SMAP衛(wèi)星輻射計(jì)在中國近海及沿岸的RFI特征分析

周瑋辰，韓震，2，王藝晴，羅志鮮，付定甜

（1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海201306；2.遠(yuǎn)洋漁業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，上海201306）

SMAP衛(wèi)星輻射計(jì)在中國近海及沿岸的RFI特征分析

周瑋辰1，韓震1，2，王藝晴1，羅志鮮1，付定甜1

（1.上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海201306；2.遠(yuǎn)洋漁業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，上海201306）

射頻干擾RFI（Radio-Frequency Interference）的校正和抑制一直是微波遙感研究領(lǐng)域的重要問題之一。本文基于SMAP衛(wèi)星2015年5月1日至5日L波段輻射計(jì)亮溫?cái)?shù)據(jù)對中國近海及沿岸的射頻干擾進(jìn)行了特征分析。研究發(fā)現(xiàn)RFI分布不均勻，主要集中在城市群及其周邊地區(qū)；通過對比輻射計(jì)天線接收的亮溫?cái)?shù)據(jù)與射頻干擾校正和抑制后的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)域主要的射頻干擾（95%）的平均值為1.4 K，整體射頻干擾平均值為2.5 K，標(biāo)準(zhǔn)差為6.5；研究區(qū)域中不同波段和極化的數(shù)據(jù)受到射頻干擾影響較為相似，受射頻干擾影響最大的是升軌的垂直極化數(shù)據(jù)，受影響最小的是升軌的水平極化數(shù)據(jù)。

射頻干擾；SMAP衛(wèi)星；亮溫；輻射計(jì)

射頻干擾RFI（Radio Frequency Interference）是指頻率相近的目標(biāo)電磁波與干擾電磁波同時(shí)被衛(wèi)星傳感器接收時(shí)，干擾電磁波對傳感器造成的干擾。射頻源對衛(wèi)星的發(fā)射功率、發(fā)射頻率、天線方向圖、天線增益和傳輸損耗等參數(shù)影響各異，RFI主要通過視距傳播、反射傳播、繞射傳播以及大氣折射和散射作用等途徑進(jìn)入衛(wèi)星傳感器。針對衛(wèi)星數(shù)據(jù)的RFI檢測與抑制一直都是一個(gè)科學(xué)難題（Aksoy et al，2011；霍文娟等，2013）。Niamsuwan等2005年對L波段的射頻干擾進(jìn)行研究，并闡述了輻射計(jì)的設(shè)計(jì)和如何運(yùn)用脈沖消隱技術(shù)獲取有效的數(shù)據(jù)方法（Niamsuwan et al，2005）。Belz等2011年使用PALSAR傳感器和UAVSAR傳感器的數(shù)據(jù)分析了衛(wèi)星對地觀測的L波段可能受到的射頻干擾（Belz et al，2011）。Daganzo等2013年分析了SMOS衛(wèi)星輻射計(jì)受到的射頻干擾，得出全球主要的射頻干擾源分布在歐洲和亞洲，占到全球RFI源的73%（Daganzo et al，2013）。Vine等2014年利用Aquarius衛(wèi)星L波段主被動(dòng)探測系統(tǒng)研究了全球射頻干擾分布，研究表明在射頻干擾對輻射計(jì)的影響主要在陸地（Vine et al，2014）。王新新等2015年利用SMOS衛(wèi)星資料對我國地區(qū)的L波段射頻干擾進(jìn)行特征分析，并使用stokes參數(shù)對射頻干擾源進(jìn)行了檢測（王新新等，2015）。2016年盧海梁等利用SMOS衛(wèi)星資料對中國地區(qū)L波段射頻干擾進(jìn)行分析，研究了射頻干擾在我國地區(qū)的地理位置分布，時(shí)間和方位變化特征，部分地區(qū)射頻干擾來源（盧海梁等，2016）。目前對被動(dòng)微波輻射計(jì)受到的射頻干擾去除和抑制的研究主要集中在識(shí)別和分析射頻干擾源分布及造成的異常值上，而對射頻干擾地區(qū)信號(hào)剔除和獲取有效數(shù)據(jù)的方法研究較少。RFI源主要集中在東亞和歐洲，中國大陸和沿岸地區(qū)受到干擾嚴(yán)重，致使在這部分地區(qū)遙感數(shù)據(jù)具有較大偏差甚至缺失（Mohammed et al，2016；Oliva et al，2016），因此對RFI源位置以及其對L波段衛(wèi)星微波輻射計(jì)的影響規(guī)律的分析，對提高我國內(nèi)陸和近岸地區(qū)的衛(wèi)星觀測精度具有重要意義。本文使用土壤濕度主被動(dòng)探測計(jì)劃衛(wèi)星SMAP（Soil Moisture Active and Passive mission）的資料對我國部分內(nèi)陸和沿海地區(qū)受到的射頻干擾的分布和強(qiáng)度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。

