RU2572405C1 - Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements - Google Patents
Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements Download PDFInfo
- Publication number
- RU2572405C1 RU2572405C1 RU2014134342/28A RU2014134342A RU2572405C1 RU 2572405 C1 RU2572405 C1 RU 2572405C1 RU 2014134342/28 A RU2014134342/28 A RU 2014134342/28A RU 2014134342 A RU2014134342 A RU 2014134342A RU 2572405 C1 RU2572405 C1 RU 2572405C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- ghz
- ocean
- integral
- values
- measurements
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Настоящее изобретение относится к области метеорологии и может быть использовано для получения полей интегральной влажности (влагозапаса) атмосферы в оперативном режиме над открытыми районами океанов. Полученные поля влагозапаса могут быть использованы при мониторинге состояния атмосферы, детектировании и прогнозе эволюции опасных атмосферных погодных явлений. Особенностью предложенного способа расширенной оценки влагозапаса атмосферы по данным спутниковых микроволновых радиометров является возможность получения оценок в условиях облачности и в существенно более широком диапазоне погодных условий (облачность с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м2, экстремальные ветра со скоростями, превышающими 20 м/с), чем это было возможно ранее при сохранении точности.The present invention relates to the field of meteorology and can be used to obtain fields of integral humidity (moisture) of the atmosphere in an on-line mode over open areas of the oceans. The obtained moisture storage fields can be used in monitoring the state of the atmosphere, in detecting and predicting the evolution of dangerous atmospheric weather phenomena. A feature of the proposed method for an extended assessment of atmospheric moisture content according to satellite microwave radiometers is the possibility of obtaining estimates in cloudy conditions and in a much wider range of weather conditions (cloudiness with a water reserve exceeding 0.5 kg / m 2 , extreme winds with speeds exceeding 20 m / s) than was previously possible while maintaining accuracy.
Известен метод, описанный в Wentz, F.J., and Т. Meissner (2000), Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 2, AMSR Ocean Algorithm, RSS Tech. Proposal 121599A-1, Remote Sensing Systems, 74 стр.A known method is described in 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 pp.
Метод заключается в вычислении массивов радиояркостных температур на каналах радиометра AMSR-E для большого набора параметров системы Океан - Атмосфера, и поиска (путем перебора) того набора параметров, включая интегральную влажность атмосферы, который обеспечит минимальную разницу между измеренными и модельными значениями радиояркостных температур. Данный метод используется для получения интегральной влажности атмосферы в оперативном центре обработки данных США Remote Sensing Systems (RSS). В данном методе используется другая геофизическая модель при вычислениях радиояркостных температур радиометра AMSR-E, и другой способ решения обратной задачи, отличный от Нейронных Сетей.The method consists in calculating arrays of radio brightness temperatures on the channels of the AMSR-E radiometer for a large set of parameters of the Ocean - Atmosphere system, and searching (by enumerating) that set of parameters, including the integral humidity of the atmosphere, which will provide the minimum difference between the measured and model values of radio brightness temperatures. This method is used to obtain integral atmospheric humidity in the US Remote Sensing Systems (RSS) data center. This method uses a different geophysical model for calculating the radio brightness temperatures of the AMSR-E radiometer, and another way to solve the inverse problem, different from Neural Networks.
Недостатком данного метода являются а) более низкая точность, по сравнению с предлагаемым способом, и б) ограниченный диапазон погодных условий, в которых применим способ.The disadvantage of this method is a) a lower accuracy compared to the proposed method, and b) a limited range of weather conditions in which the method is applicable.
Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному техническому решению (прототипом) является способ улучшенной оценки интегральной влажности атмосферы над океаном по измерениям спутниковых микроволновых радиометров (заявка на патент №2013120820 от 30.04.2013).The closest in technical essence to the claimed technical solution (prototype) is a method for improved estimation of the integral humidity of the atmosphere over the ocean from measurements of satellite microwave radiometers (patent application No. 20133120820 from 04.30.2013).
