导读:本文包含了被动微波论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:微波遥感,土壤水分,质量评估,干旱监测
被动微波论文文献综述
胡蝶,沙莎,王丽娟,王玮[1]（2019）在《欧空局主被动微波土壤水分融合产品在甘肃省干旱监测中的应用》一文中研究指出选取甘肃省为研究区域,利用自动土壤水分观测站(ASMS) 0～10 cm土壤体积含水量数据对ESA CCI_SM(European Space Agency climate change initiative soil moisture)产品进行质量评估,并基于此产品分析长时间序列土壤体积含水量的时空变化特征,在此基础上,进一步构建土壤水分状态指数(soil moisture condition index,SMCI)应用于干旱监测。结果表明:(1) ESA CCI_SM在陇东地区与自动站土壤水分观测值的相关性最好(R=0. 71),其次是陇中、陇南和甘岷地区,共有92%的站点的R通过0. 01显着性检验。(2) ESA CCI_SM产品较好地呈现了西北部土壤湿度较干燥、东南部较湿润的空间分布特征。土壤体积含水量具有明显季节变化,秋季较高,其次是夏季,冬春季较低。(3)基于ESA CCI_SM产品构建的SMCI较好地监测出2002年7—10月伏秋连旱和2009年4—6月春夏连旱的发生发展过程,该数据产品在陇东和陇中雨养农业区的干旱监测应用较好。(本文来源于《干旱气象》期刊2019年04期）
姜瑶,邹喜华,严相雷,罗斌,潘炜[2]（2019）在《基于被动补偿的点到多点微波信号光纤稳相传输》一文中研究指出微波信号的稳相传输在雷达、空间观测以及卫星导航等领域有广泛的应用。针对目前点对点稳相传输方案传输效率不高以及主动补偿速度较慢等问题,研究并提出了一种基于被动补偿的适用于大范围、多站点微波信号光纤稳相传输的方案。微波信号在本地端经功分器分为两路,分别作为待传信号和分频后的探测信号;待传信号在本地端与经光纤往返传输的探测信号混频获得下变频信号;该下变频信号传输到远端与前向探测信号混频后生成相位稳定的微波信号,通过结构的合理设计实现点到多点稳相传输。经过实验验证后可知:2 GHz信号在10 km光纤链路下多链路分布结构的均方根(RMS)延时抖动为0.968 ps,在11 km光纤链路下单链路分布结构的均方根延时抖动达到1.606 ps。(本文来源于《光学学报》期刊2019年09期）
范昕桐[3]（2019）在《基于星载被动微波遥感数据的中国东北地区积雪深度反演研究》一文中研究指出随着计算机技术的飞速发展,地理信息的处理和分析方法越来越先进,遥感技术也越来越成熟,大范围的地表参数研究从主要依靠人力与时间的实地勘测转变为依靠遥感手段与小范围采集相结合的方法。季节性积雪覆盖在全球气候变化及水文循环中扮演着重要角色,地面站点等传统点观测虽然可以代表特定区域内的地表特性,但是难以代表大范围内的积雪情况,遥感技术的出现,解决了大范围观测地表参数的问题,所以当前大范围的积雪研究主要依靠遥感手段。积雪遥感涵盖多个研究方向,如光学遥感积雪研究和微波遥感积雪研究等方面,并随着卫星技术的发展,积雪遥感技术将会更加完善。本文在总结国内外被动微波积雪研究成果的基础上,进行了深入的探索,具体的研究工作和创新成果如下:(1)基于星载被动微波数据的中国东北地区雪深反演算法对比验证研究研究综合考虑不同下垫面类型,实现了AMSR2雪深反演算法和FY3BMWRI中国区域雪深反演算法在中国东北地区雪深反演结果的验证分析。为确定两种算法的反演准确度,将反演所得到的结果与该地区国家气象站点所观测到的雪深数据进行了比较。此外,比较了AMSR2雪深产品、风云雪深产品和反演的结果,并分析了反演结果与标准雪深产品之间的差异。实验结果表明:对于森林下垫面,AMSR2雪深反演算法反演结果接近FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法反演结果,均方根误差(RMSE)分别为13.64cm和13.53cm;对于草地和农田下垫面,FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法的雪深反演结果明显好于AMSR2雪深反演算法,此时RMSE分别为6.96cm和8.88cm。(2)基于自适应最小外接矩形的雪粒径自动测量方法雪粒径大小影响着积雪的辐射亮温,目前雪粒径测量主要以手动测量为主,而实际需要测量的雪粒径数据量较大,研究在总结野外实验测量经验及数据结果的基础上,提出了基于自适应最小外接矩形的雪粒径自动测量方法。