基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法
【專利摘要】本發明涉及衛星通信【技術領域】，尤其涉及基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法。該方法，包括：根據典型特征區域的第一亮溫數據，得到亮溫特征值，其中典型特征區域包括一年冰特征區域、多年冰特征區域及海水特征區域，第一亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取；根據亮溫特征值及監測區域的第二亮溫數據，獲取監測區域的動態亮溫特征值，其中第二亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取；根據監測區域的動態亮溫特征值，獲取監測區域的動態海冰密集度。本發明提供的基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法，克服了相關技術中無法基于海洋二號衛星獲取的數據獲取相應監測區域的海冰密集度的技術問題。
【專利說明】基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及衛星通信【技術領域】，具體而言，涉及基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法。
【背景技術】
[0002]海冰密集度是描述極區海冰的主要參數，定義為單位面積內海冰覆蓋所占的百分比。目前用于海冰密集度反演的數據主要來源于星載微波輻射計，該輻射計作為一種被動微波傳感器，結合不同波段不同極化方式下的觀測亮溫，可以區分海冰和海水。美國冰雪數據中心提供自1978年以來利用星載微波輻射計獲取的空間分辨率為25km的兩極海冰密集度數據，且多個微波輻射計的數據用于反演這一長時間序列的產品，如美國Nimbus-7 和 Seasat-Α 上的 SMMR (Scanning Mult1-frequency Microwave Rad1meter)、美國 DMSP(Defense Meteorological Satellite Program)上的 SSMI(Special SensorMicrowave/Imager)> 美國 Aqua 衛星上的 AMSR-E(Advanced Microwave ScanningRad1meter for EOS)等。現在在軌運行的 DMSP-F17 SSMIS, DMSP-F18 SSMIS、GC0M-W1AMSR2都在繼續為這一產品提供數據源。
[0003]海洋二號HY-2衛星是我國自主研發的用于海洋動力環境監測的衛星。HY-2衛星中搭載有雷達高度計、微波散射計、掃描微波輻射計及校正輻射計等載荷，其中掃描微波輻射計工作頻率為6.6GHz、10.7GHz、18.7GHz、23.8GHz及27.0GHz，除23.8GHz只有垂直極化以外，其它4個工作頻段均具有水平和垂直兩種極化方式，傳感器掃描刈幅大于1600km，靈敏度在37.0GHz頻段優于0.8K，其余頻段優于0.5K。利用該傳感器數據，可以反演得到全球海面溫度、海面風場、大氣水蒸汽含量、云中水含量、海冰和降雨量等參數。
[0004]國際上現有的方法多采用星載輻射計89GHz亮溫數據獲取監測區域海冰密集度，但是HY-2衛星微波掃描輻射計沒有該波段；現有的基于較低頻率波段的亮溫數據的海冰密集度獲取方法都是基于國外星載輻射計，不能直接適用于HY-2衛星。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在于提供基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法，以解決上述的問題。
[0006]在本發明的實施例中提供了基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法，包括:根據典型特征區域的第一亮溫數據，得到亮溫特征值，其中所述典型特征區域包括一年冰特征區域、多年冰特征區域及海水特征區域，所述第一亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取；根據所述亮溫特征值及監測區域的第二亮溫數據，獲取所述監測區域的動態亮溫特征值，其中所述第二亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取；根據所述監測區域的動態亮溫特征值，獲取所述監測區域的動態海冰密集度。
[0007]優選地，所述根據典型特征區域的第一亮溫數據，得到亮溫特征值，包括:根據所述一年冰特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY，18.7V;根據所述一年冰特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb,FY,18.7H ;根據所述一年冰特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY，37V ;根據所述多年冰特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值TbM7V ;根據所述多年冰特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值TbM7H ;根據所述多年冰特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，?，37V ;根據所述海水特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb^18.7V ;根據所述海水特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，w，18.7H ;根據所述海水特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，0ff； 37V。
