RU2570836C1 - Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements - Google Patents

Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements Download PDF

Info

Publication number
RU2570836C1
RU2570836C1 RU2014136104/28A RU2014136104A RU2570836C1 RU 2570836 C1 RU2570836 C1 RU 2570836C1 RU 2014136104/28 A RU2014136104/28 A RU 2014136104/28A RU 2014136104 A RU2014136104 A RU 2014136104A RU 2570836 C1 RU2570836 C1 RU 2570836C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
ocean
temperature
ghz
radiation
temperatures
Prior art date
Application number
RU2014136104/28A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Елизавета Валериановна Заболотских
Бертран Жорж Альбер Шапрон
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет"
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет"
Priority to RU2014136104/28A priority Critical patent/RU2570836C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2570836C1 publication Critical patent/RU2570836C1/en

Links

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: disclosed is a method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements by obtaining brightness temperature (Tb) values via radiometric channels and calculating ocean surface temperature (Ts) using a relationship which takes into account the brightness temperature value and coefficients of a tuned Neural Network. The method employs four radiometric channels having the following frequencies and polarisation modes: υ1=6.9 GHz horizontal polarisation, υ2=6.9 GHz vertical polarisation, υ3=10.65 GHz horizontal polarisation and υ4=10.65 GHz vertical polarisation. Attenuation of radiation by a precipitation layer of up to 30 mm/h is simulated, which enables to obtain an estimate of the ocean surface temperature in a wide range of states of the ocean and the atmosphere for the entire range of ocean temperatures in conditions which include presence of thick clouds and precipitation of up to 30 mm/h.
EFFECT: high accuracy and reliability of obtained data.

