FY-3C 微波温度计（MWTS）观测亮温中条带噪音的去除开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

微波温度计（mwts）作为fy-3c卫星的重要遥感仪器，能够穿透云层、不受光照影响地全天候观测地球大气和地表的热辐射信息，获取亮温数据。

这些亮温数据在数值天气预报、气候变化监测、环境灾害监测等领域发挥着至关重要的作用。

然而，由于仪器自身特性、扫描方式以及外部环境等因素的影响，fy-3cmwts观测数据中普遍存在着条带噪声，严重影响了数据的质量和应用效果，因此开展fy-3cmwts观测亮温中条带噪声去除研究具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着遥感技术的快速发展，卫星遥感数据在各个领域得到越来越广泛的应用，而条带噪声作为一种常见的图像质量问题，一直是国内外学者研究的热点和难点。

1. 国内研究现状

国内学者在fy-3系列卫星mwts条带噪声去除方面开展了一系列研究，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

本研究将以fy-3cmwts观测数据为研究对象，分析条带噪声的特征，并在此基础上，研究和改进现有的条带噪声去除方法，开发高效、鲁棒的条带噪声去除算法，最后利用实际数据对算法进行验证和评估。

具体研究内容如下：
分析fy-3cmwts的观测原理和数据特点，以及条带噪声的形成机制和特征；调研国内外现有的条带噪声去除方法，分析各种方法的优缺点和适用范围；针对fy-3cmwts数据的特点，研究和改进现有的条带噪声去除算法，开发高效、鲁棒的条带噪声去除算法；利用实际的fy-3cmwts数据对所提出的算法进行验证和评估，并与其他算法进行比较分析。

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤:
1.数据收集与预处理:收集fy-3cmwtsl1级亮温数据以及相应的辅助数据，并对原始数据进行质量控制、辐射定标、地理定位等预处理，为后续的条带噪声去除提供基础数据。

2.条带噪声特征分析:对预处理后的fy-3cmwts数据进行分析，提取条带噪声的特征，包括频率、幅度、空间分布等，为后续算法设计提供依据。

3.条带噪声去除算法研究与改进:深入研究现有的条带噪声去除算法，包括基于滤波的方法、基于统计的方法、基于变分的方法等，分析各种方法的优缺点和适用范围。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对fy-3cmwts数据特点，提出改进的条带噪声去除算法:本研究将在深入分析fy-3cmwts数据特点和条带噪声特征的基础上，针对现有算法的不足，提出改进的算法，以提高算法对fy-3cmwts数据的适用性和去除效果。

2.结合多种方法进行条带噪声去除:本研究不局限于单一方法，而是尝试结合多种方法的优势，例如将滤波方法与统计方法相结合，以期获得更好的去噪效果。

3.构建基于深度学习的条带噪声去除模型:深度学习在图像处理领域展现出巨大潜力，本研究将尝试构建基于深度学习的条带噪声去除模型，并探讨其在fy-3cmwts数据中的应用效果，为fy-3cmwts条带噪声去除提供新的思路。

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] 刘诚.星载微波温度计辐射定标方法研究[d].南京:南京信息工程大学,2021.

[2] 黄妙芬,董晓龙,周永波,等.fy-3d mwri观测亮温条带噪声去除[j].大气科学,2022,46(01):178-190.

[3] 董晓龙,林文实,周永波,等.fy-3d mwri降水产品业务化反演算法及初步应用[j].气象学报,2021,79(05):892-907.