实验结果表明实际测量结果雪粒径大小的平均值为3.21mm,自动测量结果雪粒径大小的平均值为2.98mm,实验误差在可以接受的误差范围内,而且此方法大大节省了人力与时间,是一种较快捷的雪粒径测量方法。(3)基于星载被动微波亮温差雪深查找表的中国东北地区雪深反演算法研究通过对比分析AMSR2雪深反演算法和FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法在中国东北地区雪深反演结果,并在统计分析大量野外采集的实测积雪参数数据的基础上,使用多层积雪微波发射模型(MEMLS)模拟亮温差与积雪深度之间的对应关系,利用所建立的亮温差雪深查找表反演东北地区雪深。在查找表建立起来之后,使用AMSR2和FY3B-MWRI被动微波辐射计提供的亮温差数据去搜索查找表中对应的雪深值,并与实际测量得到的雪深值以及使用半经验算法反演的雪深进行对比分析。结果表明本文使用MEMLS所建立的农田雪深查找表相比其他方法能够取得较高的反演准确度。当使用亮温数据为FY3BMWRI数据,并且当在积雪积累期、稳定期和消融期叁个时期实际雪深平均值分别为6cm、13cm和15cm时,查找表结果的均方根误差(RMSE)分别为3.23cm、4.24cm和4.10cm,偏差(Bias)平均值分别为2cm、3cm和3cm。随着被动微波遥感技术的不断完善,被动微波遥感积雪研究已成为热门研究课题,本文通过对以上内容的研究为以后中国东北地区的积雪研究提供了参考。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
王星星[4]（2019）在《基于被动微波遥感的湖冰物候监测和对比分析研究》一文中研究指出湖冰物候是用于描述湖冰覆盖季节性循环的术语,是气候变化的指示因子。被动微波数据可以在长时间的湖冰物候监测方面有较好的应用,但调研发现当前对基于被动微波的湖冰物候判读规则有所欠缺,使得基于被动微波监测的湖冰物候区域性对比缺乏。本文以被动微波数据为遥感数据源,利用最邻近法获取湖泊采样点亮度温度信息;通过MODIS归一化积雪指数产品(NDSI)进行湖冰识别及去云处理后,得到时间序列的湖冰范围及覆盖比例数据。然后将获得的湖泊被动微波亮温信息与MODIS获得的湖冰覆盖比例数据进行对比,同时结合气温、湖面积雪覆盖度数据,制定出一套基于被动微波遥感数据的湖冰物候判别规则,该规则分为四大类,可适用于不同区域的湖泊湖冰物候判读。根据此判别规则获得的湖冰物候,与光学监测结果、地面观测结果对比表明:被动微波监测结果与MODIS、地面监测结果具有较高一致性,但也存在差别。即对于开始冻结参数,被动微波所监测的结果与MODIS监测结果较为一致,但略早于地面观测;对于完全冻结参数,被动微波、MODIS的监测结果均晚于地面观测,被动微波的监测结果略早于MODIS;对于开始融化参数,地面观测晚于被动微波和MODIS的监测结果;对于完全融化参数,地面观测结果与被动微波较为一致,但地面观测结果晚于MODIS。在此基础上获得北欧、青藏高原、蒙古高原叁个区域共91个湖泊(采样点)的湖冰物候参数,对叁个区域的湖冰物候变化特征作对比分析,结果表明,北欧湖冰物候随纬度变化,而在青藏高原与蒙古高原则呈现空间集聚性;叁个区域的湖泊冰覆盖时长呈缩短趋势,开始冻结参数呈延迟趋势,完全融化参数呈提前趋势,但在青藏高原有40%的湖泊冰覆盖时长呈延长趋势。通过对影响青藏高原湖冰物候变化的驱动因子的相关分析表明,湖泊矿化度对湖冰物候参数的影响较小,而湖泊水量与湖冰覆盖时长呈负相关,与开始冻结日期呈正相关,与完全融化日期呈不显着相关;湖泊所处海拔与湖泊冰覆盖时长呈正相关,与开始冻结日期呈负相关、与完全融化呈正相关。尽管这叁个因子仍不能有效回答青藏高原湖泊冰覆盖时间延长的原因,但为湖冰物候变化分析提供了更多思路。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-01）
