基于多源遥感数据陆面大气水汽反演的物理统计算法研究
摘要
大气水汽对全球以及区域气候变化有着极其重要的影响, 因而精确的获取水汽数据一直是非常重要的研究课题. 单一传感器的遥感水汽反演算法有一定的局限, 本文致力于发展一个基于多源遥感数据的水汽反演物理统计算法, 该算法还能有效解决有云情况下的水汽反演. 通过将晴空条件下近红外水汽反演结果与基于微波23.8 GHz的水汽敏感波段的组合指数进行回归, 再将有云覆盖区域的微波指数代入到回归反演模型, 从而获得有云覆盖条件下的水汽结果, 实现有云条件下的水汽反演, 对基于光学波段的水汽反演结果进行补充. 不同的地表覆盖会对裸土表面的微波辐射有不同的影响作用, 本文的算法还利用地表覆盖数据有效消除了这一影响, 针对不同的地表覆盖, 分别进行回归模型的建立. 最后将该算法反演的结果与地基GPS的水汽监测数据进行对比, 有云条件下的均方根误差为8 mm, 且利用本算法可以较好的对光学数据进行补充, 具有良好的空间一致性.
引用本文（GB/T 7714）
文兰 冯, 雁君 王, 永前 王, 等. 基于多源遥感数据陆面大气水汽反演的物理统计算法研究[J]. SCIENTIA SINICA Terrae, 2015.
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