Description

Настоящее изобретение относится к области океанологии и может быть использовано для получения полей температуры океана в оперативном режиме. Полученные поля температуры океана могут быть использованы в гидрометеорологических прогнозах. Особенностью способа оценки температуры поверхности океана (ТПО) по данным спутниковых микроволновых радиометров является возможность получения оценок в условиях облачности.The present invention relates to the field of oceanology and can be used to obtain ocean temperature fields on-line. The obtained ocean temperature fields can be used in hydrometeorological forecasts. A feature of the method for estimating ocean surface temperature (SST) according to satellite microwave radiometers is the ability to obtain estimates in cloudy conditions.
Известен способ определения ТПО с высоким пространственным разрешением на основе данных инфракрасного (ИК) радиационного зондирования в каналах разделенного окна пропускания атмосферы. Данный способ, описанный в (С.Е. Дьяков. «Некоторые аспекты новой генерации полей температуры поверхности океана» // Сборник трудов «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов» Том I. - М.: ООО «Азбука - 2000», 2007. С. 289-294), использует, кроме измерений в ИК диапазоне, данные микроволнового радиометра Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU) для повышения точности восстановленных значений ТПО за счет корректного учета параметров атмосферы.A known method for determining SST with high spatial resolution based on infrared (IR) radiation sounding data in the channels of a split atmospheric transmission window. This method described in (S.E. Dyakov. "Some aspects of the new generation of ocean surface temperature fields" // Proceedings "Modern problems of remote sensing of the Earth from space: Physical foundations, methods and technologies for monitoring the environment, potentially dangerous phenomena and objects "Volume I. - M .: LLC" ABC - 2000 ", 2007. S. 289-294), in addition to measuring in the infrared range, uses the data of the microwave radiometer Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU) to increase the accuracy of the reconstructed SST values due to correct accounting of atmospheric parameters spheres.
Недостатком этого способа, в отличие от заявленного, является невозможность получения значений ТПО в условиях облачности. Данные спектрарадиометров ИК диапазона традиционно используются для определения температуры океана в каналах прозрачности атмосферы. Однако в условиях облачности радиационный сигнал от поверхности поглощается слоем облаков и определение ТПО становится невозможным. Способ оценки ТПО по данным спутниковых микроволновых радиометров свободен от данных ограничений и позволяет восстанавливать данный параметр независимо от наличия облачного покрова.The disadvantage of this method, in contrast to the claimed one, is the inability to obtain SST values in cloudy conditions. The data of the infrared range of radiometers are traditionally used to determine the temperature of the ocean in the channels of atmospheric transparency. However, in cloudy conditions, the radiation signal from the surface is absorbed by the cloud layer and the determination of SST becomes impossible. The method for estimating SST according to satellite microwave radiometers is free of these restrictions and allows you to restore this parameter regardless of the presence of cloud cover.
Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному техническому решению (прототипом) является метод, описанный в (Wentz, F.J., and T. Meissner (2000), Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 2, AMSR Ocean Algorithm, RSS Tech. Proposal 121599A-1, Remote Sensing Systems, 74 стр.).The closest in technical essence to the claimed technical solution (prototype) is the method described in (Wentz, FJ, and T. Meissner (2000), Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 2, AMSR Ocean Algorithm, RSS Tech. Proposal 121599A-1, Remote Sensing Systems, 74 pp.).
Метод заключается в вычислении массивов радиояркостных температур для каналов радиометра AMSR-E для большого набора параметров системы океан-атомсфера, и поиска (т.н. «table look-up», т.е. путем перебора) того набора параметров, включая температуру поверхности океана, который обеспечивает минимальную среднеквадратичную разницу между измеренными и модельными значениями радиояркостных температур для всего набора измерений и параметров. Модельные значения радиояркостных температур рассчитываются путем решения уравнения переноса микроволнового излучения в системе океан-атмосфера без рассеяния. Для решения уравнения переноса авторы задаются геофизической модельной функцией, определяющейся моделями поглощения электромагнитного излучения в облачной атмосфере и излучения океана в условиях воздействия на поверхность приводного ветра. Для определения ТПО используются измерения на всех каналах радиометра AMSR-E, кроме высокочастотных измерений на частоте 89 ГГц. Данный метод используется для получения температуры поверхности океана в оперативном центре обработки данных спутниковых пассивных микроволновых радиометров США Remote Sensing Systems (RSS).The method consists in calculating arrays of radio brightness temperatures for the channels of the AMSR-E radiometer for a large set of parameters of the ocean-atom sphere