1 數(shù)據(jù)源和研究區(qū)域

SMAP衛(wèi)星是美國國家航空和宇宙航行局于2015年1月31日發(fā)射的一顆衛(wèi)星，其搭載的L波段的輻射計(jì)（1 400－1 427 MHz），可以獲得空間分辨率為40KM的垂直極化（V）和水平極化（H）的亮溫?cái)?shù)據(jù)和第三、第四斯托克斯參數(shù)（T3和T4），以中心入射角為40度、掃描速率13.0～14.6 rp/m進(jìn)行橢圓掃描，獲取1000 KM的掃描幅寬，重訪周期為2～3天。SMAP衛(wèi)星搭載了星載系統(tǒng)性探測和抑制射頻干擾設(shè)備，可以配合地面站進(jìn)行多重RFI探測。經(jīng)過地面站處理后SMAP衛(wèi)星可獲得精確度小于或等于1.3K的水平、垂直極化亮溫?cái)?shù)據(jù)，RFI造成的誤差小于或等于0.3 K（Entekhabi et al，2010；Mohammed et al，2015）。本文的研究區(qū)域是中國部分內(nèi)陸和沿海地區(qū)，范圍為105°－140°E，15°－45°N（圖1）。使用的數(shù)據(jù)為2015年5月1日至5日的L1B_TB亮溫?cái)?shù)據(jù)，并利用MATLAB2015a對數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)算和處理分析。

圖1 研究區(qū)域

2 SMAP衛(wèi)星的RFI檢測

在地面站中SMAP衛(wèi)星數(shù)據(jù)會(huì)被應(yīng)用到不同的檢測算法中進(jìn)行檢測，被檢測到的RFI的數(shù)據(jù)值將會(huì)被標(biāo)記，然后根據(jù)最大可能性檢測的方法對標(biāo)記的射頻干擾進(jìn)行邏輯運(yùn)算，剔除RFI干擾。最終獲得的垂直極化和水平極化亮溫產(chǎn)品的射頻干擾誤差小于或等于0.3 K，總誤差小于或等于1.3 K。

2.1 脈沖檢測法

脈沖檢測法以接收到信號(hào)的地理坐標(biāo)為單位通過檢測在相同時(shí)間中的天線亮溫的增幅變化來探測RFI。此算法主要適用于短時(shí)間內(nèi)具有較大振幅的脈沖波干擾，脈沖波主要來自于對空監(jiān)視雷達(dá)發(fā)出的脈沖（Noppasin et al，2005；路澤廷等，2015）。SMAP衛(wèi)星運(yùn)用此檢測算法使用全波段天線亮溫?cái)?shù)據(jù)（TA），公式如下：其中TA為天線溫度。mtd為穩(wěn)健估計(jì)，即脈沖重復(fù)周期中去除最小的5%的樣本數(shù)據(jù)與最大的5%的樣本數(shù)據(jù)后的均值。β為閾值，σtd為標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)觀測值與預(yù)測均值的差大于標(biāo)準(zhǔn)差與閾值的乘積時(shí)確認(rèn)為被射頻干擾污染，此觀測值將被標(biāo)記。

