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基于CrvoSat-2的海冰厚度反演方法研究

发布时间:2020-03-22 15:42
【摘要】:海冰厚度是表征气候变化最为敏感的环境因子之一,也是影响区域热量平衡和理解气候变化的关键要素。卫星高度计的应用给大规模、定期探测海冰厚度带来了机遇。CryoSat-2(CS-2)卫星携带有迄今为止最为先进的合成孔径雷达高度计,其测量范围和测量精度均优于传统的卫星高度计。目前,利用卫星高度计反演海冰厚度主要存在以下两个问题:一方面,需要引入外部类型数据进行海冰分类,给海冰厚度的计算带来了不确定性。另一方面,常见的波形重跟踪算法稳健性差且计算效率低,亟需一种新型的波形重跟踪算法。因此,本文基于CS-2高度计发展了一种新型的海冰厚度反演方法,包括基于高度计波形的海冰分类算法和基于高度计波形拟合的波形重跟踪算法。在海冰分类算法方面:本文提出了一种基于CS-2高度计波形的海冰类型识别算法。比较了6种分类器(卷积神经网络、贝叶斯分类法、随机森林、K最邻近法、支持向量机和后向传输神经网络)在6种波形特征(前缘宽度、后缘宽度、脉冲丰度、栈标准差、回波波形功率最大值和后向散射系数)共计63种特征组合下的分类精度差异。结果表明,随机森林和前缘宽度、后缘宽度、后向散射系数、回波波形功率最大值和脉冲丰度构成最佳的分类组合,分类精度约为91.45%,高于目前最先进的分类算法约9%左右。在波形重跟踪算法方面:本文提出了一种基于贝塞尔曲线拟合的波形重跟踪算法。采用复合的贝塞尔曲线拟合CS-2高度计波形,针对冰间水道和海冰两种地物波形,分别将重跟踪点设置在拟合波形前缘处拟合波形最大值的70%和50%处。结果表明,基于贝塞尔曲线拟合法可以精确地进行波形重跟踪校正和海冰干舷高度反演,精度优于常用的阈值法和CS-2L2I产品法。基于上述算法获取了海冰干舷高度,针对其值为正和为非正两种情况,本文分别给出了相应的海冰厚度计算公式并进行北极海冰厚度的反演。结果表明,本方法计算的海冰厚度更为准确,精度高于其他两种常用的方法。未来可研究该方法在其他卫星高度计(HaiYang-2,Sentinel-3等)中的应用,以生成长时间序列的海冰厚度观测数据,探索海冰厚度的变化规律以及与气候变化的相关关系。
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P714;P731.15

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本文编号:2595254

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