一种大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法与流程

1.本发明涉及数据尺度精细化技术领域，具体来说，涉及一种大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法。


背景技术：

2.星载大气温湿廓线探测仪在大气遥感有着广泛的应用。由于天线尺寸和重量受到限制，星载大气温湿廓线探测仪的主要缺点是空间尺度大。大尺度的数据制约着大气温湿廓线探测仪的应用，特别是强对流和台风等极端天气的监测。
3.星载大气温湿廓线探测仪大气遥感图像的尺度精细化主要有三种措施：一方面是从载荷物理技术角度，提升载荷温湿廓线探测仪的天线的口径，从而获得主波束效率更高、主波束宽度更窄的载荷天线，该方法存在极限的口径大小，且受制于航天平台和火箭的空间容量，导致研发周期长且耗资高；二是利用综合孔径微波辐射测量技术，采用稀疏的小口径天线阵列合成一个等效的大口径天线，从而提高观测尺度精细化程度，虽然有效的降低了系统的体积与重量，但也大大增加了载荷的系统复杂度，导致测量精度下降，数据处理算法复杂；另一方面，则是从数据图像处理的角度，利用已有的数据和测得的天线方向图，通过各种尺度精细化的算法，将尺度精细化的图像通过反卷积计算恢复出来。该种方式的优点在于只需利用已有的数据及参数，配合尺度精细化算法，便可以对数据观测尺度精细化程度进行提升处理。
4.在大气观测领域，需要将大气温湿廓线探测仪的亮温产品进行尺度精细化处理，用以适应精细化大气参数产品的生成，特别是在极端天气下台风和强对流天气产品的生成，对大气灾害监测、预报以及气候变化研究都具有重要的意义。


