CN107543562B - 一种基于红外掩星传感器校正切高值的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种红外掩星传感器切高校正方法。包括：通过红外掩星传感器获取一级数据，所述一级数据包括多个切高和大气成份；对所述一级数据进行波数处理，去除所述多个切高中的异常切高值；以及在波数范围内对所述大气成份中的多种气体进行敏感性分析；通过所述敏感性分析，在所述波数范围基础上排除所述大气成份中对波数有影响的气体后，采用对数梯度三角法对所述一级数据中的切高进行校正。本申请提供的快速切高校正方法更简便、快速、准确的基于掩星传感器特征的切高校正。
Description
技术领域
本发明涉及切高校正领域，尤其是一种基于红外掩星传感器校正切高值的方法。
背景技术
在卫星掩星观测模式中切高的准确性起着至关重要的作用。切高(TangentHeight)是一系列光路与大气各层切线的海拔高度。在反演大气中气体成分的过程中，切高的高度影响着反演的精确程度。由于红外掩星观测一级切高并不准确，因此在后续反演之前需要对其进行校正。目前红外掩星传感器如ACE-FTS等进行切高的方法需要如CO2先验知识等信息，而且反演速率较慢。一级产品切高的误差来源主要有仪器系统误差，大气折射影响和随机误差三部分。由于大气折射时偏角与大气密度有关，同时随着高度的降低大气密度增加，在对流层顶处会存在较大梯度的切变。因此本申请利用以上性质，主要针对切高校正建立了一种新的快速切高校正方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术存在的一级切高不准确的不足，提供了提供一种更简便、快速、准确的基于掩星传感器特征的切高校正方法。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于红外掩星传感器校正切高值的方法，包括以下步骤：通过红外掩星传感器获取初始数据，对所述初始数据进行处理得到一级数据，所述一级数据包括多个一级切高和大气成份；对所述一级数据进行波数处理，去除所述多个一级切高中的异常切高值；以及在波数范围内对所述大气成份中的多种气体进行敏感性分析；通过所述敏感性分析，在所述波数范围基础上排除所述大气成份中对波数有影响的气体后，选取得到用于订正的波数微窗，采用对数梯度三角法对所述一级数据中的一级切高进行校正。
优选的，所述对数梯度三角法步骤包括：搜索三角网端点，所述三角网右端点为切高拟合线二阶差分的最值点，所述三角网的左端点为第一个切高端点，所述三角网中间点为切高序列中有相对变化第二大点；通过所述三角网左端点、右端点和中间点构建初始直角三角形，所述初始直角三角形的直角点为所述三角网中间点，所述直角点向内采用对数梯度进行收缩，获得多个三角网中间点，将多个三角网中间点、所述三角网左端点和所述右端点通过三次多项式拟合获得多个切高序列；通过计算所述多个切高序列的模拟光谱与实际光谱的最小方差得到校正后的二级切高值。
优选的，通过对所述多个一级切高采用二阶差分的方法求得拐点和滑动点，通过所述拐点和所述滑动点将一级切高分成上下两层，所述上层切高为高层切高，下层切高为低层切高。
优选的，第一个切高端点的理论范围是0～20千米，通过密迭代切高步长法对第一个切高的误差进行校正，通过对数梯度确定所述第一个切高端点。
优选的，通过密迭代切高步长法对所述第一个切高端点的误差进行校正，通过对数梯度确定所述第一个切高端点的步骤包括：第一个切高端点的范围取值在0～10千米和10～20千米时采用滑动正切函数构建迭代步长序列，使得第一个切高端点的中间高度求解步长相对小于远端，并采用高斯权重卷积方法确定第一切高值，从而确定所述第一个切高端点。
优选的，在进行业务化切高校正前通过小步长多次迭代去除高层处系统的切高误差。
本申请提供的快速切高校正方法更简便、快速、准确的基于掩星传感器特征的切高校正。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于红外掩星传感器校正切高值的方法示意图；
图2为本发明实施例提供的氮气吸收谱线敏感性分析示意图；
图3为本发明实施例提供的ACE-FTS切高校正结果示意图；
图4为本发明实施例提供的ACE-FTS切高校正结果精度示意图；
图5为本实施例提供的对数梯度三角法步骤示意图；
图6为本发明实施例提供的对初始数据进行处理的步骤示意图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
图1为本申请实施例提供的一种基于红外掩星传感器校正切高值的方法示意图，如图1所示，包括步骤S101-步骤S103。
步骤S101，通过红外掩星传感器获取初始数据，对所述初始数据进行处理得到一级数据，所述一级数据包括多个一级切高和大气成份。
步骤S102，对所述一级数据进行波数处理，去除所述多个一级切高中的异常切高值；以及在波数范围内对所述大气成份中的多种气体进行敏感性分析。