σtd的計(jì)算公式如下：

Trec是天線接收到的亮溫，BW是輻射計(jì)的帶寬，為24 MHz，τ（τ=0.3 ms）是脈沖重復(fù)周期樣本的時(shí)長。

當(dāng)系統(tǒng)最終確認(rèn)觀測值被脈沖形式的射頻干擾污染后將會(huì)剔除此時(shí)間段的異常亮溫值，剩余時(shí)間段的數(shù)據(jù)仍為有效數(shù)據(jù)，以此方法可以去除脈沖形式的射頻干擾污染。

2.2 交叉頻點(diǎn)算法

交叉頻點(diǎn)算法與脈沖檢測法一樣檢測相同時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)增幅量來探測輻射干擾（Guner et al，2010）。與脈沖檢測法不同的是它使用16個(gè)部分波段（每個(gè)帶寬1.5 MHz）測量數(shù)據(jù)，每個(gè)樣本時(shí)間為4個(gè)脈沖重復(fù)周期（4τ=1.2 ms），RFI檢測方式與上式（1）相同。σtd的計(jì)算略有不同，公式如下：

其中，Trec是天線接收到的亮溫。n表示軌道中樣本的數(shù)量。τ（τ=0.3 ms）是脈沖重復(fù)周期樣本的時(shí)長。

此算法使用部分波段測量數(shù)據(jù)，對不同頻率內(nèi)的射頻干擾進(jìn)行檢測，系統(tǒng)會(huì)剔除被射頻干擾污染波段的異常數(shù)據(jù)。

2.3 峰態(tài)檢測算法

峰值檢測算法會(huì)對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行RFI檢測，它使用前四個(gè)集成時(shí)間的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值計(jì)算統(tǒng)計(jì)，區(qū)分高斯分布與非高斯分布的信號(hào)，借此判斷檢測數(shù)據(jù)是否被RFI污染（Roo et al，2007）。其核心算法公式如下：

其中μn為第n個(gè)接收信號(hào)時(shí)間點(diǎn)，未受到射頻干擾污染的常規(guī)峰值為3，若觀測峰值與常規(guī)峰值的差大于其閾值βk與觀測值標(biāo)準(zhǔn)差的乘積，則會(huì)被標(biāo)注為疑似射頻干擾數(shù)據(jù)。其公式如下：

其中k為由（4）得到的觀測數(shù)據(jù)的峰值，knom為常規(guī)峰值，σk為觀測值的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.4 極化檢測算法

在自然界中有水平極化和垂直極化的亮溫?cái)?shù)據(jù)，若沒有RFI，則第三、第四斯托克斯參數(shù)（T3和T4）會(huì)接近0（Parde et al，2011）。第三、第四斯托克斯參數(shù)對RFI較敏感，當(dāng)這兩個(gè)參數(shù)異常大時(shí)代表此處有RFI污染。SMAP地面站的RFI檢測算法是個(gè)較為簡單的閾值檢測算法，它的主要理論是尋找超出規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)差的變量并將其認(rèn)定為輻射干擾。其RFI判別式如下：

其中β3，4為閾值，σ3，4（t）為第三、第四斯托克斯參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)?shù)谌?、第四斯托克斯參?shù)的絕對值大于閾值與標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)此處被判斷為輻射干擾。

SMAP衛(wèi)星地面站對上述四種檢測算法所標(biāo)注出的RFI位置進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，同時(shí)對軌道數(shù)據(jù)對應(yīng)的閾值和錯(cuò)誤率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，之后使用最大可能性RFI檢測邏輯算法對RFI進(jìn)行標(biāo)定。系統(tǒng)根據(jù)不同的干擾類型剔除被污染的數(shù)據(jù)，留下未被污染的有效數(shù)據(jù)儲(chǔ)存于L1B_TB級(jí)數(shù)據(jù)中。若整個(gè)波段在成像時(shí)間內(nèi)都被污染則剔除該地區(qū)的有效數(shù)據(jù)。