Способ заключается в вычислении значения интегральной влажности атмосферы (Q) по данным измерений японского радиометра Advanced Microwave Sounding Radiometer - Earth Observing Systems (AMSR-E) на спутнике Aqua с использованием Нейронно-Сетевой функции, настроенной на основании 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. Данный способ позволяет получать высокие точности восстановления интегральной влажности воздуха Q в диапазоне условий, характеризующихся отсутствием осадков, облачности с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м2, и скоростей ветра, превышающих 20 м/с.The method consists in calculating the integral atmospheric humidity (Q) according to the measurement data of the Japanese Advanced Microwave Sounding Radiometer - Earth Observing Systems (AMSR-E) on the Aqua satellite using the Neural Network Function configured based on a numerical experiment using Neural Networks in as an operator of solving the inverse problem with the subsequent adjustment of the method for satellite and ground-based measurements combined in space and time. This method allows to obtain high accuracy of restoration of the integral air humidity Q in the range of conditions characterized by the absence of precipitation, cloud cover with a water reserve in excess of 0.5 kg / m 2 , and wind speeds in excess of 20 m / s.
Недостатками прототипа являются: а) использование устаревшей модели излучения океана при моделировании радиояркостных температур, не применимой в условиях сильных ветров, б) устаревший метод фильтрации осадков, основанный на использовании поляризационной разницы в измерениях на 37 ГГц в качестве критерия для маскирования. В результате, область применения прототипа существенно заужена по сравнению с предлагаемым методом, эффективно работающим в условиях экстремальных ветров. Кроме того, прототип работает с данными измерений уже не функционирующего микроволнового радиометра AMSR-E (прекратил работу в октябре 2011 года), поэтому не применим в оперативной практике.The disadvantages of the prototype are: a) the use of an outdated model of ocean radiation in modeling radio brightness temperatures, not applicable in strong winds, b) an outdated method of filtering precipitation, based on the use of polarization differences in measurements at 37 GHz as a criterion for masking. As a result, the scope of the prototype is significantly narrowed compared with the proposed method, which works effectively in extreme winds. In addition, the prototype works with the measurement data of the no longer functioning AMSR-E microwave radiometer (ceased operation in October 2011), therefore, it is not applicable in operational practice.
Целью настоящего изобретения является создание нового способа оценки интегральной влажности (влагозапаса) атмосферы (Q) 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), работающего в расширенном диапазоне погодных условий (расширенная оценка интегральной влажности). 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 provide a new method for estimating the integral humidity (moisture reserve) of the atmosphere (Q) according to the data of the recently launched Japanese satellite microwave radiometer Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) aboard the GCOM-W1 satellite (in orbit since May 18, 2012), operating in an extended range of weather conditions (extended assessment of integral humidity). 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 расширенной оценки интегральной влажности атмосферы Q по измерениям спутниковых микроволновых радиометров заключается в получении значений радиояркостных температур (Тя) по четырем радиометрическим каналам К и Ка-диапазона электромагнитного спектра и вычислении значений влагозапаса атмосферы с использованием зависимости, учитывающей значение радиояркостной температуры (Тя) и коэффициентов предварительно настроенной Нейронной Сети (в прототипе используется дополнительный канал измерений в Х-диапазоне, ухудшающий пространственное разрешение результирующих полей влагозапаса). Используемые радиометрические каналы имеют следующие частоты и поляризационные режимы: υ1=18.7 ГГц горизонтальной поляризации, υ2=23.8 ГГц горизонтальной поляризации, υ3=23.8 ГГц вертикальной поляризации и υ4=36.5 ГГц горизонтальной поляризации. Способ основан на использовании численного эксперимента, заключающегося в последовательном решении прямой и обратной задач переноса микроволнового излучения. При решении прямой задачи - математическом моделировании радиояркостной температуры уходящего излучения системы Океан - Атмосфера Тя - использовались современные, уточненные (по сравнению с прототипом) модели поглощения микроволнового излучения молекулярными газами и жидкокапельной влагой в облаках и осадках [2; 3] и новая модель зависимости излучения океана от скорости приводного ветра [1], эффективная в условиях экстремально высоких ветров. При решении обратной задачи в качестве оператора решения использовались Нейронные Сети. Численные значения коэффициентов настроенной Нейронной Сети, входящих в зависимость для способа оценки интегральной влажности атмосферы корректировались с использованием совмещенных в пространстве и во времени спутниковых радиометрических данных и наземных измерениях влажности атмосферы. Одновременно, на основе