[0008]優選地，根據所述亮溫特征值及監測區域的第二亮溫數據，獲取所述監測區域的動態亮溫特征值，包括:按預先劃分的像元，獲取監測區域中每個所述像元的亮溫數據，并利用典型特征區域的亮溫特征值及每個像元的亮溫數據分別計算每個所述像元所對應的一年冰密集度及多年冰密集度；根據每個像元的所述一年冰密集度及多年冰密集度的計算結果，將所述監測區域劃分為一年冰區域、多年冰區域及海水區域；利用所述一年冰區域、所述多年冰區域及所述海水區域的預設監測時間的亮溫數據，得到每個所述監測時間所對應的亮溫特征值，作為所述監測區域的動態亮溫特征值。
[0009]優選地，所述根據所述監測區域的動態亮溫特征值，獲取所述監測區域的動態海冰密集度，包括:利用每個所述監測時間所對應的亮溫特征值，得到每個所述監測時間所對應的亮溫系數Mp Fi及Di, i = O?3 ;利用每個所述監測時間所對應的所述亮溫特征值及所述亮溫系數，獲取每個所述監測時間所述監測區域的海冰密集度。
[0010]優選地，該方法還包括:利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度。
[0011]優選地，所述利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度，包括:利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率GR(37/18.7);判斷所述GR(37/18.7)彡第一預設值是否成立，如果成立，則令與其對應的海冰密度為零。
[0012]優選地，該方法還包括:利用所述監測區域的23.SGHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度。
[0013]優選地，所述利用所述監測區域的23.SGHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度，包括:利用所述監測區域的23.SGHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率GR (23.8/18.7);判斷所述GR (23.8/18.7) >第二預設值是否成立，如果成立，則令與其對應的海冰密度為零。
[0014]優選地，所述利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率 GR(37/18.7)，包括:利用公式 GR(37/18.7) = (Tb，37v_Tb，18.7v) / (Tb，37v+Tb，18.7v)計算所述光譜梯度率GR(37/18.7)，其中Tb，37V為所述監測區域37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據；Tb，18.7V為所述監測區域18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據。
[0015]優選地，所述利用所述監測區域的23.8GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率 GR (23.8/18.7)，包括:利用公式 GR (23.8/18.7) = (Tb，23.8v_Tb，18.7v) /(Tb,23.8v+Tb,18.7v)計算所述光譜梯度率GR(23.8/18.7)，其中Tb，23.8v為所述監測區域23.SGHz頻段垂直極化方向的亮溫數據；Tb，18.7V為所述監測區域18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據。
[0016]本發明實施例提供的基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法，利用海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取典型特征區域的第一亮溫數據，且獲取監測區域的第二亮溫數據；根據該第一亮溫數據得到亮溫特征值；進一步利用第二亮溫數據及該亮溫特征值獲取動態亮溫特征值，從而利用動態特征值及亮溫數據進行監測區域海冰密集度獲取，克服了相關技術中無法基于海洋二號衛星獲取的數據獲取相應監測區域的海冰密集度的技術問題。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0017]圖1示出了本發明實施例中基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法的流程圖；
[0018]圖2示出了本發明實施例中典型特征區域選取位置的示意圖；
[0019]圖3示出了本發明實施例中選取的典型特征區域的極化梯度率的示意圖；
[0020]圖4示出了本發明實施例中選取的典型特征區域的光譜梯度率的示意圖；
[0021]圖5示出了本發明實施例中選取的典型特征區域的極化梯度率及光譜梯度率的散點圖；
[0022]圖6為圖5的局部放大圖；
[0023]圖7示出了本發明實施例中獲取監測區域海冰密集度的流程圖。
【具體實施方式】
[0024]下面通過具體的實施例子并結合附圖對本發明做進一步的詳細描述。
[0025]本發明實施例提供了一種基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法，如圖1所示，主要處理步驟包括:
[0026]步驟Sll:根據典型特征區域的第一亮溫數據，得到亮溫特征值，其中典型特征區域包括一年冰特征區域、多年冰特征區域及海水特征區域，第一亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取；
[0027]步驟S12:根據亮溫特征值及監測區域的第二亮溫數據，獲取監測區域的動態亮溫特征值，其中第二亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取；
[0028]步驟S13:根據監測區域的動態亮溫特征值，獲取監測區域的動態海冰密集度。
[0029]本發明實施例的海冰密集度獲取方法能夠直接適用于海洋二號衛星。
[0030]現有海冰密集度獲取方法中是基于固定的亮溫特征值進行海冰密集度的反演，未考慮不同海冰類型的輻射特性的季節性變化。
[0031]本方法中，采用動態亮溫特征值，將一年冰和多年冰輻射特性的季節變化考慮在內，使得到的海冰密集度精確度更高，更滿足實際的使用需求。
