کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5754701 | 1621207 | 2017 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Debiased non-Bayesian retrieval: A novel approach to SMOS Sea Surface Salinity
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
کامپیوتر در علوم زمین
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission has provided a unique remote sensing capability for observing key variables of the hydrological cycle, such as the Sea Surface Salinity (SSS). However, due to some limitations related to the instrument interferometric concept and its challenging data processing, SMOS SSS maps still display significant artifacts and biases, especially close to the coast, mainly due to the presence of Radio Frequency Interferences (RFI) and Land-sea contamination (LSC). In this paper, a new methodology for filtering salinity retrievals and correcting for spatial biases is introduced and validated.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Remote Sensing of Environment - Volume 193, May 2017, Pages 103-126
Journal: Remote Sensing of Environment - Volume 193, May 2017, Pages 103-126
نویسندگان
Estrella Olmedo, Justino MartÃnez, Antonio Turiel, Joaquim Ballabrera-Poy, Marcos Portabella,