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Análisis de aplicabilidad de tres modelos de transferencia radiativa atmosférica en la noche

Autores: He, Jiacheng; Zhang, Wenhao; Liu, Sijia; Zhang, Lili; Liu, Qiyue; Gu, Xingfa; Yu, Tao

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Iluminación lunar
Calibración radiométrica
Modelos de transferencia radiativa atmosférica
Night-MODTRAN
Análisis de sensibilidad de parámetros
Precisión de simulación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 16

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La iluminación lunar relativamente estable puede ser utilizada para realizar calibración radiométrica en condiciones de poca luz. Sin embargo, aún hay un entendimiento insuficiente sobre la precisión de los modelos y la influencia de los parámetros al llevar a cabo investigaciones sobre calibración radiométrica en condiciones de poca luz. Por lo tanto, este estudio explora la aplicabilidad de tres modelos de transferencia radiativa atmosférica bajo diferentes condiciones nocturnas. Las precisiones de simulación de tres modelos de transferencia radiativa atmosférica nocturna (Night-SCIATRAN, Night-MODTRAN y Night-6SV) fueron evaluadas utilizando los datos del radiómetro de imágenes en el rango visible-infrarrojo de la banda diurna/nocturna (VIIRS/DNB). Los resultados indican que Night-MODTRAN tiene la mayor precisión de simulación bajo DNB. La consistencia entre la radiancia simulada en la parte superior de la atmósfera (TOA) y la radiancia DNB es aproximadamente del 3.1%, y la incertidumbre es del 2.5%. Este estudio utilizó Night-MODTRAN para el análisis de sensibilidad de parámetros. Los resultados indican que para el ángulo de fase lunar, la profundidad óptica de aerosoles, la reflectancia de la superficie, el ángulo cenital lunar, el ángulo cenital del satélite y el ángulo azimutal relativo, las tasas de cambio promedio son del 68%, 100%, 2561%, 75%, 20% y 0%. Este artículo puede ayudar a comprender mejor el rendimiento de los modelos bajo diferentes condiciones atmosféricas y geográficas, así como si los modelos existentes pueden simular los complejos procesos de la radiación atmosférica.

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