在如图2所示的例子中，根据HITRAN数据库，氮气在该范围内的吸收谱线吸收线较少，只有5条，分别为：2491.766317、2498.858386、2505.909451、2512.919233和2519.887451，其吸收强度分别为：2.900000e-29、1.020000e-29、1.410000e-29、4.740000e-30和6.270000e-30。但为了跟观测数据匹配，对5条吸收线截取两位小数并以偶数位结尾，在这5条吸收线的基础上，以0.02波数为间隔左右扩展20个波数作为反演对原始波数。
进一步具体地，在如图3所示的例子中,对上述获得的20个波数进行敏感性分析，分析了18层切高，在增加10％后做差，氮气在该波数范围内。
步骤S103，通过所述敏感性分析，在所述波数范围基础上排除所述大气成份中对小数有影响的气体后，采用对数梯度三角法对所述一级数据中的切高进行校正。
在如图4所示的例子中,对这些气体做敏感性分析。在该范围内对氮气吸收可能造成影响的因素有甲烷CH4、一氧化碳CO、水汽H2O、一氧化氮NO、二氧化氮NO2、和臭氧O3。进一步分析可知，对氮气吸收有影响的气体有甲烷CH4、水汽H2O、和臭氧O3，在原有波数范围基础上排除以上影响波数的气体后采用对数梯度三角法对所述一级数据中的多个一级切高进行校正。
图5为本实施例提供的对数梯度三角法步骤示意图，如图5所示，对数梯度三角法步骤包括：步骤S201-S203。
步骤S201，搜索三角网端点，所述三角网右端点为切高拟合线二阶差分的最值点，所述三角网的左端点为第一个切高端点，所述三角网中间点为切高序列中有相对变化第二大点。
优选的，由于大气自身特性，各层切高呈现为凸函数曲线，为区分高层切高和低层切高，采用二阶差分的方法求得拐点和滑动点，通过上述拐点和上述滑动点将多个一级切高分成上下两层，上层切高为高层切高，下层切高为低层切高。
优选的，所述第一个切高端点的理论范围是0～20千米，通过密迭代切高步长法对第一个切高的误差进行校正，通过对数梯度确定所述第一个切高端点。
进一步优选的，通过密迭代切高步长法对所述第一个切高端点的误差进行校正，通过对数梯度确定所述第一个切高端点的步骤包括：根据一级切高高度构建可能的初始切高高度，在可能的初始切高高度附近加密迭代切高步长，在一级切高的高层切高处加大步长。
具体地，第一切高端点的范围取值在0～10千米和10～20千米时采用滑动正切函数构建迭代步长序列，使得第一切高端点的中间高度求解步长相对小于远端，对第一切高值进行优化。这里的远端是0千米和20千米处。由于迭代求优得到的第一切高高度并非与初始估计的可能切高位置一致，因此为了兼容考虑两者，采用高斯权重卷积，使得最后确定的第一切高点为两者综合作用的结果。
需要说明的是，三角网的第一个切高端点的准确性至关重要，因为如果第一个点的误差较大，则很难通过滑动点的收缩构建出的三角网中有和真实切高序列误差足够小的结果。因此对三角网第一个切高端点需要进行进一步的优化。第一个切高端点初始切高值构建的方法是通过以10km(大致为对流层与平流层分界高度)像上至20km处和向下0km处分别构建一系列的切高端点，所选用的步长是通过可放缩、可滑动的正切函数构建的。在一级切高数据中第一个校正前的切高值有一定的影响，以第一个未校正的切高值输入正切函数并调节三个参数(滑动、平移、放缩参数)来得到相应可能初始第一个切高值，即可获得第一个切高的端点。由于正切函数有着向两端步长逐渐扩大的特点，因此用来选择构建步长。在通过ARTs正向模型运算得到的结果中，误差最小的切高高度并不一定是目标实际切高高度，因此误差最小的切高高度为中心，各个高度根据其误差大小进行高斯卷积，使得第一个切高值为优化后的高度。
步骤S202，通过所述三角网左端点、右端点和中间点构建初始直角三角形，所述初始直角三角形的直角点为所述三角网中间点，所述直角点向内采用对数梯度进行收缩，获得多个三角网中间点，将多个三角网中间点、所述三角网左端点和所述右端点通过三次多项式拟合获得多个切高序列。
优选的，在确定三角网左端点和直角点向内收缩的过程均采用距离方差法，即距离直角三角网左端点以及直角点越远的切高点所占权重越小，以此为策略进行优化。
具体地，三角网的右端点和三角网的左端点固定不动，三角网的中间点进行滑动，滑动时对数步长逐渐增加，同时在逐渐靠近右端点和左端点构建直线的过程中步长逐渐减小，同时以三角形的中间点为直角点构建多个直角三角形，并获得多个中间点的切高值以及多个中间点。将多个三角网中间点、三角网左端点和右端点通过三次多项式拟合处多个切高序列。
需要说明的是，因为理想条件下各个切点的切高应呈等差数列逐级递增，因此初始的滑动端点为三角形的直角点，其切高值为目标切高值的概率相对较低，而在逐渐靠近该直线的过程中其为目标切高值的概率在逐渐增加，因此需要逐步减小步长。
步骤S203，通过计算所述多个切高序列的模拟光谱与实际光谱的最小方差得到校正后的二级切高值。