王春梅,顾行发,余涛,周翔,占玉林[5]（2019）在《被动微波土壤水分产品真实性检验研究进展》一文中研究指出随着全球气候变化和陆面数据同化研究对土壤水分反演精度要求的不断提高,大尺度被动微波土壤水分产品的真实性检验变得极为重要。如何获取可以代表卫星观测尺度"真值"、并能表征空间异质性的土壤水分观测场,成为被动微波土壤水分产品真实性检验的关键问题。土壤水分观测场的构建涉及地面观测、同步观测、尺度转换等关键环节,可通过"点代面"和"多源信息融合"这2个技术途径进行构建。简要总结了应用于大尺度土壤水分的5种典型的真实性检验方法,包括实测样本数据检验、影像数据交叉检验、模型模拟检验、影响因素检验和传统地统计检验。这5种方法或缺乏对先验知识的有效利用,或忽略地面实测的重要性,或在综合利用多源数据类型的先验知识信息方面不足。随着贝叶斯最大熵理论的发展,基于贝叶斯最大熵理论和先验知识的大尺度土壤水分产品真实性检验有望发展成为一种可靠的方法。贝叶斯最大熵理论的优势在于,能够提供灵活的数据利用方式,使多种来源、多种类型的数据集有机会同时被用于卫星观测尺度的时空分析,生成高分辨率土壤水分数字地图,从而为大尺度土壤水分产品的真实性检验研究提供一个新的途径。(本文来源于《浙江农业学报》期刊2019年05期）
陈鹤,车涛,戴礼云[6]（2018）在《基于FY-MWRI的中国西部被动微波积雪判识算法》一文中研究指出积雪是冰冻圈中分布最广泛的要素,在气候变化以及水文循环中扮演着重要角色。微波遥感因其全天时全天候工作、具有一定穿透性等优势,成为积雪监测的重要手段。利用FY-3C卫星同步观测获取的微波成像仪(MWRI)被动微波亮度温度数据、融合可见光红外扫描仪(VIRR)与中等分辨率成像光谱仪(MERSI)数据得到的积雪产品,结合MODIS地表分类数据、地表温度数据,发展了基于国产卫星数据的被动微波积雪判识算法。首先提取无云覆盖的不同地表类型被动微波数据像元样本,然后对各地表类型的微波特征进行分析,利用空间聚类的方法,得到TB19V-TB19H、TB19V-TB37V、TB22V、TB22V-TB89V、(TB22V-TB89V)—(TB19V-TB37V)这五类可以较好地区分积雪和其他类似积雪地表的指标。最后应用MODIS积雪产品为参考对该积雪判识算法进行精度评价,该算法在中国西部积雪判识总体精度为87.1%,漏判率为4.6%,误判率为23.3%;Grody算法判识总体精度为78.6%,漏判率为9.8%,误判率为30.7%,该算法判识精度高于Grody算法;通过Kappa系数分析比较,该算法积雪判识结果的Kappa系数值为47.3%,高于Grody算法判识结果的Kappa系数值39.9%,表明该算法积雪判识结果与MODIS积雪产品判识结果一致性更好。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2018年06期）
张子瑾,董晓龙[7]（2018）在《被动微波遥感海面气压在热带气旋分析中的应用》一文中研究指出1引言热带气旋的海面气压场对热带气旋结构以及动力特征分析、热带气旋的移动路径和强度预报都至关重要~([1])。目前,海面气压观测主要依赖于原位观测,如浮标和下投探空观测等。这些观测手段空间分辨率差,探测成本高,难以满足热带气旋分析的需求。通过星载遥感手段获取热带气旋的海面气压场信息是国内外学者关心的重要课题,目前提出的最有效的方案是利用星载散射计风场资料,根据风压关系,推导海面气(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报》期刊2018-10-24）
张晨雷,季青,庞小平,刘畅[8]（2018）在《北极海冰表面被动微波遥感积雪深度产品的比较》一文中研究指出北极海冰表面积雪的变化影响大气与海洋的能量收支平衡,对全球气候系统有着至关重要的作用。海冰表面积雪深度是精确估算海冰厚度的重要输入参数。针对如何应用不同机构发布的被动微波遥感积雪深度产品问题,比较了国际主流机构发布的基于叁种传感器的四种积雪深度产品,并利用物质平衡浮标与机载雪雷达观测的积雪深度数据进行验证和评估。结果表明,德国不莱梅大学(UB)发布产品的海冰表面积雪深度大于美国雪冰数据中心(NSIDC)与美国航天航空局(NASA)产品的积雪深度,平均差异达到10cm;四种积雪产品中,NSIDC AMSR-E积雪深度产品精度最优;对比UB发布的不同传感器积雪深度发现,SSMIS(Special Sensor Microwave Imager Sounder)传感器反演的积雪深度相比AMSR-E(AdvancedMicrowaveScanningRadiometerforEarthObservingSystem)积雪深度与观测值的偏差与均方根误差较小,精度更高;不同机构发布的积雪深度产品虽存在精度上差异,但总体都能较好地反映北极海冰表面积雪深度的时空变化。分析和验证不同机构发布的不同传感器积雪深度产品的差异和精度,可为进一步估算北极海冰厚度并分析北极航道适航性提供依据,为北极海冰与气候变化研究提供参考。(本文来源于《第五届高分辨率对地观测学术年会论文集》期刊2018-10-17）