3 SMAP衛(wèi)星RFI源探測及分析

3.1 射頻干擾檢測

由于中國沿岸地區(qū)的射頻干擾嚴(yán)重，本文使用SMAP衛(wèi)星2015年5月1號(hào)至5號(hào)的L1B_TB數(shù)據(jù)對中國沿海地區(qū)的射頻干擾進(jìn)行研究。將衛(wèi)星數(shù)據(jù)分為升軌和降軌，分別研究了上述區(qū)域RFI校正和抑制前后的數(shù)據(jù)，并繪制了亮溫圖像。接收當(dāng)天線受到嚴(yán)重的射頻干擾時(shí)所接收到的溫度會(huì)達(dá)到300 K甚至更高，為了更加精確的描繪RFI，本文將色標(biāo)的最大值設(shè)為300 K。圖2為升軌數(shù)據(jù)不同極化的原始天線亮溫影像，（a）和（c）分別為原始天線接收到的水平極化和垂直極化亮溫影像，（b）和（d）則為經(jīng)過RFI過濾器校正后的亮溫影像。

從圖2可以看出，天線獲取的陸地水平極化亮溫值分布在220～260 K之間，海洋的亮溫值則小于100 K。垂直極化的亮溫值總體要高于水平極化亮溫值，陸地地區(qū)亮溫主要集中在240～280 K之間，海洋則在100～120 K之間。從圖2中可以明顯地看出部分地區(qū)的亮溫值等于或大于300 K，異常值的分布不均勻，異常的亮溫主要集中在經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，例如，東北三省的省會(huì)周邊、長江三角洲和珠江三角洲等。這是可能由于這些區(qū)域具有較多的射頻干擾源，如手機(jī)基站、工廠、電網(wǎng)、無線電接收和發(fā)射基站等。圖2中受到射頻干擾最為嚴(yán)重的是日本，幾乎整個(gè)日本地區(qū)的亮溫值都異常偏高。

圖2 升軌數(shù)據(jù)不同極化的原始天線亮溫影像

經(jīng)過處理的影像可以發(fā)現(xiàn)異常的高亮溫被有效的抑制了，圖中已經(jīng)沒有等于或高于300 K的地區(qū)，符合地物的真實(shí)亮溫值大小。部分受到射頻干擾巨大的地區(qū)的亮溫值被剔除（圖2中白色區(qū)域），這部分地區(qū)主要集中在圖2（a）和（c）中亮溫異常大的地區(qū)。由于過濾器會(huì)剔除受干擾的波段或被污染時(shí)間的異常數(shù)據(jù)，因此在被剔除值像素地區(qū)周邊射頻干擾較弱的地區(qū)的亮溫值被修復(fù)。除了異常高的亮溫像素點(diǎn)之外，其余天線接收亮溫經(jīng)過RFI過濾后并沒有較大的變化。

圖3為降軌數(shù)據(jù)不同極化的原始天線亮溫影像，圖3中的（a）和（c）分別為原始天線接收到的水平極化和垂直極化亮溫影像，（b）和（d）則為經(jīng)過RFI過濾器校正后的亮溫影像。與圖2對比，由于衛(wèi)星掃描的方位角不同，導(dǎo)致影像受射頻干擾的程度存在一定差異，圖3降軌影像的極高異常值少于圖2升軌影像，但是總體而言并無較大差異。異常值主要在30°－45°N，105°－120°E之間，這部分地區(qū)主要為內(nèi)陸城市及其周邊地區(qū)。同時(shí)中國大陸沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市和臺(tái)灣南北兩端都存在異常值。