技术实现要素：

5.针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法，能够克服现有技术的上述不足。
6.为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法，包括以下步骤：s1大气温湿廓线探测仪采用交轨扫描的方式进行对地观测，规定一个目标网格，目标网格为用于尺度精细化的网格，目标网格为高尺度精细化网格，目标网格的尺度精细化程度优于或等于大气温湿廓线探测仪最高频段的尺度精细化程度；s2针对每个目标网格寻找邻近的亮温数据，针对大气温湿廓线探测仪的每个观测频段生成对应的邻近亮温数据集；s3针对每个目标网格对应的邻近亮温数据集，计算邻近亮温数据集中每个亮温数据对应的权重因子；s4根据权重因子计算尺度精细化后目标网格上的亮温值，即用邻近亮温数据恢复出目标网格上的尺度精细化后的亮温值。
7.进一步的，所述s2中针对每个目标网格g，分别收集每个观测频段在该目标网格g附近的观测亮温数据，可表示为：，其中，f为对应观测频段，为网格g上收集到的对应观测频段的亮温数据，为该观测频段的亮温数据的权重因子，k代表目标网格g上的亮温数据编号，k∈nearby表示这些亮温数据属于邻近亮温数据集。
8.进一步的，所述s2中邻近亮温数据集为大气温湿廓线探测仪每个观测频段的天线方向图主波束宽度的三倍范围内所包含的亮温数据，即足印中心点落在9db波束宽度范围内的观测亮温数据。
9.进一步的，所述s3中，目标网格g上观测频段f对应的亮温数据集的权重因子满足，其中，m表示目标网格的邻近亮温数据个数，将其写为向量形式，的计算公式为：，，向量的长度为m，向量中的元素表示为：，a为天线方向图立体角覆盖的面积，i为采样点编号，ui代表采样点i的天线方向图增益gi在面积为a的区域上的积分值，向量的长度为m，向量中的元素表示为：，，i为采样点编号，vi代表采样点i的天线方向图增益gi和调整因子fi的乘积在面积为a的区域上的积分值，矩阵p的大小为m
×
m，矩阵p中的元素表示为：，i和j为采样点编号，p
ij
代表采样点i的天线方向图增益gi和采样点j的天线方向图增益gj的重叠部分在面积为a的区域上的积分值，矩阵的大小为m
×
m，矩阵为对角矩阵，对角线上的元素为大气温湿廓线探测仪对应观测频段的测量误差；和两个参数用来调节噪声和观测尺度精细化程度之间的平衡。
10.进一步的，所述s4中目标网格g上，对应观测频段的尺度精细化后的亮温值表示为：，其中，为目标网格g上对应观测频段的尺度精细化后的亮温值，为邻近亮温数据集组成的行向量，为亮温数据集对应的权重因子组成的列向量，向量长度均为m。
11.本发明的有益效果：本发明的大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法能够解决传统的实孔径大气温湿廓线探测仪观测尺度精细化不足的问题，从而达到不限制目标网格、不需要从载荷天线设计上做改进，从数据图像处理的角度并根据数据应用需求利用尺度精细化算法将亮温数据的观测尺度精细化程度提升至指定的目标网格的目的。利用尺度精细化后的数据实现对极端天气例如台风和强对流天气的观测需求。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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。
13.图1是根据本发明实施例所述的大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法的流程示意图。
具体实施方式
14.下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
15.如图1所示，根据本发明实施例所述的大气温湿廓线探测仪的亮温数据尺度精细化方法，包括以下步骤：s1大气温湿廓线探测仪采用交轨扫描的方式进行对地观测，规定一个目标网格，目标网格为用于尺度精细化的网格，目标网格为高尺度精细化网格，目标网格的尺度精细化程度优于或等于大气温湿廓线探测仪最高频段的尺度精细化程度；s2针对每个目标网格寻找邻近的亮温数据，针对大气温湿廓线探测仪的每个观测频段生成对应的邻近亮温数据集；s3针对每个目标网格对应的邻近亮温数据集，计算邻近亮温数据集中每个亮温数据对应的权重因子；s4根据权重因子计算尺度精细化后目标网格上的亮温值，即用邻近亮温数据恢复出目标网格上的尺度精细化后的亮温值。
16.以上所述s2中针对每个目标网格g，分别收集每个观测频段在该目标网格g附近的观测亮温数据，可表示为： ，其中，f为对应观测频段，为网格g上收集到的对应观测频段的亮温数据，为该观测频段的亮温数据的权重因子，k代表目标网格g上的亮温数据编号，k∈nearby表示这些亮温数据属于邻近亮温数据集。
17.以上所述s2中邻近亮温数据集为大气温湿廓线探测仪每个观测频段的天线方向图主波束宽度的三倍范围内所包含的亮温数据，即足印中心点落在9db波束宽度范围内的观测亮温数据。
18.以上所述s3中，目标网格g上观测频段f对应的亮温数据集的权重因子满足，其中，m表示目标网格的邻近亮温数据个数，将其写为向量形式，的计算公式为：，，向量的长度为m，向量中的元素表示为：，a为天线方向图立体角覆盖的面积，i为采样点编号，ui代表采样点i的天线方向图增益gi在面积为a的区域上的积分值，向量的长度为m，向
量中的元素表示为：，，i为采样点编号，vi代表采样点i的天线方向图增益gi和调整因子fi的乘积在面积为a的区域上的积分值，矩阵p的大小为m
×
m，矩阵p中的元素表示为：，i和j为采样点编号，p
ij
代表采样点i的天线方向图增益gi和采样点j的天线方向图增益gj的重叠部分在面积为a的区域上的积分值，矩阵的大小为m
×
m，矩阵为对角矩阵，对角线上的元素为大气温湿廓线探测仪对应观测频段的测量误差；和两个参数用来调节噪声和观测尺度精细化程度之间的平衡。
19.以上所述s4中目标网格g上，对应观测频段的尺度精细化后的亮温值表示为：，其中，为目标网格g上对应观测频段的尺度精细化后的亮温值，为邻近亮温数据集组成的行向量，为亮温数据集对应的权重因子组成的列向量，向量长度均为m。
20.为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
21.在具体使用时，选择用于尺度精细化的目标网格，针对每个目标网格寻找邻近的亮温数据，针对每个目标网格计算邻近亮温数据集对应的权重因子，根据权重因子计算目标网格上的尺度精细化后的亮温值。
22.综上所述，借助于本发明的上述技术方案，能够解决传统的实孔径大气温湿廓线探测仪观测尺度精细化程度不足的问题，从而达到不限制目标网格、不需要从载荷天线设计上做改进，从数据图像处理的角度并根据数据应用需求利用尺度精细化算法将亮温数据的观测尺度精细化程度提升至指定的目标网格的目的。利用尺度精细化后的数据实现对极端天气例如台风和强对流天气的观测需求。
23.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。