[0032]本發明中根據選定的典型特征區域的亮溫數據獲取亮溫特征值的具體方法為:根據一年冰特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY，18.7V ;根據一年冰特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY，18.7H ;根據一年冰特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY，37V ;根據多年冰特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值TbM.7V ;根據多年冰特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值TbM.7H ;根據多年冰特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值;根據海水特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb?7V ;根據海水特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb?7H ;根據海水特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，w，37V。
[0033]獲取典型特征區域的亮溫特征值后，可以利用Tb，FY，18.7V、Tb，FY, 18.7H、Tb，FY, 37V、Tb，MY, 18.7V、
Tb，MY, 18.7H、Tb, MY, 37V、Tb, 0W, 18.7V、Tb，0W, 18.7H
及Tb，QW，37V得到亮溫系數吣不及00 = 0?3 ;其中M1、
Fi及Di的計算方法為:
M? = Λ4Β{) - A具 F0 = A^B2 - A2B0 D{) = A4B2 - A2B4
MI = AB0 - AiB4 F1 = A1B1- A-,B0 D1 = A5B1 - A-.Ba
[0034],,( I )；
M2 = A4B1 — A0B5 F2 — A0B, —D0 = A4B' — A0 B5.Μ, = A, B, — A.B, F% — Α,Β, — A、B' Ζλ = Α,Β-, — A B,
3 51 153 I 3 3 I3 5 3 3 5
Λ) —+ ^l,OW,18.7N— ^hyOW 31V +,18.7K
Λ = OfVJSJF +,18.7//Bi = Tb0w^iv + ThQWl%JV
A —T— T_l ATi ~T— T_l Z?
一 ^bMYS^.lV ^hMYSSJH 丁 々ΟljI ~ AbMY31V AbMY丁 ljO
[0035],(2) =
為 ~ ~^b,m,\%JV — r^bMYX1-TH 4 B3- —Tb，MY”v — TbJiiYJg iv + B1
= ^b,FY,njV — ^1、ΡΥΜ.?_Η + Λ)= ^bJYZlV — hu'W +
A — —T_ T_μ Λβ = —T_ T_μ ?
~ ^b,FYX^.1V ^5,^,18.71/ ^ ylIuS —丄b,FY,nV ^b^Y^JV ^ ljI
[0036]其中，18.7GHz垂直極化方向可簡化表示為18.7V ；18.7GHz水平極化方向可簡化表示為18.7H ；37VGHz垂直極化方向可簡化表示為37V。
[0037]本方法中選取具有典型特征的海冰區域進行觀測，其中，一年冰特征區域、多年冰特征區域及海水特征區域可根據觀測需要選取。
[0038]如圖2所示，一年冰特征區域可選取楚科奇海部分海域，多年冰特征區域可選取格陵蘭島以北海域，無冰海面選取挪威海部分海域，其中圖2中MY (Mult1-year)對應的方框區域是指多年冰特征區域；FY(First year)對應的方框區域是指一年冰特征區域；Water對應的方框區域是指海水特征區域。
[0039]確定典型特征區域后，獲取典型特征區域的亮溫數據，如圖3為上述三個區域極化梯度率2012年全年的變化；如4為上述三個區域光譜梯度率2012年全年的變化。由圖3和圖4可以看出在北半球冬季和春季(11月-次年5月)，海水特征區域的極化梯度率和光譜梯度率比一年冰特征區域和多年冰特征區域的相應參數要高，而一年冰特征區域和多年冰特征區域的極化梯度率沒有明顯區別；一年冰特征區域的光譜梯度率要高于多年冰特征區域的光譜梯度率；在夏秋兩季，隨著一年冰的融化，它的極化梯度率和光譜梯度率逐漸升高，直到8?9月份，一年冰全部融化為海水，而多年冰的這兩個參數也由于海冰表面溫度升高和海冰融化呈現不同程度的增長。
[0040]針對選取的3個海域，繪制每個月月平均的極化梯度率和光譜梯度率的散點圖，如圖5所示，圖6為圖5的局部放大。從圖5可以看出，海水特征區域的梯度率參數比較集中，所以選取月份為全年；一年冰特征區域從6月份開始，兩個梯度率參數均開始上升，到9月份達到最大值，然后開始降低，其主要是因為一年冰夏季融化導致梯度率參數發生相應變化，所以一年冰的特征月份選取除去6~10月的其它月份；從圖5中可以看出6~8月多年冰特征區域的參數與一年冰特征區域的參數差異較小，與一年冰特征月份點“混雜”在一起，所以多年冰特征區域的特征月份選取除去6、7、8月的其它月份。根據選取的特征月份，計算出18.7V，18.7H和37V的亮溫平均值，具體亮溫特征值和選取月份如表1。
[0041]表1三種典型海冰區域在18.7V、18.7H和37V波段的亮溫特征值
[0042]
【權利要求】