為了更好地對比不同極化方式受到射頻干擾的影響，本文將天線接收到的原始亮溫值減去經(jīng)過射頻干擾過濾器抑制后的亮溫值，獲得經(jīng)過抑制的RFI大小。圖4為研究區(qū)域升軌的射頻干擾大小的概率分布，樣本數(shù)據(jù)按干擾值從小到大排列，橫軸為射頻干擾值的大小，縱軸為概率。圓圈表示的是垂直極化的射頻干擾值，叉表示水平極化的射頻干擾值。表1是升軌數(shù)據(jù)不同分布區(qū)間的射頻干擾值大小分布。由圖4和表1可知99%的水平極化和垂直極化的射頻干擾的大小分別小于28.94 K和30.80 K。從圖4圈和叉基本重合可以看出研究地區(qū)不同極化射頻干擾大小量級(jí)的分布也非常相似。在射頻干擾極大（大于80 K）之后，垂直極化射頻干擾值更加偏大，被校正的極大值也多于水平極化數(shù)據(jù)。不過對于總體的數(shù)據(jù)來說這部分?jǐn)?shù)據(jù)量極少。從表1可以看出兩種極化射頻干擾值都較為相似，垂直極化的亮溫校正值要略微大于水平極化的亮溫校正值。

圖3 降軌數(shù)據(jù)不同極化的原始天線亮溫影像

圖4 升軌的RFI射頻大小概率分布

表1 升軌數(shù)據(jù)射頻干擾值大小分布

為了更加直觀地了解射頻干擾數(shù)值的概率分布，選取了升軌水平極化的射頻干擾共70 134個(gè)樣本，繪制了干擾值大小分布的直方圖（圖5）。由圖5可以發(fā)現(xiàn)大多數(shù)射頻干擾值的大小集中在0～1 K，經(jīng)統(tǒng)計(jì)小于1 K的射頻干擾樣本有46 728個(gè)，占到總樣本數(shù)的66.6%，是射頻干擾值在1 K至2 K的樣本數(shù)的6.17倍。當(dāng)射頻干擾數(shù)值大于14 K后只有極少的數(shù)據(jù)樣本。由此可以發(fā)現(xiàn)射頻干擾值的大小主要集中在5 K以內(nèi)，并且隨著干擾信號(hào)的增大而驟減。

圖5 升軌水平極化的射頻干擾值分布直方圖

圖6和表2分別為降軌的射頻干擾值的概率分布圖和干擾值大小分布。降軌的射頻干擾值大小和分布與升軌射頻干擾非常相似，不同的極化方式只在極大值（大于80 K）之后分布才有較大的區(qū)別，而這部分校正值只占總體的千分之一，對總體的影響較小。由上述圖表可以得出結(jié)論，主要的射頻干擾校正值（95%）都是小于約12 K，平均值約為1.4 K，且分布范圍廣，超過99%的異常值大小修正可以達(dá)到約30 K及以上，這部分的像素點(diǎn)主要集中在天線接收到的極大異常值（300 K及以上）周邊，這些極大的異常值主要集中在我國經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的區(qū)域。

圖6 降軌的RFI射頻大小概率分布

表2 降軌數(shù)據(jù)射頻干擾值大小分布

4.2 研究區(qū)域的RFI源分析

圖7的（a）和（b）分別為研究區(qū)域升軌的水平極化和垂直極化不同強(qiáng)度的RFI源位置。根據(jù)表1的射頻干擾值的分布特征，本文將射頻大小的分布將75%～90%、90%～99%和99%以上的像素分別用綠色、黃色、紅色在圖中表示，其中白色區(qū)域?yàn)橐蜉椛溆?jì)整個(gè)波段都被干擾而剔除的像素點(diǎn)。紅色的像素點(diǎn)都被綠色和黃色的像素點(diǎn)包圍，由此可見較強(qiáng)烈的射頻干擾源將會(huì)輻射性地污染至周邊地區(qū)，傳播的范圍大于100 km。

