卡尔曼滤波在卫星红外、微波海表温度数据融合中的应用

发布时间：2024-03-09 02:24

　　卫星红外波段测量海表温度具有空间分辨率高的优点,但受云的影响而导致数据空间覆盖率低;微波辐射计具有全天候、穿透性优势,但空间分辨率低,而且近岸区域受到陆地电磁波的干扰,不能反演有效的海表温度。由于单一卫星传感器获取的数据存在一定的局限性和差异性,因此根据不同卫星传感器的特点,将红外、微波传感器卫星数据进行数据融合具有重要的实际应用意义。卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法,本文将卡尔曼滤波法应用于红外和微波卫星海表温度数据融合研究,给出全天候、高分辨率的海表温度。研究区域为西北太平洋区域:10°N⁵0°N,105°E¹45°E,研究数据时间为2008年3月。

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【部分图文】：

图2融合前后2008年3月数据空间覆盖率对比

素数之比作为空间覆盖率,统计AVHRR和AMSR-E日平均SST以及融合后的每日SST的空间覆盖率。图2对比了2008年3月融合前后数据空间覆盖率,AVHRR测量受到云的影响,存在大片空白区域,3月份平均覆盖率为37%;AMSR-E在近岸区域受到陆地电磁波等因素影响而无法反演有效....

图3数据比较

AMSR-ESST,融合SST数据的方差、信息熵、清晰度3种性能参数。客观评价结果见图3,分别统计了3组数据2008年3月1个月的方差、清晰度和信息熵。图3(a)显示3组数据的方差接近,说明融合数据与原始数据偏离均值的程度是一致的,没有更改原始数据的值。图3(b)中可以看到AM....

图4印证结果

数据的平均偏差为0.01℃,标准偏差为0.71℃,融合数据的平均偏差为-0.34℃,标准偏差为0.84℃,其中平均偏差是卫星数据减浮标数据得出的统计结果。从图4(a)和图4(b)中可以看到AMSR-ESST数据精度比AVHRRSST数据精度要高。从图4(c)中可以看到融合SS....

图1一1GHRsS不PP区域/全球任务共享框架

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本文编号：3922754