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Sea surface temperature retrieval based on simulated microwave polarimetric measurements of a one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer

引用

Acta Oceanologica Sinica 2021年第3期40卷 122-133页

作者： Mengyan Feng Weihua Ai Wen Lu Chengju Shan Shuo Ma Guanyu Chen College of Meteorology and Oceanography National University of Defense TechnologyNanjing 211101China Zhejiang University of Water Resources and Electric Power Hangzhou 310000China PLA Troop 32033 Haikou 570100China

Compared with traditional real aperture microwave radiometers,one-dimensional synthetic aperture microwave radiometers have higher spatial *** this paper,we proposed to retrieve sea surface temperature using a one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer that operates at frequencies of 6.9 GHz,10.65 GHz,18.7 GHz and 23.8 GHz at multiple incidence *** used the ERA5 reanalysis data provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts and a radiation transmission forward model to calculate the model brightness *** brightness temperature measured by the spaceborne one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer was simulated by adding Gaussian noise to the model brightness ***,a backpropagation(BP)neural network algorithm,a random forest(RF)algorithm and two multiple linear regression algorithms(RE1 and RE2)were developed to retrieve sea surface temperature from the measured brightness temperature within the incidence angle range of 0°-65°.The results show that the retrieval errors of the four algorithms increase with the increasing Gaussian *** BP achieves the lowest retrieval errors at all incidence *** retrieval error of the RE1 and RE2 decrease first and then increase with the incidence angle and the retrieval error of the RF is contrary to that of RE1 and RE2.

关键词： one-dimensional synthetic aperture microwave radiometer sea surface temperature retrieval neural network random forest multiple linear regression

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