一种北极海冰密集度的计算方法技术

本发明专利技术公开了一种北极海冰密集度的计算方法，方法包括：经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果。本发明专利技术能够提高海冰密集度反演精度，为提高和促进国产风云卫星在极地环境监测的应用提供有效的支持和保障，可广泛应用于数据处理技术领域。可广泛应用于数据处理技术领域。可广泛应用于数据处理技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种北极海冰密集度的计算方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是一种北极海冰密集度的计算方法。

技术介绍

[0002]FY
‑
3MWRI(风云3卫星)是我国自主研发的新一代极轨气象卫星。随着近几年我国航天事业的飞速发展，我国发射的遥感卫星越来越多，其中比较典型的如风云系列、高分系列、环境系列等。但就目前来看，有一个很突出的弊端就是，国产风云卫星海冰密集度反演精度不高。
[0003]现有技术的缺点：低频亮温的空间分辨率低，高频亮温则受大气的影响。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种北极海冰密集度的计算方法，进而提高海冰密集度反演精度。
[0005]本专利技术的一方面提供了一种北极海冰密集度的计算方法，包括：
[0006]经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果。
[0007]可选地，所述经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果，包括：
[0008]获取待处理数据；其中，所述待处理数据包括FY
‑
3 MWRI数据以及ECMWF ERA5数据；
[0009]获取极化梯度比和光谱梯度比，通过NT算法对所述待处理数据进行初始密集度反演，得到一年冰密集度和多年冰密集度；
[0010]其中，所述极化梯度比的表达式为：
[0011]PR＝(TB
19V
‑
TB
19H
)/(TB
19V<br/>+TB
19H
)
[0012]所述光谱梯度比的表达式为：
[0013]GR＝(TB
37V
‑
TB
19H
)/(TB
37V
+TB
19H
)
[0014]PR代表极化梯度比；TB
19V
代表18.7GHz通道垂直极化下观测亮温；TB
19H
代表18.7GHz通道水平极化下观测亮温；GR代表光谱梯度比；TB
37V
代表36.5GHz通道垂直极化下观测亮温；
[0015]所述一年冰密集度的表达式为：
[0016]C
FY
＝(a0+a1PR+a2GR+a3PR
·
GR)/D
[0017]所述多年冰密集度的表达式为：
[0018]C
MY
＝(b0+b1PR+b2GR+b3PR
·
GR)/D
[0019]其中，C
FY
代表通过NT算法反演得到的一年冰密集度；C
MY
代表通过NT算法反演得到的多年冰密集度；D＝c0+c1PR+c2GR+c3PR
·
GR；系数a
i
，b
i
和c
i
(i＝0，3)是一组九个亮温的函数；
[0020]对所述待处理数据中的FY
‑
3MWRI数据以及ECMWF ERA5数据进行时空匹配，得到时
间索引表和空间索引表；所述时间索引表和所述空间索引表用于确定每个像元对应时空位置的地球物理参数；
[0021]基于辐射传输模型对所述待处理数据进行大气校正；
[0022]基于所述大气校正后的数据进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果。
[0023]可选地，所述经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果，还包括：
[0024]根据第一天气滤波器和第二天气滤波器，通过NT算法对密集度反演过程中的天气影响因素进行过滤处理。
[0025]本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
[0026]本专利技术的实施例在经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果。本专利技术能够提高海冰密集度反演精度，为提高和促进国产风云卫星在极地环境监测的应用提供有效的支持和保障。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1为本专利技术实施例提供的整体步骤流程图。
具体实施方式
[0029]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0030]针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供了一种北极海冰密集度的计算方法，包括：
[0031]经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果。
[0032]可选地，所述经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果，包括：
[0033]获取待处理数据；其中，所述待处理数据包括FY
‑
3 MWRI数据以及ECMWF ERA5数据；
[0034]获取极化梯度比和光谱梯度比，通过NT算法对所述待处理数据进行初始密集度反演，得到一年冰密集度和多年冰密集度；
[0035]其中，所述极化梯度比的表达式为：
[0036]PR＝(TB
19V
‑
TB
19H
)/(TB
19V
+TB
19H
)
[0037]所述光谱梯度比的表达式为：
[0038]GR＝(TB
37V
‑
TB
19H
)/(TB
37V
+TB
19H
)
[0039]PR代表极化梯度比；TB
19V
代表18.7GHz通道垂直极化下观测亮温；TB
19H
代表18.7GHz通道水平极化下观测亮温；GR代表光谱梯度比；TB
37V
代表36.5GHz通道垂直极化下观测亮温；
[0040]所述一年冰密集度的表达式为：
[0041]C
FY
＝(a0+a1PR+a2GR+a3PR
·
GR)/D
[0042]所述多年冰密集度的表达式为：
[0043]C
MY
＝(b0+b1PR+b2GR+b3PR
·
GR)/D
[0044]其中，C
FY
代表通过NT算法反演得到的一年冰密集度；C
MY
代表通过NT算法反演得到的多年冰密集度；D＝c本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种北极海冰密集度的计算方法，其特征在于，包括：经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果。2.根据权利要求1所述的一种北极海冰密集度的计算方法，其特征在于，所述经过大气校正处理后进行海冰密集度反演，得到海冰密集度计算结果，包括：获取待处理数据；其中，所述待处理数据包括FY
‑
3MWRI数据以及ECMWF ERA5数据；获取极化梯度比和光谱梯度比，通过NT算法对所述待处理数据进行初始密集度反演，得到一年冰密集度和多年冰密集度；其中，所述极化梯度比的表达式为：PR＝(TB
19V
‑
TB
19H
)/(TB
19V
+TB
19H
)所述光谱梯度比的表达式为：GR＝(TB
37V
‑
TB
19H
)/(TB
37V
+TB
19H
)PR代表极化梯度比；TB
19V
代表18.7GHz通道垂直极化下观测亮温；TB
19H
代表18.7GHz通道水平极化下观测亮温；GR代表光谱梯度比；TB
37V
代表36.5GHz通道垂直极化下观测亮温；所述一年冰密集度...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶玉芳，王鑫，刘强，陈卓奇，程晓，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：