данного численного эксперимента, настраивалась Нейронная Сеть для оценки интегрального поглощения в атмосфере, пороговое значение которого служит в данном способе критерием для фильтрации мощной облачности и осадков.A method for an extended assessment of the integral atmospheric humidity Q from measurements of satellite microwave radiometers is to obtain the values of radio brightness temperatures (T i ) from four radiometric channels K and Ka-range of the electromagnetic spectrum and calculate the atmospheric moisture content using a relationship taking into account the value of radio brightness temperature (T i ) and coefficients of a pre-configured Neural Network (the prototype uses an additional measurement channel in the X-band, which worsens the space natural resolution of the resulting moisture reserve fields). The radiometric channels used have the following frequencies and polarization modes: υ 1 = 18.7 GHz horizontal polarization, υ 2 = 23.8 GHz horizontal polarization, υ 3 = 23.8 GHz vertical polarization, and υ 4 = 36.5 GHz horizontal polarization. The method is based on the use of a numerical experiment, which consists in sequentially solving the direct and inverse problems of microwave radiation transfer. To solve the direct problem - mathematical modeling of the radiant brightness temperature of the outgoing radiation of the Ocean - Atmosphere Т i system - we used modern, refined (compared to the prototype) models of absorption of microwave radiation by molecular gases and liquid droplet moisture in clouds and precipitation [2; 3] and a new model of the dependence of ocean radiation on the speed of the driving wind [1], effective in conditions of extremely high winds. 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 the integral atmospheric humidity, were adjusted using satellite-based radiometric data in space and time and ground-based measurements of atmospheric humidity. At the same time, on the basis of this numerical experiment, the Neural Network was set up to estimate the integral absorption in the atmosphere, the threshold value of which in this method serves as a criterion for filtering thick clouds and precipitation.
Главными отличительными признаками нового способа расширенной оценки интегральной влажности атмосферы являются использование при решении прямой задачи новой модели зависимости излучения океана от скорости приводного ветра, основанной на интегрировании огромного количества контактных измерений скорости ветра и спутниковых радиометрических измерений, и новый подход к фильтрации мощной облачности и осадков. Данный способ позволяет получать высокие точности восстановления влагозапаса атмосферы над открытыми районами океанов в широком диапазоне атмосферных и океанических условий (облачность с водозапасом, превышающим 0.5 кг/м2, экстремальные ветра со скоростями, превышающими 20 м/с), исключая осадки и мощную облачность с водозапасом, превышающим 1 кг/м2. По сравнению с прототипом, который восстанавливает значения Q в условиях, характеризующихся отсутствием высоких значений скорости приводного ветра, диапазон условий применения заявленного способа существенно шире. При фильтрации пикселей оптически плотных атмосфер в данном способе применяется независимо оцениваемое интегральное атмосферное поглощение. Данный метод фильтрации позволяет не отбрасывать при применении способа области, характеризующиеся сильными (выше 20 м/с) ветрами. Для данных областей характерны низкие значения поляризационной разницы в измерениях на 37 ГГц, использовавшейся в качестве критерия идентификации осадков в прототипе. Поэтому применение прототипа приводило к маскированию данных областей и недополучению информации в районах экстремальных ветров.The main distinguishing features of the new method for the extended assessment of the integral atmospheric humidity are the use in solving the direct problem of a new model of the dependence of ocean radiation on the driving wind speed, based on the integration of a huge number of contact measurements of wind speed and satellite radiometric measurements, and a new approach to filtering powerful clouds and precipitation. This method allows to obtain high accuracy of restoring the atmospheric moisture content over open areas of the oceans in a wide range of atmospheric and oceanic conditions (cloud cover with a water reserve exceeding 0.5 kg / m 2 , extreme winds with speeds exceeding 20 m / s), excluding precipitation and thick cloud cover with water supply in excess of 1 kg / m 2 . Compared with the prototype, which restores the Q values in conditions characterized by the absence of high values of the drive wind speed, the range of conditions for the application of the claimed method is much wider. When filtering pixels of optically dense atmospheres, this method uses an independently estimated integrated atmospheric absorption. This filtering method allows not to discard when applying the method areas characterized by strong (above 20 m / s) winds. These areas are characterized by low values of the polarization difference in measurements at 37 GHz, which was used as a criterion for identifying precipitation in the prototype. Therefore, the use of the prototype led to the masking of these areas and the lack of information in areas of extreme winds.