寬頻段的射頻干擾會(huì)導(dǎo)致整個(gè)輻射計(jì)接收頻段被污染，因此受污染地區(qū)的數(shù)據(jù)被過濾器剔除，使圖像上顯示白色無數(shù)據(jù)，寬頻段射頻干擾主要集中在甘肅地區(qū)及周邊（35°－37°N、103°－107°E），成都（104°E，30.5°N）和重慶（106.5°E，29.5°N）兩市及其周邊，西安和咸陽周邊地區(qū)（108°－109°E，34°－35°N）。而日本被剔除的數(shù)據(jù)最多，可見是寬頻段干擾最嚴(yán)重的地區(qū)。大多數(shù)寬頻段的射頻干擾周邊都伴隨著較強(qiáng)的可抑制的窄頻段RFI污染，東北地區(qū)遼寧、黑龍江（122°－127°E，42°－46°N）河北?。?5°－38°N，115°－120°E）、長江三角洲（118°－122.5°E，30°－32.5°N）和珠江三角洲（113°－114.5°E，22°－23.5°N）都是異常值偏多的地區(qū)。臺(tái)灣南北兩側(cè)的射頻干擾較強(qiáng)烈，其中部分地區(qū)有超過80 K的干擾，但是并無強(qiáng)烈的寬頻段的干擾，因此并沒有剔除的像素點(diǎn)。海表面的射頻干擾源較少，只有部分零星被校正的干擾源，其中水平極化的數(shù)據(jù)在日本海有類似于條帶的干擾（40°－43°N，133°－134°E），而垂直極化的數(shù)據(jù)并沒有這部分干擾，這可能是由于天線獲取信號(hào)的方位角對RFI非常敏感，不同方位角會(huì)受到不同的射頻干擾影響。

圖7 升軌不同極化射頻干擾源分布

圖8中的（a）和（b）分別顯示了研究區(qū)域降軌的水平極化和垂直極化不同強(qiáng)度的RFI源位置。根據(jù)表2的射頻干擾值的分布特征，將射頻大小的分布將75%～90%、90%～99%和99%以上的像素分別用綠色、黃色、紅色在圖中表示，其中白色區(qū)域?yàn)橐蜉椛溆?jì)整個(gè)波段都被干擾而剔除的像素點(diǎn)。

水平極化和垂直極化的較大射頻干擾總體較為相似，主要的射頻干擾源都圍繞城市及其周邊。較大的RFI的校正也有部分區(qū)別，如太原市（112°E，38°N）在水平極化數(shù)據(jù)中有較大的射頻干擾校正，圖中顯示為紅色，而在垂直極化中這部分為黃色和綠色區(qū)域，說明此地的射頻干擾源對垂直極化亮溫影響較大。

圖8 降軌不同極化射頻干擾源分布

在海面上降軌數(shù)據(jù)與升軌數(shù)據(jù)相似，射頻干擾較少，強(qiáng)度遠(yuǎn)小于陸地。主要的區(qū)別是水平極化的數(shù)據(jù)在日本海有條帶狀的射頻干擾校正值，而垂直極化數(shù)據(jù)則沒有。在海南島南方地區(qū)（108°－110°E，15°－18°N）垂直極化數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的校正而水平極化則沒有，這極可能是越南沿海地區(qū)城市造成的射頻干擾污染。

升軌與降軌的射頻干擾較為相似，主要的區(qū)別是在校正值的大小上有部分差異，這是由于射頻干擾源對不同極化和軌道的影響的不同造成的。射頻干擾源的總體分布來看主要的水平干擾集中在陸地地區(qū)，海面的射頻干擾較少且微弱。SMAP衛(wèi)星校正和抑制的射頻干擾的整體分布不均勻，大小差異也較大，以大城市群為中心，輻射狀地向周圍延伸。

