卡尔曼滤波融合红外微波卫星数据，提升西北太平洋海表温度精度

本文主要探讨了卡尔曼滤波在卫星红外和微波海表温度数据融合中的应用。该研究针对的是西北太平洋地区（10°N~50°N, 105°E~145°E），具体时间段为2008年3月，利用的关键技术是卡尔曼滤波法，这是一种在自回归数据处理中广泛应用的最优化算法。红外卫星，如美国NOAA的AVHRR，其海表温度观测具有较高的空间分辨率（约1.1公里），但易受云层遮挡，导致数据覆盖不足。相比之下，微波辐射计如AMSR-E能够提供全天候的海表温度观测，但在近岸区域会受到陆地电磁波的干扰，影响数据质量。 卫星红外和微波数据融合的意义在于克服各自传感器的局限性，提高海表温度数据的准确性和完整性。通过卡尔曼滤波，可以整合这两种数据源的优点，减小误差，尤其是在有云或复杂天气条件下，能提供更可靠的海表温度估计。这种融合方法不仅有助于提升海表温度的实时监测能力，还对于气候研究、海洋过程理解、海气热交换模型以及海洋气象预报等领域具有重要价值。 中图法分类号 TP13 指示了本研究属于遥感技术中的信息处理和分析类别，而文献标志码 A 表明文章质量达到了学术期刊的标准。文章的关键词包括卡尔曼滤波法、海表温度和数据融合，这些都是全文的核心内容和研究焦点。 本文通过对卡尔曼滤波技术的具体运用，展示了如何通过结合红外和微波卫星数据来改善海表温度数据的质量和可用性，这是一项具有实用价值的技术案例，对于提高海洋观测的精度和效率具有重要意义。