Таким образом, в отличие от аналога и прототипа, данный способ позволяет оценивать интегральную влажность атмосферы с высокой точностью в более широком диапазоне природных условий, включая сильные (выше 20 м/с) ветра.Thus, unlike the analogue and prototype, this method allows us to estimate the integral humidity of the atmosphere with high accuracy in a wider range of environmental conditions, including strong (above 20 m / s) winds.
Поставленная цель оценки интегральной влажности атмосферы может быть достигнута следующим образом:The goal of assessing the integral humidity of the atmosphere can be achieved as follows:
1) Данные AMSR2 распаковываются из научного формата hdf, извлекаются радиояркостные температуры на каналах 18.7 и 36.5 ГГц горизонтальной поляризации, и 23.8 ГГц горизонтальной (Г) и вертикальной (В) поляризации 
2) К извлеченным радиояркостным температурам добавляются калибровочные поправки:2) Calibration corrections are added to the extracted brightness values:
Τ1=Τ1-2.8;Τ 1 = Τ 1 -2.8;
T2=T2-3.0;T 2 = T 2 -3.0;
Т3=Т3-3.0;T 3 = T 3 -3.0;
Т4=Т4-1.8;T 4 = T 4 -1.8;
3) интегральная влажность атмосферы (влагозапас) Q вычисляется по следующей формуле:3) the integral humidity of the atmosphere (moisture reserve) Q is calculated by the following formula:
где:Where:
Q - Интегральная влажность атмосферы в кг/м2;Q - Integral atmospheric humidity in kg / m 2 ;
Q0 - нормировочный показатель настроенной Нейронной Сети в кг/м2;Q 0 - normalization indicator tuned Neural Network in kg / m 2 ;
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,…5;n is the number of the processing neuron n = 1, ... 5;
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.
4) С использованием измерений в радиометрических каналах AMSR2 на 10.65,18.7 и 23.4 ГГц для каждого пикселя оценивается величина интегрального поглощения в атмосфере τ [4]. Способ оценки интегрального поглощения, описанный в данной публикации, планируется к патентованию. Используется пороговое значение τ=0.06, все пиксели с τ>0.06, маскируются (т.н. «погодный фильтр»).4) Using measurements in the radiometric channels of AMSR2 at 10.65.18.7 and 23.4 GHz for each pixel, the integral absorption in the atmosphere τ is estimated [4]. The method for evaluating the integral absorption described in this publication is planned for patenting. The threshold value τ = 0.06 is used, all pixels with τ> 0.06 are masked (the so-called “weather filter”).
Нижеприведенные комбинации частот и режимов поляризации радиометрических каналов (υ1, υ2, υ3, υ4) и коэффициенты настроенной Нейронной Сети (Q0, 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 (Q 0 , 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 the operator of solving the inverse problem, followed by setting the method for combined in space and time global satellite and ground measurements:
υ1=18.7 ГГц горизонтальной поляризации;υ 1 = 18.7 GHz horizontal polarization;
υ2=23.8 ГГц горизонтальной поляризации;υ 2 = 23.8 GHz horizontal polarization;
υ3=23.8 ГГц вертикальной поляризации;υ 3 = 23.8 GHz vertical polarization;
υ4=36.5 ГГц горизонтальной поляризации;υ 4 = 36.5 GHz horizontal polarization;
Q0=33.4 кг/м2;Q 0 = 33.4 kg / m 2 ;
ω0W11=0.00585234 ω0W21=-0.02950359 ω0W31=0.01680031 ω0W41=0.00452675ω 0W11 = 0.00585234 ω 0W21 = -0.02950359 ω 0W31 = 0.01680031 ω 0W41 = 0.00452675
ω0W12=-0.01615210 ω0W22=0.01551236 ω0W32=0.01974712 ω0W42=-0.02141725ω 0W12 = -0.01615210 ω 0W22 = 0.01551236 ω 0W32 = 0.01974712 ω 0W42 = -0.02141725
ω0W13=-0.00269150 ω0W23=0.01072907 ω0W33=-0.00184769 ω0W43=-0.00202167ω 0W13 = -0.00269150 ω 0W23 = 0.01072907 ω 0W33 = -0.00184769 ω 0W43 = -0.00202167
ω0W14=-0.00618935 ω0W24=-0.01041266 ω0W34=0.00949005 ω0W44=-0.00242353ω 0W14 = -0.00618935 ω 0W24 = -0.01041266 ω 0W34 = 0.00949005 ω 0W44 = -0.00242353
ω0W15=-0.00775691 ω0W25=-0.00537835 ω0W34=-0.01876238 ω0W44=-0.00998448ω 0W15 = -0.00775691 ω 0W25 = -0.00537835 ω 0W34 = -0.01876238 ω 0W44 = -0.00998448
ω0B1=-0.25583030 ω0B2=0.99981270 ω0B3=-1.00000000 ω0B4=-0.34716470 ω0B5=-0.00344541ω 0B1 = -0.25583030 ω 0B2 = 0.99981270 ω 0B3 = -1.00000000 ω 0B4 = -0.34716470 ω 0B5 = -0.00344541