system, and searching (the so-called “table look-up”, that is, by enumerating) that set of parameters, including surface temperature ocean, which provides the minimum rms difference between the measured and model values of radio brightness temperatures for the entire set of measurements and parameters. Model values of radio brightness temperatures are calculated by solving the equation for the transfer of microwave radiation in the ocean-atmosphere system without scattering. To solve the transport equation, the authors are given a geophysical model function, which is determined by the models of absorption of electromagnetic radiation in a cloudy atmosphere and ocean radiation under the influence of a driving wind on the surface. To determine the SST, measurements are used on all channels of the AMSR-E radiometer, except for high-frequency measurements at a frequency of 89 GHz. This method is used to obtain ocean surface temperature at the US Remote Sensing Systems (RSS) US Passive Microwave Radiometer Data Processing Center.
Недостатком данного прототипа являются: а) использование устаревшей модели излучения океана при моделировании радиояркостных температур, б) использование измерений на каналах, превышающих С- и Х-диапазоны, обладающих низкой чувствительностью к температуре поверхности океана и высокими значениями шумов и в) неприменимость метода в условиях осадков. В результате погрешность прототипа на 30% выше, чем у предлагаемого метода. Оценка погрешности прототипа и предлагаемого способа проведена путем сопоставления результатов применения способа к данным спутниковых измерений и измерений ТПО океаническими буями Мирового океана.The disadvantage of this prototype is: a) the use of an outdated model of ocean radiation when modeling radio brightness temperatures, b) the use of measurements on channels exceeding the C and X ranges, which have low sensitivity to ocean surface temperature and high noise values and c) the inapplicability of the method in conditions precipitation. As a result, the prototype error is 30% higher than that of the proposed method. The error estimation of the prototype and the proposed method was carried out by comparing the results of applying the method to satellite measurements and SST measurements by ocean buoys of the World Ocean.
Целью настоящего изобретения является разработка способа оценки температуры поверхности океана (ТПО) по данным недавно запущенного японского спутникового микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) на борту спутника GCOM-W1 (на орбите с 18 мая 2012 года). Данные измерений AMSR2 свободно распространяются в оперативном режиме, поэтому наличие эффективных способов преобразования этих данных в геофизические параметры открывает новые возможности для центров прогноза погоды, научно-исследовательских институтов, гидрометеорологических служб.The aim of the present invention is to develop a method for estimating ocean surface temperature (SST) according to the data of the recently launched Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Japanese satellite microwave radiometer aboard the GCOM-W1 satellite (in orbit since May 18, 2012). AMSR2 measurement data is freely distributed on-line, therefore, the availability of effective methods for converting this data into geophysical parameters opens up new possibilities for weather forecast centers, research institutes, and hydrometeorological services.
Способ оценки ТПО по измерениям спутниковых микроволновых радиометров заключается в получении значений радиояркостных температур (Тя) по четырем радиометрическим каналам С- и Х-диапазона электромагнитного спектра и вычислении значений ТПО с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостной температуры (Тя) и коэффициентов предварительно настроенной Нейронной Сети. Используемые радиометрические каналы имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ1=6.9 ГГц горизонтальной поляризации, υ2=6.9 ГГц вертикальной поляризации, υ3=10.65 ГГц горизонтальной поляризации и υ4=10.65 ГГц вертикальной поляризации.A method for estimating SST from measurements of satellite microwave radiometers is to obtain the values of radio brightness temperatures (T i ) from four radiometric channels of the C- and X-band of the electromagnetic spectrum and to calculate the values of SST using a relationship that takes into account the value of the brightness temperature (T i ) and the coefficients of the pre-configured Neural Network. The radiometric channels used have the following frequencies and polarization modes: υ 1 = 6.9 GHz horizontal polarization, υ 2 = 6.9 GHz vertical polarization, υ 3 = 10.65 GHz horizontal polarization, and υ 4 = 10.65 GHz vertical polarization.