表3為研究區(qū)域的亮溫?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，本文使用了4天的升軌和降軌各5軌數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。從表3中可以發(fā)現(xiàn)95%射頻干擾的校正大小為1.37～1.5 K之間，整體射頻干擾校正的平均值為2.51～2.68 K。而射頻干擾的最大校正值在146～158 K，主要的被校正的射頻干擾值較小，95%的射頻干擾值的平均值在1.4 K左右。由于干擾值的變化較大，所有軌道不同極化的RFI的標(biāo)準(zhǔn)差約為6.5。研究區(qū)域受到射頻干擾最強(qiáng)的是升軌的垂直極化數(shù)據(jù)，受干擾最弱的是水平極化的升軌數(shù)據(jù)，其受到RFI的像素點(diǎn)最少，被完全污染導(dǎo)致剔除的數(shù)據(jù)也最少。

表3 研究區(qū)域亮溫?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

5 結(jié)論

基于2015年5月1日至4日的SMAP衛(wèi)星輻射計(jì)L1B_TB數(shù)據(jù)對中國內(nèi)陸及近岸地區(qū)的射頻干擾源進(jìn)行特征分析，得出如下結(jié)果：（1）對天線接收到的亮溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，發(fā)現(xiàn)主要的RFI集中在陸地，分布不均勻以大城市為中心以輻射狀向四周擴(kuò)散，擴(kuò)散的范圍大于100 km。（2）寬頻段RFI干擾會(huì)污染整個(gè)24 MH通道導(dǎo)致輻射計(jì)無法獲取有效數(shù)據(jù)，主要分布集中在甘肅地區(qū)及周邊、成都和重慶兩市及其周邊，西安和咸陽周邊地區(qū)，日本是受寬頻段干擾最嚴(yán)重的地區(qū)。大多數(shù)寬頻段的射頻干擾周邊都伴隨著較強(qiáng)的可抑制的窄頻段RFI污染。窄頻段的射頻干擾分布廣泛，通常造成較小干擾，可以通過脈沖檢測法、交叉頻點(diǎn)算法進(jìn)行校正。（3）經(jīng)過校正的主要的射頻干擾值（95%的射頻干擾）的平均值約為1.4 K，大部分射頻干擾值小于2 K。衛(wèi)星地面站校正的射頻干擾最大值是垂直極化降軌數(shù)據(jù)的158.7 K，整體射頻干擾平均值約為2.5 K，整體標(biāo)準(zhǔn)差約6.5。（4）不同波段和極化的數(shù)據(jù)受到射頻干擾影響較為相似，射頻干擾校正值也頗為相近。其中受影響最大的是升軌的垂直極化數(shù)據(jù)，受影響最小的是升軌的水平極化數(shù)據(jù)。

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Radio Frequency Interference characteristics analysis for SMAP Radiometer in the offshore and coastal areas of China

ZHOU Wei-chen1,HAN zhen1,2,WANG Yi-qing1,LUO Zhi-xian1,FU Ding-tian1

（1.College of Marine Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China;2.Collaborative Innovation Center for Distant-water Fisheries,Shanghai 201306,China）

RFI（Radio Frequency Interference）detection and mitigation has been one of the most crucial issues of microwave remote sensing.In this paper,we analyzed China's coastal and offshore areas'brightness temperature and RFI acquired by SMAP（Soil Moisture Active Passive）satellite L-band radiometer.The study found that the distribution of RFI are uneven,and RFI are mainly concentrated in the urban agglomeration and its surrounding areas.By comparing the radiometer antenna brightness temperature data and the data after RFI filtering,we found that the average of 95%RFI is 1.4 K,and the standard deviation is 6.5.Under the influence of RFI,there is no obvious difference between different band and polarization in the study area.Significant RFI contaminations are present in ascending vertical polarization observation,and the ascending horizontal polarization data is the least affected.

Radio Frequency Interference;Soil Moisture Active Passive mission;brightness temperature;radiometer

TP7

A

1001－6932（2017）06－0706－09

10.11840/j.issn.1001-6392.2017.06.014

2016-11-09；

2017-03-01

電磁波信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金（EMW201501）。

周瑋辰（1992-），博士研究生，主要從事海洋遙感研究。電子郵箱：363900598@qq.com。

韓震，博士，教授，電子郵箱：zhhan@shou.edu.cn。

袁澤軼）