前言
第1章  绪论
  1.1  星载微波探测仪反演大气参数的研究背景
  1.2  国内外星载微波探测仪的发展现状
    1.2.1  国外星载微波探测仪的发展
    1.2.2  国内星载微波探测仪的发展
    1.2.3  星载微波探测仪反演大气温湿廓线的研究现状
  1.3  风云三号D星微波探测仪介绍
    1.3.1  MWHTS
    1.3.2  MWTS-II
  参考文献
第2章  微波探测仪遥感大气理论基础
  2.1  引言
  2.2  地球大气成分和热结构概述
    2.2.1  地球大气分层
    2.2.2  地球大气的化学成分
    2.2.3  压强和密度的垂直分布
    2.2.4  地球大气的热结构
    2.2.5  云的微物理特征
  2.3  大气辐射传输理论
    2.3.1  Planck黑体辐射定理
    2.3.2  发射率和Kirchhoff定律
    2.3.3  大气微波辐射传输
    2.3.4  大气吸收和衰减模式
    2.3.5  云和雨的散射贡献
  2.4  快速辐射传输模型
  2.5  星载微波遥感大气温湿廓线原理
    2.5.1  星载微波探测仪遥感大气温度廓线
    2.5.2  星载微波探测仪遥感大气水汽廓线
  2.6  星载微波探测仪反演温湿廓线方法
    2.6.1  反演的数学描述
    2.6.2  最优化
    2.6.3  统计方法
    2.6.4  物理方法
    2.6.5  物理统计方法
  2.7  本章小结
  参考文献
第3章  MWHTS物理反演大气温湿廓线研究
  3.1  引言
  3.2  一维变分算法
    3.2.1  算法原理
    3.2.2  影响反演精度因素讨论
  3.3  MWHTS物理反演系统
    3.3.1  数据与模型
    3.3.2  先验信息
    3.3.3  观测亮温的偏差校正
    3.3.4  测量误差协方差矩阵
    3.3.5  反演过程的质量控制
    3.3.6  MWHTS物理反演系统的反演步骤
  3.4  反演结果及分析
    3.4.1  观测亮温的偏差校正结果
    3.4.2  反演结果的验证与分析
  3.5  本章小结
  参考文献
第4章  MWHTS物理反演系统的改进
  4.1  引言
  4.2  数据与模型
  4.3  背景廓线的产生
    4.3.1  线性回归反演算法
    4.3.2  神经网络反演算法
  4.4  观测偏差校正方案
    4.4.1  扫描偏差校正
    4.4.2  气团偏差校正
  4.5  MWHTS物理反演系统的改进及反演结果分析
    4.5.1  反演系统的改进及反演流程
    4.5.2  背景廓线的精度对比
    4.5.3  观测偏差校正效果对比
    4.5.4  观测偏差校正对反演精度的影响
    4.5.5  观测偏差校正方案的稳定性评估
  4.6  本章小结
  参考文献
第5章  深度神经网络在MWHTS反演中的应用研究
  5.1  引言
  5.2  数据和模型
  5.3  算法和实验设计
    5.3.1  深度神经网络算法
    5.3.2  基于深度神经网络的观测偏差校正
    5.3.3  基于深度神经网络的温湿廓线反演
    5.3.4  一维变分算法
    5.3.5  实验设计
  5.4  实验结果
    5.4.1  偏差校正结果
    5.4.2  物理反演结果
    5.4.3  基于观测亮温的统计反演结果
    5.4.4  基于模拟亮温的统计反演结果
  5.5  算法稳定性测试
  5.6  本章小结
  参考文献
第6章  基于模拟亮温的统计反演方案的改进
  6.1  引言
  6.2  数据
    6.2.1  大气数据描述
    6.2.2  数据预处理
  6.3  基于深度神经网络的辐射传输模型
  6.4  基于模拟亮温的统计反演方案
    6.4.1  基于模拟亮温的统计反演模型
    6.4.2  MWTS-II观测偏差校正
  6.5  实验结果
    6.5.1  模拟亮温的精度对比
    6.5.2  MWTS-II观测偏差校正结果
    6.5.3  基于模拟亮温的统计反演结果
  6.6  本章小结
  参考文献
第7章  微波探测仪反演温湿廓线的验证方法研究
  7.1  引言
  7.2  通道权重函数和数据
    7.2.1  MWTS-II和MWHTS权重函数分析
    7.2.2  大气数据
    7.2.3  数据预处理
  7.3  反演验证方法
    7.3.1  反演验证方法的可行性分析
    7.3.2  反演基模拟亮温和参考模拟亮温的对比
    7.3.3  根据微波探测仪各通道的主要探测范围验证反演结果
  7.4  反演结果及其验证
    7.4.1  MWTS-II反演温度廓线的验证
    7.4.2  MWHTS反演温湿廓线的验证
  7.5  本章小结
  参考文献
第8章  MWHTS和MWTS-II融合反演海面气压
  8.1  引言
  8.2  数据及预处理
  8.3  星载微波遥感海面气压原理
    8.3.1  微波遥感海面气压理论基础
    8.3.2  MWHTS和MWTS-II对海面气压的敏感性测试
  8.4  算法和实验设计
    8.4.1  基于深度神经网络的海面气压反演方法
    8.4.2  反演实验设计
  8.5  实验结果
    8.5.1  通道对反演海面气压的贡献测试结果
    8.5.2  MWHTS和MWTS-II融合反演海面气压结果
  8.6  本章小结
  参考文献
第9章  MWTS-II对海面气压的敏感性测试研究
  9.1  引言
  9.2  数据和模型
  9.3  基于DNN的MWTS-II对海面气压的敏感性测试方法
  9.4  实验设计
  9.5  实验结果
    9.5.1  MWTS-II模拟亮温的计算结果
    9.5.2  MWTS-II对海面气压的敏感性测试结果
    9.5.3  基于模拟亮温的海面气压反演结果
    9.5.4  基于观测亮温的海面气压反演结果
  9.6  算法稳定性评估
  9.7  本章小结
  参考文献
第10章  60GHz和118GHz的海面气压探测能力对比
  10.1  引言
  10.2  数据分类及验证
  10.3  算法和实验设计
  10.4  实验结果
    10.4.1  60GHz通道组合和118GHz通道组合反演结果对比
    10.4.2  60GHz扩展通道组合反演结果
    10.4.3  MWTS-II和MWHTS反演结果对比
  10.5  本章小结
  参考文献
彩图