Способ основан на использовании численного эксперимента, заключающегося в последовательном решении прямой и обратной задач атмосферной оптики применительно к микроволновому диапазону. При решении прямой задачи - моделировании радиояркостной температуры уходящего излучения системы океан-атмосфера Тя - использовались современные, уточненные модели ослабления микроволнового излучения молекулярными газами и жидкокапельной влагой в облаках и осадках и новая параметризация излучения океана [Chapron В. и др. Ocean remote sensing data integration-examples and outlook // OceanObs′ 09: Sustained Ocean Observations and Information for Society (Vol.1), Venice, Italy, 21-25 September 2009., 2010], эффективная для всего диапазона температур океана. В модель расчета излучения включен блок расчета ослабления слоем дождя [Liebe H.J., Layton D.H. Millimeter-wave properties of the atmosphere: Laboratory studies and propagation modeling.: Nat. Tech. Inf. Service Boulder, CO, 1987], применимый для осадков интенсивности до 30 мм/ч. При решении обратной задачи в качестве оператора решения использовались Нейронные Сети. Численные значения коэффициентов настроенной Нейронной Сети, входящих в зависимость для способа оценки ТПО, корректировались с использованием совмещенных в пространстве и во времени спутниковых радиометрических данных и данных измерений буев Мирового океана.The method is based on the use of a numerical experiment, which consists in sequentially solving the direct and inverse problems of atmospheric optics as applied to the microwave range. To solve the direct problem - modeling the radiant brightness temperature of the outgoing radiation of the ocean-atmosphere system T I - we used modern, refined models of attenuation of microwave radiation by molecular gases and liquid droplet moisture in clouds and precipitation and a new parameterization of ocean radiation [Chapron B. et al. Ocean remote sensing data integration-examples and outlook // OceanObs ′ 09: Sustained Ocean Observations and Information for Society (Vol.1), Venice, Italy, 21-25 September 2009., 2010], effective for the entire range of ocean temperatures. The radiation calculation model includes a rain attenuation calculation unit [Liebe HJ, Layton DH Millimeter-wave properties of the atmosphere: Laboratory studies and propagation modeling .: Nat. Tech. Inf. Service Boulder, CO, 1987], applicable for precipitation intensities up to 30 mm / h. When solving the inverse problem, Neural Networks were used as the solution operator. The numerical values of the coefficients of the tuned Neural Network, which are dependent on the method for estimating SST, were corrected using satellite radiometric data and measurement data from World Ocean buoys combined in space and time.
Главным отличительным признаком нового способа оценки ТПО является учет при моделировании уходящего излучения системы океан-атмосфера слоя дождя и новой параметризации излучения океана, что обеспечивает возможность получения оценок в условиях дождя до 30 мм/ч и во всем диапазоне температур океана.The main distinguishing feature of the new method for estimating SST is the consideration of the rain layer and the new parameterization of ocean radiation when modeling the outgoing radiation of the ocean-atmosphere system, which makes it possible to obtain estimates in rain conditions of up to 30 mm / h and in the entire range of ocean temperatures.
Данный способ позволяет получать высокие точности восстановления ТПО во всем диапазоне атмосферных и океанических условий, исключая интенсивные (более 30 мм/ч) осадки. По сравнению с прототипом, который восстанавливает значения ТПО только в условиях, характеризующихся отсутствием осадков и облачности с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м2, диапазон условий применения заявленного способа существенно шире. При этом точность способа остается в рамках точности, требуемой экспертами ВМО от микроволновых методов оценки температуры поверхности океана (менее одного градуса).This method allows to obtain high accuracy of TPO recovery in the entire range of atmospheric and oceanic conditions, excluding intense (more than 30 mm / h) precipitation. Compared with the prototype, which restores TPO values only in conditions characterized by the absence of precipitation and cloudiness with a water reserve exceeding 0.5 kg / m 2 , the range of conditions for using the claimed method is much wider. Moreover, the accuracy of the method remains within the accuracy required by WMO experts from microwave methods for estimating ocean surface temperature (less than one degree).
Таким образом, в отличие от аналога и прототипа, данный способ позволяет оценивать температуру поверхности океана с высокой точностью в более широком диапазоне природных условий, включая весь диапазон температур океана, облачность любого водозапаса и осадки, не превышающие 30 мм/ч.Thus, unlike the analogue and prototype, this method allows you to estimate the temperature of the ocean surface with high accuracy in a wider range of natural conditions, including the entire range of ocean temperatures, cloud cover of any water reserve and precipitation, not exceeding 30 mm / h.
Реализация способа может быть достигнута следующим образом:The implementation of the method can be achieved as follows:
1) Данные AMSR2 распаковываются из научного формата hdf, извлекаются радиояркостные температуры на каналах 6.9 ГГц, 10.65 ГГц вертикальной и горизонтальной поляризации для каждой частоты ( T 1 = T я 6.9 Г ,
Figure 00000001
T 2 = T я 6.9 В ,
Figure 00000002
T 3 = T я 10.65 Г ,
Figure 00000003
T 4 = T я 10.65 В
Figure 00000004
);
1) AMSR2 data is unpacked from the scientific hdf format, radio brightness temperatures are extracted on the channels 6.9 GHz, 10.65 GHz vertical and horizontal polarization for each frequency ( T one = T I am 6.9 G ,
Figure 00000001
T 2 = T I am 6.9 AT ,
Figure 00000002
T 3 = T I am 10.65 G ,
Figure 00000003
T four = T I am 10.65 AT
Figure 00000004
);
