月球被动微波混合像元分解算法及高分辨率亮温数据的时空分布特征研究

The Chang’e passive microwave radiometer data is the reflection of the physicochemical and geographical distribution of lunar subsurface and has passive microwave radiometer and has good spatial coverage, but the spatial resolution is relatively low. The research uses the the characteristics of brightness temperature distribution mainly direct analysis from the perspective of pixel and is easily influenced by the lunar environment. This research uses the pixel unmixing method to improve its spatial resolution based on multi-source remote sensing data to solve this problem. The temporal and spatial distribution of the lunar sub-surface brightness temperature would study form the pixel-based and field-based method. The main research contents are as following: Correction and fusion of Chang'e-1 and Chang'e-2 brightness temperature data to improve the temporal resolution; To establish the passive microwave pixel unmixing model to enhance the spatial resolution; The temporal and spatial distribution of the lunar sub-surface brightness temperature research form the pixel-based to field-based method. This research will not only offer scientific evidence and reference to lunar scientific development and future moon exploration plan of our country, but also convert research theoretical outcomes of optical remote sensing, thermal infrared remote sensing, and microwave remote sensing into real-world earth satellite remote sensing application.

嫦娥微波辐射亮温数据具有良好的空间覆盖度是月球浅表层物质的物理和地理分布特性的重要数据源，但受到卫星对有效载荷体积和重量的限制，其固有空间分辨率比较低；且亮温分布特征的研究主要是基于像元直接分析实测亮温数据的分布特征未对区域亮温进行场分析，容易受到月表环境的影响。针对该问题，本课题基于多源遥感数据对月球被动微波进行混合像元分解，增强其空间分辨率，从基于像元和基于场的思想同时出发，研究月球浅表层亮温时空分布特征。主要研究内容如下：嫦娥一号和嫦娥二号升降轨亮温数据的分析与校正，提高数据的时间分辨率；建立被动微波混合像元分解模型，增强数据的空间分辨率；从像元到场思想挖掘月球浅表层高分辨率的亮温数据的时空分布特征所对应的地学内涵，为隐月海地质界线划分等月球浅表层地学信息的提取提供依据，从而应用于月球的形成与演化分析，为月球科学的发展和我国未来月球探测工程规划提供科学参考。

嫦娥微波辐射亮温数据具有良好的空间覆盖度是月球浅表层物质的物理和地理分布特性的重要数据源，研究中基于多源遥感数据对月球被动微波进行混合像元分解，增强其空间分辨率，在此基础上开展了相关月球浅表层亮温时空分布特征的应用研究。主要成果如下：实现了嫦娥一号和嫦娥二号升降轨亮温数据的分析与校正，提高数据的时间分辨率；建立被动微波混合像元分解模型，并实现了融合了多源遥感数据产品，实现了方程的解算，增强数据的空间分辨率；通过不同的参数代入和混合介质的辐射传输模型正演，论证微波辐射计对隐月海探测的可行性；获取高时空分辨率的微波辐射亮温的基础上，并综合融合前人的研究成果实现了Balmer-Kapteyn区域隐月海的边界的重新划定；利用现有的可见光遥和近红外遥感研究成果结合微波辐射计数据，基于深度学习的卷积神经网络框架建立多源数据下的隐月海联合反演模型，建立了定量化的隐月海识别模型；建立观测时刻月球表面与月球投影平面之间一一对应关系的月球空间参考框架，把瞬时月球表面的点或像素快速、便捷、严格地投影到二维瞬时投影平面，模拟观测时刻地基观测视场范围内的月表亮温分布并制图，实现地基对月观测几何研究。该研究成果将为月球浅表层地学信息的提取提供依据，从而应用于月球的形成与演化分析，为月球科学的发展和我国未来月球探测工程规划提供科学参考。