ω1W1=0.20039140 ω1W2=0.58231070 ω1W3=1.00000000 ω1W4=0.10145760 ω1W5=0.49267980ω 1W1 = 0.20039140 ω 1W2 = 0.58231070 ω 1W3 = 1.00000000 ω 1W4 = 0.10145760 ω 1W5 = 0.49267980
ω1B=0.00908684ω 1B = 0.00908684
ω2W=3.73103000ω 2W = 3.73103000
ω2B=1.60871000ω 2B = 1.60871000
Разработанное техническое решение позволяет восстанавливать поля интегральной влажности атмосферы над открытыми районами океана по всему Земному шару в широком диапазоне изменений параметров атмосферы и океана, в том числе в условиях, характеризующихся облачностью и экстремальными ветрами. 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 makes it possible to restore the integral atmospheric humidity fields over open ocean areas throughout the globe in a wide range of atmospheric and ocean parameters, including in conditions characterized by cloudiness and extreme winds. 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.
Источники информацииInformation sources
1. Meissner Т., Wentz F.J. The emissivity of the ocean surface between 6 and 90 GHz over a large range of wind speeds and earth incidence angles // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2012. T. 50. №8. C. 3004-3026.1. Meissner T., Wentz F.J. The emissivity of the ocean surface between 6 and 90 GHz over a large range of wind speeds and earth incidence angles // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2012. T. 50. No. 8. C. 3004-3026.
2. Tretyakov M.Y. и др. 60-GHz oxygen band: precise broadening and central frequencies of fine-structure lines, absolute absorption profile at atmospheric pressure, and revision of mixing coefficients // J. Mol. Spectrosc. 2005. T. 231. №1. C. 1-14.2. Tretyakov M.Y. et al., 60-GHz oxygen band: precise broadening and central frequencies of fine-structure lines, absolute absorption profile at atmospheric pressure, and revision of mixing coefficients // J. Mol. Spectrosc. 2005. T. 231. No. 1. C. 1-14.
3. Turner D.D. и др. Modifications to the water vapor continuum in the microwave suggested by ground-based 150-GHz observations // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Lett. 2009. T. 47. №10. C. 3326-3337.3. Turner D.D. et al. Modifications to the water vapor continuum in the microwave suggested by ground-based 150-GHz observations // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. Lett. 2009. T. 47. No. 10. C. 3326-3337.
4. Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Chapron B. New approach for severe marine weather study using satellite passive microwave sensing // Geophys. Res. Lett. 2013. T. 40. №13. C. 3347-3350.4. Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Chapron B. New approach for severe marine weather study using satellite passive microwave sensing // Geophys. Res. Lett. 2013. T. 40. No. 13. C. 3347-3350.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014134342/28A RU2572405C1 (en) | 2014-08-21 | 2014-08-21 | Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014134342/28A RU2572405C1 (en) | 2014-08-21 | 2014-08-21 | Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2572405C1 true RU2572405C1 (en) | 2016-01-10 |
Family
ID=55072142
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014134342/28A RU2572405C1 (en) | 2014-08-21 | 2014-08-21 | Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2572405C1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107703554A (en) * | 2017-08-24 | 2018-02-16 | 安徽四创电子股份有限公司 | The warm and humid profile Inversion System of multichannel millimeter wave radiometer and its inversion method |
| CN109871637A (en) * | 2019-03-06 | 2019-06-11 | 成都信息工程大学 | Temperature evaluation method near the ground under the conditions of a kind of skies |
| CN115128556A (en) * | 2022-06-16 | 2022-09-30 | 国家卫星海洋应用中心 | Method and device for obtaining observation deviation of foundation microwave radiometer |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
-
2014
- 2014-08-21 RU RU2014134342/28A patent/RU2572405C1/en active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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)
| Title |
|---|