2) К извлеченным радиояркостным температурам добавляются калибровочные поправки:2) Calibration corrections are added to the extracted brightness values:
T1=T1-1.8;T 1 = T 1 -1.8;
Т22-1.8;T 2 = T 2 -1.8;
Т33-1.8;T 3 = T 3 -1.8;
Т44-1.8;T 4 = T 4 -1.8;
3) Температура поверхности океана ΤS вычисляется по следующей формуле:3) Ocean surface temperature Τ S is calculated by the following formula:
Figure 00000005
Figure 00000005
где:Where:
TS - Температура поверхности океана в градусах кельвина (К);T S - Ocean surface temperature in degrees Kelvin (K);
TS0 - нормировочный показатель настроенной Нейронной Сети в К;T S0 - normalization indicator tuned Neural Network in K;
ω0,1,2(W,B) - весовые коэффициенты (W) смещения (В) на входящем (0), скрытом (1) и выходящем (2) уровнях;ω 0,1,2 (W, B) - weight coefficients (W) of displacement (B) at the incoming (0), hidden (1) and outgoing (2) levels;
n - номер обрабатывающего нейрона n=1,…7;n is the number of the processing neuron n = 1, ... 7;
Τ1,2,3,4 - радиояркостные температуры в радиометрических каналах 1, 2, 3, 4;Τ 1,2,3,4 - radio brightness temperatures in radiometric channels 1, 2, 3, 4;
i - номера каналов радиометра, измерения в которых используются в расчетах.i - channel numbers of the radiometer, the measurements in which are used in the calculations.
Нижеприведенные комбинации частот и режимов поляризации радиометрических каналов (υ1, υ2, υ3, υ4) и коэффициенты настроенной Нейронной Сети (TS0, ω0,1,2(W,B)) определены с помощью математического моделирования уходящего излучения системы Океан-Атмосфера и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи с последующей настройкой способа на совмещенных в пространстве и во времени глобальных спутниковых и наземных измерений:The following combinations of frequencies and polarization modes of radiometric channels (υ 1 , υ 2 , υ 3 , υ 4 ) and the coefficients of the tuned Neural Network (T S0 , ω 0,1,2 (W, B) ) are determined using mathematical modeling of the outgoing radiation of the system Ocean-Atmosphere and conducting a numerical experiment using Neural Networks as an operator to solve the inverse problem, followed by setting the method for combined in space and time global satellite and ground measurements:
υ1=6.9 ГГц горизонтальной поляризации;υ 1 = 6.9 GHz horizontal polarization;
υ2=6.9 ГГц вертикальной поляризации;υ 2 = 6.9 GHz vertical polarization;
υ3=10.65 ГГц горизонтальной поляризации;υ 3 = 10.65 GHz horizontal polarization;
υ4=10.65 ГГц вертикальной поляризации;υ 4 = 10.65 GHz vertical polarization;
TS0=305 К;T S0 = 305 K;
ω0W11=0.00195112 ω0W21=-0.00306650 ω0W31=-0.00386781 ω0W41=0.00117650ω 0W11 = 0.00195112 ω 0W21 = -0.00306650 ω 0W31 = -0.00386781 ω 0W41 = 0.00117650
ω0W12=0.00686891 ω0W22=0.00214147 ω0W32=0.00318684 ω0W42=0.00084904ω 0W12 = 0.00686891 ω 0W22 = 0.00214147 ω 0W32 = 0.00318684 ω 0W42 = 0.00084904
ω0W13=-0.03731041 ω0W23=0.03047029 ω0W33=0.00789236 ω0W43=-0.00379655ω 0W13 = -0.03731041 ω 0W23 = 0.03047029 ω 0W33 = 0.00789236 ω 0W43 = -0.00379655
ω0W14=0.00292835 ω0W24=-0.00341231 ω0W34=-0.00308668 ω0W44=0.00049353ω 0W14 = 0.00292835 ω 0W24 = -0.00341231 ω 0W34 = -0.00308668 ω 0W44 = 0.00049353
ω0W15=0.00278733 ω0W25=-0.00340104 ω0W35=-0.00266878 ω0W45=0.00035715ω 0W15 = 0.00278733 ω 0W25 = -0.00340104 ω 0W35 = -0.00266878 ω 0W45 = 0.00035715
ω0W16=0.03499598 ω0W26=-0.01069533 ω0W36=-0.00583675 ω0W46=0.00635331ω 0W16 = 0.03499598 ω 0W26 = -0.01069533 ω 0W36 = -0.00583675 ω 0W46 = 0.00635331
ω0W17=0.00171760 ω0W27=-0.00260852 ω0W37=-0.00213889 ω0w47=-0.00007520ω 0W17 = 0.00171760 ω 0W27 = -0.00260852 ω 0W37 = -0.00213889 ω 0w47 = -0.00007520
ω0Β1=-0.11345280 ω0Β2=-0.29711710 ω0B3=-0.85054640 ω0B4=-0.14728630ω 0Β1 = -0.11345280 ω 0Β2 = -0.29711710 ω 0B3 = -0.85054640 ω 0B4 = -0.14728630
ω0B5=-0.13370770 ω0B6=-0.48197080 ω0Β7=-0.03785817ω 0B5 = -0.13370770 ω 0B6 = -0.48197080 ω 0Β7 = -0.03785817
ω1W1=0.27679250 ω1W2=0.31524840 ω1W3=0.94803580 ω1W4=0.32187090ω 1W1 = 0.27679250 ω 1W2 = 0.31524840 ω 1W3 = 0.94803580 ω 1W4 = 0.32187090
ω1W5=0.30285060 ω1W6=0.69187610 ω1W7=0.17708850ω 1W5 = 0.30285060 ω 1W6 = 0.69187610 ω 1W7 = 0.17708850
ω1B=-0.59085120ω 1B = -0.59085120
ω2W=1.47776400ω 2W = 1.47776400
ω2B=0.36164730ω 2B = 0.36164730
Разработанное техническое решение позволяет восстанавливать поля температуры поверхности океана по всему Земному шару в широком диапазоне изменений параметров атмосферы и океана, включая весь диапазон изменений ТПО, в том числе в условиях, характеризующихся мощной облачностью и осадками. Использование предложенного способа позволяет расширить диапазон атмосферных и океанических условий по сравнению с имеющимися способами, оставаясь в рамках точности, предъявляемой к измерениям данного параметра океана Всемирной Метеорологической Организацией.The developed technical solution allows you to restore the temperature field of the ocean surface across the globe in a wide range of changes in the parameters of the atmosphere and the ocean, including the entire range of changes in SST, including in conditions characterized by thick clouds and precipitation. Using the proposed method allows us to expand the range of atmospheric and oceanic conditions in comparison with the available methods, while remaining within the accuracy required for measurements of this ocean parameter by the World Meteorological Organization.