1.基于海洋二號衛星掃描微波輻射計的海冰密集度獲取方法，其特征在于，包括: 根據典型特征區域的第一亮溫數據，得到亮溫特征值，其中所述典型特征區域包括一年冰特征區域、多年冰特征區域及海水特征區域，所述第一亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取； 根據所述亮溫特征值及監測區域的第二亮溫數據，獲取所述監測區域的動態亮溫特征值，其中所述第二亮溫數據通過海洋二號衛星掃描微波輻射計獲取； 根據所述監測區域的動態亮溫特征值，獲取所述監測區域的動態海冰密集度。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據典型特征區域的第一亮溫數據，得到亮溫特征值，包括: 根據所述一年冰特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb, FY, 18.7V ; 根據所述一年冰特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY, 18.7H ; 根據所述一年冰特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb，FY, 37V ; 根據所述多年冰特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb, MY, 18.7V ; 根據所述多年冰特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb, MY, 18.7H ; 根據所述多年冰特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb, MY, 37V ; 根據所述海水特征區域的18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb,0ff,18.7V ;根據所述海水特征區域的18.7GHz頻段水平極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值 Tb’OW, 18.7H ; 根據所述海水特征區域的37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據，得到亮溫特征值Tb, 0W, 37V。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據所述亮溫特征值及監測區域的第二亮溫數據，獲取所述監測區域的動態亮溫特征值，包括: 按預先劃分的像元，獲取監測區域中每個所述像元的亮溫數據，并利用典型特征區域的亮溫特征值及每個像元的亮溫數據分別計算每個所述像元所對應的一年冰密集度及多年冰密集度； 根據每個像元的所述一年冰密集度及多年冰密集度的計算結果，將所述監測區域劃分為一年冰區域、多年冰區域及海水區域； 利用所述一年冰區域、所述多年冰區域及所述海水區域的預設監測時間的亮溫數據，得到每個所述監測時間所對應的亮溫特征值，作為所述監測區域的動態亮溫特征值。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述監測區域的動態亮溫特征值，獲取所述監測區域的動態海冰密集度，包括: 利用每個所述監測時間所對應的亮溫特征值，得到每個所述監測時間所對應的亮溫系數 MpFi 及 Di, i = O ?3; 利用每個所述監測時間所對應的所述亮溫特征值及所述亮溫系數，獲取每個所述監測時間所述監測區域的海冰密集度。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，該方法還包括:利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度，包括: 利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率GR(37/18.7)； 判斷所述GR(37/18.7) >第一預設值是否成立，如果成立，則令與其對應的海冰密度為零。
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，該方法還包括:利用所述監測區域的23.8GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所述監測區域的23.8GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據校正得到的所述海冰密集度，包括: 利用所述監測區域的23.SGHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率GR (23.8/18.7)； 判斷所述GR(23.8/18.7) >第二預設值是否成立，如果成立，則令與其對應的海冰密度為零。
9.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述監測區域的37GHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率GR (37/18.7)，包括: 利用公式 GR (37/18.7) = (Tb，37v-TM8.7v)/(Tb，37v+TM8.7v)計算所述光譜梯度率GR(37/18.7)，其中Tb，37V為所述監測區域37GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據；Tb，18.7V為所述監測區域18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據。
10.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述利用所述監測區域的23.SGHz頻段及18.7GHz頻段的亮溫數據獲取光譜梯度率GR (23.8/18.7)，包括:
利用公式 GR(23.8/18.7) = (Tb，23.8v_Tb，18.7v) / (Tb，23.8v+Tb，18.7v)計算所述光譜梯度率GR(23.8/18.7)，其中\23.&為所述監測區域23.8GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據；Tb，18.7V為所述監測區域18.7GHz頻段垂直極化方向的亮溫數據。
【文檔編號】G01J5/60GK104198052SQ201410498638
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年9月25日 優先權日:2014年9月25日
【發明者】石立堅, 王其茂, 林明森, 鄒斌, 黃磊 申請人:國家衛星海洋應用中心