Stand-Alone Retrieval of Sea Ice Thickness From FY-3E GNOS-R Data

全球导航卫星系统应用 全球定位系统 卫星 计算机科学 遥感 卫星系统 气象学 均方误差 环境科学 海冰 数据集 大地测量学 人工智能 地质学 地理 数学 电信 统计 航空航天工程 工程类
作者
Yunjian Xie,Qingyun Yan
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21: 1-5 被引量:7
标识
DOI:10.1109/lgrs.2024.3352831
摘要

Arctic sea ice has long been a focal point of scientific research globally, with sea ice thickness (SIT) recognized as a critical parameter for predicting local marine environments, climate dynamics, and ensuring the safety of maritime transport. This study focuses on the retrieval of SIT, utilizing an established two-layer (sea ice-seawater) Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) model and is extended to new data from Fengyun-3E (FY-3E) satellite. The research introduces an innovative empirical approach aimed at reducing reliance on ancillary data, allowing for stand-alone SIT retrieval solely based on GNSS-R data. This work underscores the potential for developing a practical semi-empirical model and parameterization scheme for SIT estimation through GNSS-R data. Furthermore, FY-3E has the capability to process signals from both the BeiDou Navigation Satellite System (BDS) and the Global Positioning System (GPS). Compared to the reference SIT, for the training set the root mean square error (RMSE) and correlation coefficient ( r ) between GPS-R SIT and reference are 0.1347 m and 0.8087 respectively, and for the test set, they are 0.1442 m and 0.7821. Based on BDS-R data, for the training set the RMSE and r are 0.1325 m and 0.8152, and for the test set, they are 0.1289 m and 0.8063, respectively. Experimental results indicate that BDS-based outcomes slightly outperform those obtained using GPS in the context of SIT retrieval.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
桐桐应助欧阳懿采纳,获得10
刚刚
好好学习完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
大模型应助drughunter009采纳,获得10
1秒前
Hindiii完成签到,获得积分0
1秒前
aiyowei完成签到,获得积分10
1秒前
酷波er应助jbq采纳,获得10
2秒前
伯桦完成签到,获得积分10
2秒前
香蕉飞瑶完成签到 ,获得积分10
2秒前
鲤鱼野狼完成签到,获得积分10
3秒前
含蓄戾完成签到 ,获得积分10
3秒前
成就的胡完成签到,获得积分10
3秒前
粗犷的凌兰完成签到,获得积分10
3秒前
科研通AI6.2应助努努力采纳,获得10
3秒前
一只鱼发布了新的文献求助20
4秒前
科研通AI6.2应助we采纳,获得30
4秒前
4秒前
鱼儿会飞完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
星河鹭起完成签到,获得积分10
5秒前
YY完成签到,获得积分10
5秒前
大红完成签到,获得积分10
5秒前
喜喜完成签到,获得积分10
6秒前
嘉梦完成签到,获得积分10
6秒前
xinyuf完成签到,获得积分10
6秒前
不甘发布了新的文献求助10
6秒前
雪满头应助学术小白two采纳,获得10
6秒前
lucaswen完成签到,获得积分10
7秒前
rh完成签到,获得积分10
7秒前
满意大门完成签到,获得积分10
7秒前
孔孔完成签到,获得积分10
7秒前
此去经年完成签到,获得积分10
8秒前
口农完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI6.2应助YY采纳,获得10
8秒前
sian完成签到,获得积分10
8秒前
CFD应助鱼儿会飞采纳,获得10
9秒前
Sarah完成签到,获得积分10
9秒前
Sea_U应助熊熊阁采纳,获得10
9秒前
江11111完成签到,获得积分10
9秒前
SciGPT应助Jared采纳,获得10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
University Physics for the Life Sciences 500
REAL-WORLD EFFICACY AND GENOMIC LANDSCAPE OF POLATUZUMA VEDOTIN-BASED FIRST-LINE THERAPY IN DIFFUSE LARGE B-CELL LYMPHOMA: A FOCUS ON TP53 MUTATIONS AND TREATMENT RESPONSE 500
Handbook of Luminescence Dating 500
Safety Pharmacology 500
《KNN基无铅压电陶瓷电学性能优化与物理机理研究》 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 计算机科学 化学工程 生物化学 物理 内科学 复合材料 催化作用 光电子学 物理化学 电极 细胞生物学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6951552
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8635788
关于积分的说明 18311385
捐赠科研通 6394049
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3082135
关于科研通互助平台的介绍 2127338
邀请新用户注册赠送积分活动 2059030