Claims (1)

  1. Способ оценки температуры поверхности океана по измерениям спутниковых микроволновых радиометров путем получения значений радиояркостных температур (Тя) по радиометрическим каналам и вычисления значения температуры поверхности океана (Ts) с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостных температур и коэффициентов настроенной Нейронной Сети, численные значения которых получены путем математического моделирования уходящего излучения системы Океан-Атмосфера в условиях осадков и проведения численного эксперимента с использованием Нейронных Сетей в качестве оператора решения обратной задачи с последующей настройкой способа на совмещенных в пространстве и во времени спутниковых и наземных измерениях, отличающийся тем, что используются четыре радиометрических канала, которые имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ1=6.9 ГГц горизонтальной поляризации, υ2=6.9 ГГц вертикальной поляризации, υ3=10.65 ГГц горизонтальной поляризации и υ4=10.65 ГГц вертикальной поляризации, при моделировании излучения применяется новая параметризация излучения океана, позволяющая адекватно воспроизводить измеряемые радиояркостные температуры во всем диапазоне температур океана, моделируется ослабление излучения слоем осадков до 30 мм/ч, что позволяет получать оценки температуры поверхности океана в широком диапазоне состояний океана и атмосферы для всего диапазона температур океана в условиях, включающих наличие мощной облачности и осадков до 30 мм/ч. A method for estimating ocean surface temperature from measurements of satellite microwave radiometers by obtaining the values of radio brightness temperatures (T i ) from radiometric channels and calculating the values of ocean surface temperature (T s ) using a relationship that takes into account the value of radio brightness temperatures and coefficients of the tuned Neural Network, the numerical values of which are obtained by mathematical modeling of the outgoing radiation of the Ocean-Atmosphere system in the conditions of precipitation and conducting a numerical experiment and using Neural Networks as an operator to solve the inverse problem, followed by setting the method for space and time measurements combined in space and time, characterized in that four radiometric channels are used, which have the following frequencies and polarization modes: υ 1 = 6.9 GHz horizontal polarization, υ 2 = 6.9 GHz of vertical polarization, υ 3 = 10.65 GHz of horizontal polarization and υ 4 = 10.65 GHz of vertical polarization, a new radiation parametrization is applied when modeling radiation of the ocean, which makes it possible to adequately reproduce the measured radio brightness temperatures over the entire range of ocean temperatures, the attenuation of radiation by a sediment layer up to 30 mm / h is simulated, which makes it possible to obtain estimates of the ocean surface temperature in a wide range of ocean and atmosphere conditions for the entire range of ocean temperatures under conditions including the presence of a powerful cloud cover and precipitation up to 30 mm / h.
RU2014136104/28A 2014-09-03 2014-09-03 Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements RU2570836C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014136104/28A RU2570836C1 (en) 2014-09-03 2014-09-03 Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014136104/28A RU2570836C1 (en) 2014-09-03 2014-09-03 Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2570836C1 true RU2570836C1 (en) 2015-12-10