| E.V.Zabolotskikh and other. New approach for severe marine weather study using satellite passive microwave sensing / Geophysical Research Letters, 2013, vol.40, p.3347-3350. Е.В.Заболотских и др. Валидация полярных алгоритмов восстановления влагозапаса атмосферы и водозапаса облаков над Арктическим океаном по данным AMSR-E радиометра / IV ВОК "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, ИКИ РАН, 2006. 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, N1, стр.447-458. * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107703554A (en) * | 2017-08-24 | 2018-02-16 | 安徽四创电子股份有限公司 | The warm and humid profile Inversion System of multichannel millimeter wave radiometer and its inversion method |
| CN107703554B (en) * | 2017-08-24 | 2020-04-14 | 安徽四创电子股份有限公司 | Multichannel millimeter wave radiometer temperature and humidity profile inversion system and inversion method thereof |
| CN109871637A (en) * | 2019-03-06 | 2019-06-11 | 成都信息工程大学 | Temperature evaluation method near the ground under the conditions of a kind of skies |
| CN115128556A (en) * | 2022-06-16 | 2022-09-30 | 国家卫星海洋应用中心 | Method and device for obtaining observation deviation of foundation microwave radiometer |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Fang et al. | Soil moisture at watershed scale: Remote sensing techniques | |
| Nicolaus et al. | A modern concept for autonomous and continuous measurements of spectral albedo and transmittance of sea ice | |
| Klemas | Remote sensing of sea surface salinity: an overview with case studies | |
| Zabolotskikh et al. | GCOM-W1 AMSR2 and MetOp-A ASCAT wind speeds for the extratropical cyclones over the North Atlantic | |
| Beltrán-Abaunza et al. | Evaluation of MERIS products from Baltic Sea coastal waters rich in CDOM | |
| CN110909491A (en) | Sea surface salinity inversion algorithm based on wind and cloud meteorological satellite | |
| KR20200059085A (en) | A Method for Sea Surface Temperature Retrieval using Surface Drifter Temperature Data and Satellite Infrared Images | |
| Gerbi et al. | Validation of ocean color remote sensing reflectance using autonomous floats | |
| RU2474848C2 (en) | Method of estimating cumulative humidity of local atmospheric regions using satellite-borne radiometers | |
| Zibordi et al. | An evaluation of marine regions relevant for ocean color system vicarious calibration | |
| Blasi et al. | Surface parameters from seviri observations through a kalman filter approach: Application and evaluation of the scheme to the southern Italy | |
| RU2572405C1 (en) | Method for extended estimation of cumulative atmospheric humidity over ocean from satellite microwave radiometer measurements | |
| Kang et al. | The MODIS ice surface temperature product as an indicator of sea ice minimum over the Arctic Ocean | |
| Varma | Measurement of precipitation from satellite radiometers (visible, infrared, and microwave): Physical basis, methods, and limitations | |
| Zabolotskikh et al. | Geophysical model function for the AMSR2 C-band wind excess emissivity at high winds | |
| RU2532692C1 (en) | Method of improved assessment of integral atmospheric moisture above ocean as per measurements of satellite microwave radio meters | |
| Jääskeläinen et al. | Filling gaps of black-sky surface albedo of the Arctic sea ice using gradient boosting and brightness temperature data | |
| Wang et al. | Development of MODIS data-based algorithm for retrieving sea surface temperature in coastal waters | |
| Narayanan et al. | Comparison and validation of “sea surface temperature (SST) using MODIS and AVHRR sensor data | |
| Peres et al. | Analyses of the positive bias of remotely sensed SST retrievals in the coastal waters of Rio de Janeiro | |
| RU2627568C2 (en) | Method of estimating rain intensity by satellite microwave radiometer amsr2 measurement data | |
| Zabolotskikh et al. | Improvements in atmospheric water vapor content retrievals over open oceans from satellite passive microwave radiometers | |
| Schneider et al. | Lake surface temperature | |
| RU2626165C2 (en) | Method of estimation of cloud reservoirs over the ocean by data measurements of satellite microwave radiometer amsr2 | |
| Mitnik et al. | Retrieval of mean square slopes of sea waves, surface wind speed, total water vapor content and total cloud liquid water content in Hagibis typhoon area from satellite active and passive microwave data |