邱玉宝,王星星,阮永俭,解鹏飞,钟钰[9]（2018）在《基于星载被动微波遥感的青藏高原湖冰物候监测方法》一文中研究指出湖冰物候影响着区域及全球气候,是全球变化的敏感因子,青藏高原湖泊众多,冻融现场监测数据缺乏,而微波具有对冰水相变敏感、时间分辨率高、历史存档数据长等特点,这对于长时间序列湖冰物候研究具有重要意义.然而,被动微波遥感空间分辨率低、湖泊亮温的精准定位难.论文通过获取AMSR-E/Aqua和AMSR-2/Gcom-W1的亮温数据,构建了基于轨道亮温数据的阈值判别法,通过对青藏高原不同区域和不同大小的青海湖、色林错、哈拉湖以及阿其克库勒湖进行测试研究:与青海湖现场观测对比,湖泊完全冻结日期与开始融化日期最大误差小于3天;与无云光学遥感判别结果相比,4个湖泊的冻融参数误差为2~4天.结果表明,被动微波轨道亮温数据可实现青藏高原地区亚像元级中大型湖泊冻融信息的获取,历史卫星资料可为湖冰物候的监测提供重要的支撑.(本文来源于《湖泊科学》期刊2018年05期）
肖雄新,张廷军[10]（2018）在《基于被动微波遥感的积雪深度和雪水当量反演研究进展》一文中研究指出积雪是冰冻圈重要组成要素之一,也是对天气和气候响应最为敏感的自然要素。被动微波能够穿透云层、积雪和大气进行全天候、全天时地工作,在估算积雪深度、雪水当量等积雪参数上有很大优势。综述了国内外基于被动微波遥感的积雪参数反演研究的进展,首先介绍了被动微波遥感监测积雪的基本理论,以及被动微波遥感数据;然后将当前的积雪深度和雪水当量反演算法总结为4类:(1)基于统计的线性反演算法;(2)基于微波积雪模型的反演算法;(3)基于先验知识的非线性反演算法;(4)数据融合与数据同化。随后介绍了常用的7种积雪数据产品,并讨论了影响积雪深度和雪水当量反演精度的几个因素,最后对未来积雪参数反演研究方向做出了展望。(本文来源于《地球科学进展》期刊2018年06期）
被动微波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
微波信号的稳相传输在雷达、空间观测以及卫星导航等领域有广泛的应用。针对目前点对点稳相传输方案传输效率不高以及主动补偿速度较慢等问题,研究并提出了一种基于被动补偿的适用于大范围、多站点微波信号光纤稳相传输的方案。微波信号在本地端经功分器分为两路,分别作为待传信号和分频后的探测信号;待传信号在本地端与经光纤往返传输的探测信号混频获得下变频信号;该下变频信号传输到远端与前向探测信号混频后生成相位稳定的微波信号,通过结构的合理设计实现点到多点稳相传输。经过实验验证后可知:2 GHz信号在10 km光纤链路下多链路分布结构的均方根(RMS)延时抖动为0.968 ps,在11 km光纤链路下单链路分布结构的均方根延时抖动达到1.606 ps。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
被动微波论文参考文献
[1].胡蝶,沙莎,王丽娟,王玮.欧空局主被动微波土壤水分融合产品在甘肃省干旱监测中的应用[J].干旱气象.2019
[2].姜瑶,邹喜华,严相雷,罗斌,潘炜.基于被动补偿的点到多点微波信号光纤稳相传输[J].光学学报.2019
[3].范昕桐.基于星载被动微波遥感数据的中国东北地区积雪深度反演研究[D].吉林大学.2019
[4].王星星.基于被动微波遥感的湖冰物候监测和对比分析研究[D].江西理工大学.2019
[5].王春梅,顾行发,余涛,周翔,占玉林.被动微波土壤水分产品真实性检验研究进展[J].浙江农业学报.2019
[6].陈鹤,车涛,戴礼云.基于FY-MWRI的中国西部被动微波积雪判识算法[J].遥感技术与应用.2018
[7].张子瑾,董晓龙.被动微波遥感海面气压在热带气旋分析中的应用[C].第35届中国气象学会年会S1灾害天气监测、分析与预报.2018
[8].张晨雷,季青,庞小平,刘畅.北极海冰表面被动微波遥感积雪深度产品的比较[C].第五届高分辨率对地观测学术年会论文集.2018
[9].邱玉宝,王星星,阮永俭,解鹏飞,钟钰.基于星载被动微波遥感的青藏高原湖冰物候监测方法[J].湖泊科学.2018
[10].肖雄新,张廷军.基于被动微波遥感的积雪深度和雪水当量反演研究进展[J].地球科学进展.2018