卫星高光谱大气红外资料的信息提取与误差估计研究

目前在大气海洋遥感探测及数值预报领域，越来越多地利用高光谱红外遥感信息，但是其资料通道多，信息量大，如何从中快速准确地提取所需要的高精度、高垂直分辨率的大气温湿信息和表面信息（云表、陆表和海表），是一个涉及到多个学科的综合问题。本项目试图基于子空间投影和信息论的理论框架，系统研究高光谱资料的维数特征、信息提取和误差估计问题，其关键是合理量化信息与噪声，去除通道间的相关性，极大地提取独立信息，为进一步的资料压缩降噪、大气参数反演和资料同化提供理论和算法支撑。重点解决两个问题：一是最优通道选择与重构，二是非高斯观测噪声估计。其中拟采用的主成分分析与(PCA)独立成分分析(ICA)相结合的方法，对非高斯观测噪声估计将是一个创新。研究结果对于高光谱红外资料的实时处理、分析、反演、云和气溶胶的遥感，以及通过同化来提高数值天气预报的精度等都具有重要的意义。