Family

ID=54846757

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014136104/28A RU2570836C1 (en) 2014-09-03 2014-09-03 Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2570836C1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4499470A (en) * 1982-05-06 1985-02-12 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Method of measuring sea surface water temperature with a satellite including wideband passive synthetic-aperture multichannel receiver
RU2047874C1 (en) * 1993-08-18 1995-11-10 Черный Игорь Владимирович Method of remote diagnosis of condition of system "ocean-atmosphere" and device for its realization
US20050235746A1 (en) * 2004-04-23 2005-10-27 Eric Baum Algorithm for retrieval of ocean surface temperature, wind speed and wind direction from remote microwave radiometric measurements
RU2474848C2 (en) * 2010-10-08 2013-02-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет" Method of estimating cumulative humidity of local atmospheric regions using satellite-borne radiometers

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4499470A (en) * 1982-05-06 1985-02-12 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Method of measuring sea surface water temperature with a satellite including wideband passive synthetic-aperture multichannel receiver
RU2047874C1 (en) * 1993-08-18 1995-11-10 Черный Игорь Владимирович Method of remote diagnosis of condition of system "ocean-atmosphere" and device for its realization
US20050235746A1 (en) * 2004-04-23 2005-10-27 Eric Baum Algorithm for retrieval of ocean surface temperature, wind speed and wind direction from remote microwave radiometric measurements
RU2474848C2 (en) * 2010-10-08 2013-02-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный гидрометеорологический университет" Method of estimating cumulative humidity of local atmospheric regions using satellite-borne radiometers

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Е.В.Заболотских и др., Нейронно-сетевые алгоритмы восстановления параметров системы океан-атмосфера по данным микроволнового спутникового зондирования, Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2004, вып.1, т.1, стр.447-458. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Xu et al. Progress in integrating remote sensing data and hydrologic modeling
Han et al. A fast radiative transfer model for SSMIS upper atmosphere sounding channels
Wu et al. EOS MLS cloud ice measurements and cloudy-sky radiative transfer model
Zabolotskikh et al. GCOM-W1 AMSR2 and MetOp-A ASCAT wind speeds for the extratropical cyclones over the North Atlantic
Avery et al. Cloud ice water content retrieved from the CALIOP space‐based lidar
Duncan et al. A 1DVAR retrieval applied to GMI: Algorithm description, validation, and sensitivities
Kawai et al. Probability density functions of liquid water path and cloud amount of marine boundary layer clouds: Geographical and seasonal variations and controlling meteorological factors
Li et al. Land surface emissivity from high temporal resolution geostationary infrared imager radiances: Methodology and simulation studies
Yang et al. Error sources in remote sensing of microwave land surface emissivity
Islam et al. Non-parametric rain/no rain screening method for satellite-borne passive microwave radiometers at 19–85 GHz channels with the Random Forests algorithm
Anguelova et al. Whitecap fraction from satellite measurements: Algorithm description
Matrosov Feasibility of using radar differential Doppler velocity and dual‐frequency ratio for sizing particles in thick ice clouds
Zhang et al. Intercomparisons of marine boundary layer cloud properties from the ARM CAP‐MBL campaign and two MODIS cloud products
Kara et al. Fine‐resolution satellite‐based daily sea surface temperatures over the global ocean
Saberi et al. Review of snow water equivalent retrieval methods using spaceborne passive microwave radiometry
Huang et al. High resolution retrieval of liquid water vertical distributions using collocated Ka‐band and W‐band cloud radars
RU2627568C2 (en) Method of estimating rain intensity by satellite microwave radiometer amsr2 measurement data
Zhang et al. Hurricane wind speed estimation using WindSat 6 and 10 GHz brightness temperatures
Liu et al. A microwave polarimetric two-stream radiative transfer model
Martini et al. Derivation of clear-air turbulence parameters from high-resolution radiosonde data
Liu et al. Retrieval of sea surface wind vectors from simulated satellite microwave polarimetric measurements
RU2570836C1 (en) Method of estimating ocean surface temperature from satellite microwave radiometer measurements
Hewison Profiling temperature and humidity by ground-based microwave radiometers
Lebsock et al. Uncertainty characteristics of total water path retrievals in shallow cumulus derived from spaceborne radar/radiometer integral constraints
RU2572405C1 (en) Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements