基于小波变换的AVHRR和AMSR-E卫星海表温度数据融合
发布时间:2021-04-19 10:23
全球数据同化试验(GODAE)要求海表温度高精度、近实时有效、高空间分辨率(<10km)和时间分辨率(6-12小时)。近海区域海洋动力过程较为复杂,要求更高时空分辨率的SST数据。目前SST数据融合大多采用最优插值,得到全球覆盖的融合产品,但海洋细节特征不够明显。为了满足区域性高空间分辨率SST数据要求,本文采用小波变换对高级甚高分辨率辐射计(AVHRR)和高级微波扫描辐射计(AMSR-E)SST数据进行融合。首先,分别将2005年中国海和西北太平洋的AVHRR、AMSR-E SST数据与现场实测数据作比较,AVHRR SST数据白天晚上的误差分别为0.18+0.77°C、0.3+0.81°C(实测减卫星SST);AMSR-E SST数据白天晚上的误差分别为0.1+0.56°C、0.09+0.61°C。由于云检测中误检或漏检的影响,使得AVHRR SST数据与现场实测数据有较大误差。其次,采用小波变换方法融合了上述2005年AMSR-E和AVHRR SST数据(10°N-50°N,105°E-145°E),分别给出白天和晚上空间分辨率约为4km的融合SST数据。融合数据比单一传感...
【文章来源】:中国海洋大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:74 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘 要
Abstract
1 前言
1.1 卫星海表温度(SST)简介
1.1.1 AVHRR
1.1.2 AMSR-E
1.2 卫星 SST 融合研究进展
1.2.1 GHRSST-PP 计划
1.2.2 RDAC 主要项目简介
1.2.2.1 EU-RDAC:欧洲空间局(ESA)Medspriation 项目
1.2.2.2 美国US-RDAC 项目:MISST
1.2.2.3 澳大利亚 RDAC 项目:BLUElink
1.2.2.4 日本 RDAC 系统
1.2.3 SST融合方法研究
1.3 本文工作简介
2 AVHRR 和 AMSR-E SST 印证
2.1 数据介绍
2.2 现场数据预处理
2.2.1 NEAR-GOOS 数据介绍
2.2.2 现场数据质量控制
2.3 卫星与现场SST数据匹配
2.3.1 AVHRR SST 数据与现场数据的匹配
2.3.2 AMSR-E SST 数据与现场数据的匹配
2.4 印证结果及分析
2.5 小结
3 AVHRR 和 AMSR-E SST 数据融合
3.1 小波变换
3.1.1 傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换的区别
3.1.2 二进小波变换
3.1.3 MALLAT 算法
3.1.4 小波基的选择
3.2 数据融合
3.2.1 数据预处理
3.2.2 边界处理
3.2.3 小波融合
3.3 数据融合结果分析
3.3.1 空间覆盖率
3.3.2 图像效果
3.3.3 实测印证
3.4 本章小结
4 数据重构
4.1 方法概述
4.2 具体应用
4.3 结果分析
4.3.1 空间覆盖率
4.3.2 图像效果
4.3.3 实测印证
结束语
致谢
参考文献
【参考文献】:
期刊论文
[1]AMSR被动微波数据介绍及主要应用研究领域分析[J]. 毛克彪,覃志豪,李满春,徐斌. 遥感信息. 2005(03)
[2]两步最优邻域匹配的快速图像恢复算法[J]. 梁海军,茅耀斌,吴慧中,肖亮. 计算机辅助设计与图形学学报. 2004(09)
[3]基于双正交小波的多分辨率遥感图像数据融合[J]. 王文君,陈思锦,秦其明,付炜. 现代电子技术. 2004(05)
[4]小波图像边界处理方法的研究[J]. 徐伟业,虞相宾. 计算机应用与软件. 2003(03)
[5]基于小波分解的图像融合方法及性能评价[J]. 刘贵喜,杨万海. 自动化学报. 2002(06)
[6]多尺度分析方法中四种典型小波基的选择与比较[J]. 胡敏,陈强洪. 微机发展. 2002(03)
[7]小波重构的边界数据处理方法[J]. 陈庆虎. 武汉交通科技大学学报. 2000(02)
[8]小波变换的边界处理[J]. 耿则勋,钱曾波. 测绘学报. 1996(03)
硕士论文
[1]NOAA/AVHRR卫星数据处理及其网络式信息系统设计与实现[D]. 范海燕.中国海洋大学 2005
本文编号:3147368
【文章来源】:中国海洋大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:74 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘 要
Abstract
1 前言
1.1 卫星海表温度(SST)简介
1.1.1 AVHRR
1.1.2 AMSR-E
1.2 卫星 SST 融合研究进展
1.2.1 GHRSST-PP 计划
1.2.2 RDAC 主要项目简介
1.2.2.1 EU-RDAC:欧洲空间局(ESA)Medspriation 项目
1.2.2.2 美国US-RDAC 项目:MISST
1.2.2.3 澳大利亚 RDAC 项目:BLUElink
1.2.2.4 日本 RDAC 系统
1.2.3 SST融合方法研究
1.3 本文工作简介
2 AVHRR 和 AMSR-E SST 印证
2.1 数据介绍
2.2 现场数据预处理
2.2.1 NEAR-GOOS 数据介绍
2.2.2 现场数据质量控制
2.3 卫星与现场SST数据匹配
2.3.1 AVHRR SST 数据与现场数据的匹配
2.3.2 AMSR-E SST 数据与现场数据的匹配
2.4 印证结果及分析
2.5 小结
3 AVHRR 和 AMSR-E SST 数据融合
3.1 小波变换
3.1.1 傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换的区别
3.1.2 二进小波变换
3.1.3 MALLAT 算法
3.1.4 小波基的选择
3.2 数据融合
3.2.1 数据预处理
3.2.2 边界处理
3.2.3 小波融合
3.3 数据融合结果分析
3.3.1 空间覆盖率
3.3.2 图像效果
3.3.3 实测印证
3.4 本章小结
4 数据重构
4.1 方法概述
4.2 具体应用
4.3 结果分析
4.3.1 空间覆盖率
4.3.2 图像效果
4.3.3 实测印证
结束语
致谢
参考文献
【参考文献】:
期刊论文
[1]AMSR被动微波数据介绍及主要应用研究领域分析[J]. 毛克彪,覃志豪,李满春,徐斌. 遥感信息. 2005(03)
[2]两步最优邻域匹配的快速图像恢复算法[J]. 梁海军,茅耀斌,吴慧中,肖亮. 计算机辅助设计与图形学学报. 2004(09)
[3]基于双正交小波的多分辨率遥感图像数据融合[J]. 王文君,陈思锦,秦其明,付炜. 现代电子技术. 2004(05)
[4]小波图像边界处理方法的研究[J]. 徐伟业,虞相宾. 计算机应用与软件. 2003(03)
[5]基于小波分解的图像融合方法及性能评价[J]. 刘贵喜,杨万海. 自动化学报. 2002(06)
[6]多尺度分析方法中四种典型小波基的选择与比较[J]. 胡敏,陈强洪. 微机发展. 2002(03)
[7]小波重构的边界数据处理方法[J]. 陈庆虎. 武汉交通科技大学学报. 2000(02)
[8]小波变换的边界处理[J]. 耿则勋,钱曾波. 测绘学报. 1996(03)
硕士论文
[1]NOAA/AVHRR卫星数据处理及其网络式信息系统设计与实现[D]. 范海燕.中国海洋大学 2005
本文编号:3147368
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/haiyang/3147368.html