Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. №2. С. 298-303

Компенсация влияния аппаратной функции радиометра AMSR-E на точность расчета ТПО

А.И. Алексанин , В. Ким 
Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, 690041 Владивосток, Радио 5
Низкое пространственное разрешение каналов радиометра AMSR-E, использующихся для построения ТПО, в сочетании с относительно небольшим по пространству шагом генерации отсчетов, приводящих к значительным перекрытиям элементов разрешения, является основанием для рассмотрения возможности повышения точности карт ТПО посредством решения задачи восстановления (деконволюции). Для компенсации влияния аппаратной функции использовался винеровский фильтр. В качестве тестового для экспериментов был выбран район банки Кашеварова, характеризующийся большими перепадами температур. Анализировались два источника ошибок - шумы радиометра и «размывание» фронтов, обусловленное низким пространственным разрешением отсчетов радиометра. Задача восстановления решалась только для фронтальных зон. Для выделения фронтальных зон после предварительной фильтрации использовался детектор границ Канни. В качестве эталона для сравнения использовались карты ТПО, полученные по данным ИК радиометра MODIS. Показано, что ошибки при расчете ТПО в зонах высоких градиентов температуры достигают на банке Кашеварова 3°К и носят систематический характер. Решение задачи восстановления позволяет существенно уменьшить такие ошибки.
Ключевые слова: температура поверхности океана, радиометр AMSR-E, повышение точности ТПО, задача восстановления, фильтр Винера
Полный текст

Список литературы:

  1. Митник М.Л., Митник Л.М. Калибровка и валидация данных микроволнового радиометра AMSR-E спутника AQUA // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2005. Т.1. С.244-249.
  2. Bensebaa K., Banon G., Fonseca L. On-orbit spatial resolution estimation of CBERS-1 CCD camera // Third International Conference on Image and Graphics. Hong Kong. 2004. P.576-579.
  3. Canny J. A Computational Approach To Edge Detection // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1986. V.8. No 6. P.679-698.
  4. Fish D.A. et.al. Blind deconvolution by means of the Richardson-Lucy algorithm // J.Opt.Soc.Am. 1995. V.12. №1. P. 58-65.
  5. Gentemann C. L., Meissner T., Wentz F. J. Accuracy of Satellite Sea Surface Temperatures at 7 and 11 GHz // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2010. V.48. №3. P.1009-1018.
  6. Gunn, B.A., Long D.G. Spatial Resolution Enhancement of AMSR Tb Images based on Measurement Local Time of Day // Proceedings of IGARSS. Boston. 2008. V.5. P.33-36.
  7. Kundur D., Hatzinakos D. Blind image deconvolution // IEEE Signal Processing Magazine. 1996. V.13. №3. P.43-64.
  8. Limaye A.S., Crosson W.L., Lyamon C.A. Estimating accuracy in optimal deconvolution of synthetic AMSR-E observation // Remote Sensing of Environment. 2006. V.100. P.133-142.
  9. Long D. G., Daum D. L. Spatial Resolution Enhancement of SSM/I Data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1998. V. 35. №2. P.407-417.
  10. Santi E., Brogioni M., Macelloni, G., Paloscia, S., Pampaloni, P., Pettinato, S. A simple technique to improve the AMSR-E spatial resolution at C-band // Microwave Radiometry and Remote Sensing of the Environment. MICRORAD 2008. 2008. P.1-4.
  11. Shibata A.A. AMSR/AMSR-E SST algorithm developments: removal of ocean wind effect // Italian J. Rem. Sens. 2004. V.30/31. P.131-142.
  12. Wentz F.J., Meissner T. Supplement 1. Algorithm theoretical basis document for AMSR-E ocean algorithms // RSS Tech. Rep. 051707. May 17, 2007. P.1-6.
  13. Williams B.A., Long D.G. Reconstruction From Aperture-Filtered Samples With Application to Scatterometer Image Reconstruction // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. №5. P.1663-1676.