | Wind field model‐based estimation of Seasat scatterometer winds | |
CN115436570B (zh) | 一种基于多元数据的二氧化碳浓度遥感监测方法及装置 | |
CN116773516A (zh) | 一种基于遥感数据的土壤碳含量分析系统 | |
CN109444892B (zh) | 雷达定量测量降水的校准方法 | |
CN114252875B (zh) | 一种成像高度计数据的高精度网格化方法 | |
Xu et al. | Fitting parametric vortices to aliased Doppler velocities scanned from hurricanes | |
Zhang et al. | Design and Application of an Intelligent Patrol Algorithm for Forest Management and Protection Based on Global Positioning System. | |
CN113536657A (zh) | 基于机器学习的海洋大气折射率预测方法 | |
Koshak et al. | Data retrieval algorithms for validating the Optical Transient Detector and the Lightning Imaging Sensor | |
Ni et al. | Tropical cyclone intensity estimation from spaceborne microwave scatterometry and parametric wind models | |
CN110647591A (zh) | 用于测试矢量地图的方法和装置 |
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 | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 361005 Fujian Province University of Siming District of Xiamen City Road No. 178 Applicant after: THIRD INSTITUTE OF OCEANOGRAPHY, MINISTRY OF NATURAL RESOURCES Address before: 361005 Fujian Province University of Siming District of Xiamen City Road No. 178 Applicant before: Third Institute of Oceanography, State Oceanic Administration |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200731 Termination date: 20220209 |