星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法技术

本发明专利技术公开了一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，解决现有方法对处理区域地表一致性要求高的问题。一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，包含以下步骤：根据星载微波传感器的历史观测数据中高频通道、低频通道亮温历史值建立训练样本集，并采用机器学习算法确定所述低频通道与高频通道亮温历史值的关系，得到训练模型；将高频通道亮温观测值输入所述训练模型中，得到低频通道亮温模拟值；对低频通道亮温观测值与所述低频通道亮温模拟值进行差值运算，得到无线电频率干扰指数。本发明专利技术实现了对大区域无线电频率干扰的准确检测。

【技术实现步骤摘要】
一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法
本专利技术涉及卫星遥感探测领域，尤其涉及一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法。
技术介绍
现有的无线电频率干扰(RadioFrequencyInterference，RFI)检测方法主要包括谱差法、多通道回归法、主成分分析法和标准化主成分分析法。谱差法利用了两个相邻通道的亮温差异代表了无线电频率干扰信号的强弱，易受到天气和地表因素的影响；多通道回归方法，对研究区域一段时间内不受RFI信号影响并且没有海冰的洋面微波资料进行回归计算，检测效果受制于回归模型精度的影响；主成分分析法当海洋上存在海冰或陆地表面被冰雪覆盖时，其高频通道的散射特性很强，检测出来的RFI存在较多的虚假信息；标准化主成分分析法只能局限于一定的区域范围内。
技术实现思路
本专利技术提供一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，解决现有方法对处理区域地表一致性要求高的问题。一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，包含以下步骤：根据星载微波传感器的历史观测数据中高频通道、低频通道亮温历史值建立训练样本集，并采用机器学习算法确定所述低频通道与高频通道亮温历史值的关系，得到训练模型；将高频通道亮温观测值输入所述训练模型中，得到低频通道亮温模拟值；对低频通道亮温观测值与所述低频通道亮温模拟值进行差值运算，得到无线电频率干扰指数。进一步地，所述方法还包含：对所述无线电频率干扰指数进行校正，得到无线电频率干扰指数校正值。优选地，所述对无线电频率干扰指数进行校正，得到无线电频率干扰指数校正值的步骤，进一步包含：将所述无线电频率干扰指数与高、低阈值进行比较：当所述无线电频率干扰指数大于所述高阈值时，所述无线电频率干扰指数校正值为所述低频通道亮温模拟值；当所述无线电频率干扰指数小于所述低阈值时，所述无线电频率干扰指数校正值为所述低频通道亮温观测值；当所述无线电频率干扰指数小于等于所述高阈值且大于等于所述低阈值时，所述无线电频率干扰指数校正值为所述低频通道亮温观测值与模拟值的加权平均：其中，TBcorr、TBobs、TBsimu分别为所述无线电频率干扰指数校正值、观测值、模拟值，RFIindex为所述无线电频率干扰指数，Tlow、Thigh分别为所述低阈值、高阈值，α为加权系数。进一步地，所述加权系数为：其中，α为所述加权系数，Tlow、Thigh分别为所述低阈值、高阈值，RFIindex为所述无线电频率干扰指数。优选地，所述机器学习算法为随机森林算法。优选地，所述历史观测数据为一个任意区域或全球，包含不同季节、不同天气的观测值。优选地，所述星载微波传感器为风云卫星上的微波成像仪。进一步地，所述高频通道的个数大于等于1，所述低频通道的个数大于等于1。优选地，所述高阈值、低阈值采用图像处理算法计算得到或采用人工设定得到。优选地，所述高阈值、低阈值分别为15、5。本专利技术有益效果包括：本专利技术提供了一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，可以同步完成微波传感器低频通道中无线电频率干扰的检测和校正；同时，采用机器学习的低频通道模拟方案，可以在训练样本集中同时包含有不同的地表类型和不同天气状况下的观测资料，避免了传统无线电频率干扰检测方法对处理区域地表一致性的高要求，从而可以同时完成较大区域甚至全球的无线电频率干扰检测和校正。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法流程实施例；图2为一种包含干扰指数校正的星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法流程实施例；图3(a)为一种星载微波传感器的低频通道亮温观测值实施例；图3(b)为一种星载微波传感器的低频通道亮温模拟值实施例；图3(c)为一种星载微波传感器的无线电频率干扰指数实施例；图3(d)为一种星载微波传感器的无线电频率干扰指数校正值实施例。