[发明专利]一种基于时空系点值的海冰密集度获取方法

说明书

本发明属于遥感技术领域，公开了一种基于时空系点值的海冰密集度获取方法，包括获取原始条带数据并进行预处理得到日尺度亮温数据；对日尺度亮温数据进行交叉定标得到定标后的日尺度亮温数据；利用ASI算法计算得到初次海冰密集度；给定初次海冰密集度条件、空间位置条件、时间条件，选取计算每日海冰系点值和海水系点值的样本点，将样本点的平均值作为每日新的系点值；基于每日新的系点值，利用ASI算法计算得到二次海冰密集度；利用天气滤波器、最大海冰范围掩膜去除虚假冰，得到日尺度海冰密集度。本发明解决了现有技术中获取的海冰密集度的精度较低的问题。本发明获取的海冰密集度精度高于基于固定系点值获取的海冰密集度。

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种基于时空系点值的海冰密集度获取方法。

背景技术

海冰在全球气候系统中起着至关重要的作用，能有效地调节海洋和大气间的能量和动量交换。海冰密集度是描述海冰分布的一个重要参数，其表示单位面积内的海冰占比。国内外许多学者基于被动微波亮温数据开发出了不同的海冰密集度反演方法，获取了长时间序列的海冰密集度产品。近年来气候变化显著，过去所提出的算法无法适应于目前的气候条件和新发布的被动微波传感器。系点值是海冰密集度反演算法中的关键参数，影响着反演精度。然而，针对搭载在我国风云三号卫星上的微波成像仪(Microwave RadiationImager,MWRI)所应用的海冰密集度反演算法目前均采用固定系点值，未考虑系点值的季节性变化。

发明内容

本发明通过提供一种基于时空系点值的海冰密集度获取方法，解决了现有技术中获取的海冰密集度的精度较低的问题。

本发明提供一种基于时空系点值的海冰密集度获取方法，包括以下步骤：

步骤1、获取原始条带数据，对所述原始条带数据进行预处理，得到日尺度亮温数据；

步骤2、对所述日尺度亮温数据进行交叉定标，得到定标后的日尺度亮温数据；

步骤3、基于所述定标后的日尺度亮温数据，利用ASI算法进行初次海冰密集度反演，得到初次海冰密集度；

步骤4、给定初次海冰密集度条件、空间位置条件、时间条件，选取计算每日海冰系点值和海水系点值的样本点，将样本点的平均值作为每日新的系点值；所述每日新的系点值包括每日新的海冰系点值和每日新的海水系点值；

步骤5、基于每日新的系点值，利用ASI算法计算得到二次海冰密集度；

步骤6、利用天气滤波器去除开阔水面上的虚假冰，利用最大海冰范围掩膜去除低纬度的虚假冰，得到日尺度海冰密集度。

优选的，所述步骤1中，通过风云三号D星上的微波成像仪获取所述原始条带数据；

对所述原始条带数据进行预处理包括：对所述原始条带数据进行辐射定标、几何定标、投影，并拼接条带完成亮温合成，进行陆地掩膜。

优选的，所述步骤2中，选取NSIDC发布的AMSR2亮温数据，将所述AMSR2亮温数据与所述日尺度亮温数据进行交叉定标。

优选的，所述步骤2中，对所述日尺度亮温数据进行交叉定标的具体实现方式为：

选取与FY-3D MWRI数据具有一年重叠期的NSIDC发布的AMSR2亮温数据日产品，剔除存在明显条带的数据，选取用于建立亮温校正模型的样本数据对，采用线性回归模型进行校正，分别对每日的样本数据对进行线性回归，得到日校正系数，在年尺度上进行平均，得到亮温校正年模型，利用所述亮温校正年模型对所述日尺度亮温数据进行亮温校正；

其中，用于建立亮温校正模型的样本数据对满足纬度范围在66.5°N-87°N，且所述样本对类型为海冰。