具体地，通过多个三角网中间三角网左端点和右端点通过三次多项式拟合出一系列的切高序列，将这一系列的切高序列构建切高序列池。以多进程的方式来供多核处理器调用通过ARTs正向模型计算出相应的模拟光谱值，将模拟光谱值与卫星观测值进行对比，误差最小的则为校正后的二级切高值。
优选的，在进行业务化切高校正前通过小步长多次迭代去除高层处系统的切高误差。
具体地，由于在高层处一级切高误差来源主要为系统偏差，因此该误差值相对变化较小。通过对多次常数迭代、使用较小步长的方法在进行业务化切高校正前对系统误差进行校正，将校正值应用到后续的高层切高订正中。
本申请提供的快速切高校正方法更简便、快速、准确的基于掩星传感器特征的切高校正。
需要特别说明的是，本申请的方案还包括，通过红外掩星传感器获取的初始数据，需要对初始数据处理，进而获得一级数据，图6为本发明实施例提供的对初始数据进行处理的步骤示意图，如图6所示，步骤包括：
步骤S301，计算算法中所用的红外掩星传感器波段的中心波长和该传感器的Nyquist频率。
进一步具体地，波段的中心波长等于波长范围与波段响应函数的点积除以波段响应函数的积，上述波段的中心波长通过以下公式获取：
进一步具体地，传感器的Nyquist频率fn为fn＝(y/2)/x，其中，x为用弧度表示的FOV，y为传感器像元个数。
步骤S302，通过红外掩星观测模式的卫星和在该卫星上搭载的红外掩星传感器查询并获取一级产品数据中的光谱分辨率，设置红外掩星传感器的采样频率；根据当前产品数据廓线信息以及经纬度信息进行格网划分，并对划分后的网格插值成规则四维张量，构建多种气体的背景库。
具体地，四维张量包括，时间、空间、经度和纬度。
步骤S303，按照经纬度差值最小同时以纬度有限为原则构建查找算法对背景库进行筛选和查找。在计算反演步长时，构建进程池。
步骤S304，用户可选择核数来进行多核计算，以此提高切高校正的速率。
本申请提供的快速切高校正方法更简便、快速、准确的基于红外掩星传感器特征的切高校正。
本领域普通技术人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执轨道，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域普通技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于红外掩星传感器校正切高值的方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过红外掩星传感器获取初始数据，对所述初始数据进行处理得到一级数据，所述一级数据包括多个一级切高和大气成份；
对所述一级数据进行波数处理，去除所述多个一级切高中的异常切高值；以及在波数范围内对所述大气成份中的多种气体进行敏感性分析；
通过所述敏感性分析，在所述波数范围基础上排除所述大气成份中对波数有影响的气体后，选取得到用于订正的波数微窗，采用对数梯度三角法对去除异常切高值后的一级切高进行校正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对数梯度三角法步骤包括：
搜索三角网端点，所述三角网右端点为切高拟合线二阶差分的最值点，所述三角网的左端点为第一个切高端点，所述三角网中间点为切高序列中有相对变化第二大点；
通过所述三角网左端点、右端点和中间点构建初始直角三角形，所述初始直角三角形的直角点为所述三角网中间点，所述直角点向内采用对数梯度进行收缩，获得多个三角网中间点，将多个三角网中间点、所述三角网左端点和所述右端点通过三次多项式拟合获得多个切高序列；
通过计算所述多个切高序列的模拟光谱与实际光谱的最小方差得到校正后的二级切高值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过对所述多个一级切高采用二阶差分的方法求得拐点和滑动点，通过所述拐点和所述滑动点将一级切高分成上下两层，所述上层切高为高层切高，下层切高为低层切高。
4.根据权利要求2或3的方法，其特征在于，所述第一个切高端点的理论范围是0～20千米，通过密迭代切高步长法对第一个切高的误差进行校正，通过对数梯度三角法确定所述第一个切高端点。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过密迭代切高步长法对所述第一个切高端点的误差进行校正，通过对数梯度三角法确定所述第一个切高端点的步骤包括：
所述第一个切高端点的范围取值在0～10千米和10～20千米时采用滑动正切函数构建迭代步长序列，使得所述第一个切高端点的中间高度求解步长相对小于远端，并采用高斯权重卷积方法确定第一切高值，从而确定所述第一个切高端点。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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