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术具体实施例及相应的附图对本专利技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。微波低频通道被各种主动和被动遥感探测设备占据，导致不同传感器之间的观测频段具有很大的重叠。因而，在星载微波传感器的低频通道中，其接收的信号除了来自真实地表大气的热辐射外，还会同时接收主动遥感设备发射的信号，这对星载微波传感器的观测数据造成一定程度的干扰，这种干扰被称之为无线电频率干扰(RadioFrequencyInterference，RFI)。RFI会造成观测亮温相比视场内自然大气和地表发射/散射辐射而言异常偏大，从而使得反演的地表参数及资料同化具有较大的误差。现有的RFI检测方法主要包括谱差法、多通道回归法、主成分分析法和标准化主成分分析法等。通常情况下，星载微波传感器探测到的亮温数据值会随着通道频率的增加而增大，即高频通道的亮温值高于低频通道，但当低频通道中存在有无线电频率干扰信号时，会增加低频通道的亮温值，使得亮温随频率的变化趋势发生改变。谱差法就是利用这样一个基本原理，通过定义一个RFI指数来表示低频通道减去高频通道的差值，其大小代表了无线电频率干扰信号的强弱。该方法利用了两个相邻通道的亮温差异，简单有效，但易受到天气和地表因素的影响。多通道回归方法是建立在星载微波传感器多通道间亮温值具有高相关性的基础之上，对研究区域一段时间内不受RFI信号影响并且没有海冰的洋面微波资料进行回归计算，通过其他通道上的观测亮温值估计出指定通道上的亮温值，进而将该通道观测值与回归亮温值之间的偏差作为检测RFI信号的判据，从而该偏差值的大小可以作为RFI信号强弱的一个指标，其检测效果受制于回归模型精度的影响。星载微波传感器各个通道接收到的来自自然辐射的数据通常有很高的相关性，而RFI的存在只会显著地增加低频通道上某些观测点的亮温值，所以受RFI影响的通道和其他剩下的通道之间的关联变得很小。主成分分析法正是利用这一特点，通过构造RFI数据矩阵，再利用其协方差矩阵的特征向量将该数据矩阵在正交的空间中进行投影，得到主分量矩阵。主分量矩阵中，每一个主分量相互正交，第一主分量的方差最大，第二主分量的方差次之，从而可以在新的正交空间中利用与RFI指数最相关的那个主分量来进行RFI检测。但当海洋上存在海冰或陆地表面被冰雪覆盖时，其高频通道的散射特性很强，会使得星载微波传感器的高频通道在这些观测点的亮温值显著降低，从而导致各通道观测的亮温值相关性降低，这使得用主成分分析法检测出来的RFI存在较多的虚假信息。标准化主成分分析法和双主成分分析法虽然能一定程度上减轻这种现象，但其使用过程中仍然对地表的一致性要求较高。然而，对全球观测来说，地表类型复杂多样，且星载微波传感器各通道观测的亮温随天气过程和季节的变化差异很大，这就使得主成分分析法及其改进算法对RFI的检测都只能局限于一定的区域范围内。RFI校正方法主要是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，其特征在于，包含以下步骤：根据星载微波传感器的历史观测数据中高频通道、低频通道亮温历史值建立训练样本集，并采用机器学习算法确定所述低频通道与高频通道亮温历史值的关系，得到训练模型；将高频通道亮温观测值输入所述训练模型中，得到低频通道亮温模拟值；对低频通道亮温观测值与所述低频通道亮温模拟值进行差值运算，得到无线电频率干扰指数。

【技术特征摘要】
1.一种星载微波传感器低频通道无线电频率干扰检测及校正方法，其特征在于，包含以下步骤：根据星载微波传感器的历史观测数据中高频通道、低频通道亮温历史值建立训练样本集，并采用机器学习算法确定所述低频通道与高频通道亮温历史值的关系，得到训练模型；将高频通道亮温观测值输入所述训练模型中，得到低频通道亮温模拟值；对低频通道亮温观测值与所述低频通道亮温模拟值进行差值运算，得到无线电频率干扰指数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包含：对所述无线电频率干扰指数进行校正，得到无线电频率干扰指数校正值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对无线电频率干扰指数进行校正，得到无线电频率干扰指数校正值的步骤，进一步包含：将所述无线电频率干扰指数与高、低阈值进行比较：当所述无线电频率干扰指数大于所述高阈值时，所述无线电频率干扰指数校正值为所述低频通道亮温模拟值；当所述无线电频率干扰指数小于所述低阈值时，所述无线电频率干扰指数校正值为所述低频通道亮温观测值；当所述无线电频率干扰指数小于等于所述高阈值且大于等于所述低阈值时，所述无线电频率干扰指数校正值为所述低频通道亮...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨俊，
申请(专利权)人：中国气象科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11