1. 本选题研究的目的及意义
微波辐射计是一种被动遥感仪器，能够穿透云层，不受光照条件限制，全天候、全天时地获取地球表面和大气信息。
星载微波辐射计作为一种重要的对地观测手段，在天气预报、气候监测、环境监测、灾害监测等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，星载微波辐射计观测资料的质量受多种因素影响，例如仪器本身误差、大气干扰、地表辐射等，这些因素会降低数据的准确性和可靠性，影响其应用效果。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着遥感技术的不断发展，星载微波辐射计观测资料质量分析已经成为国内外学者研究的热点问题。
1. 国内研究现状
国内学者在星载微波辐射计观测资料质量分析方面开展了一系列研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以星载微波辐射计观测资料质量分析为主题，围绕以下几个方面展开：
1.星载微波辐射计基本原理及误差分析:阐述星载微波辐射计的基本原理，包括辐射传输理论、天线接收原理、信号处理方法等，分析辐射计硬件误差的来源和影响。
2.影响观测资料质量的因素分析:分析大气衰减、地表辐射、宇宙噪声等因素对观测资料质量的影响，并探讨不同因素的影响机理和程度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献调研、数据分析、模型模拟和案例分析等方法，逐步深入地开展星载微波辐射计观测资料质量分析。
1.文献调研阶段:搜集和研读国内外星载微波辐射计观测资料质量分析的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要技术方法和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据分析阶段:收集典型星载微波辐射计的观测数据，例如AMSR-E、WindSat、FY-3系列等，利用统计分析软件对数据进行预处理，包括数据格式转换、数据缺失值填充、数据异常值剔除等，为后续的质量分析做好准备。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新成果:
1.构建更全面的星载微波辐射计观测资料质量评价指标体系:在传统统计分析指标的基础上，结合图像分析和时间序列分析方法，构建更全面、更客观的质量评价指标体系，以更好地反映数据的精度、可靠性和稳定性。
2.发展基于机器学习的质量评价方法:探索利用机器学习算法，例如支持向量机、随机森林等，对星载微波辐射计观测资料质量进行自动分类和评价，提高质量评价的效率和精度。
3.结合具体应用案例，分析不同误差来源对数据产品反演精度的影响:例如，分析大气校正误差对降水反演精度的影响，分析地表参数误差对土壤湿度反演精度的影响，为提高数据产品的反演精度提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 黄妙芬, 周云轩, 毛克彪, 等. FY-3D MWRI观测亮温的时间稳定性分析[J]. 遥感技术与应用, 2022, 37(03): 648-657.
2. 张立新, 张静, 董佩明, 等. 基于信息熵的FY-3C MWRI观测数据质量评估[J]. 遥感技术与应用, 2021, 36(03): 567-576.
3. 赵天杰, 刘诚, 臧效国, 等. FY-3C MWRI海面风场反演及精度评价[J]. 海洋学报, 2021, 43(02): 23-35.
