[論文レビュー] The GNSS-R Eddy Experiment II: L-band and Optical Speculometry for Directional Sea-Roughness Retrieval from Low Altitude Aircraft

Olivier Germain, Giulio Ruffini+4 more|ArXiv.org|Oct 20, 2003

Soil Moisture and Remote Sensing参考文献 14被引用数 10

ひとこと要約

本研究は、低高度の航空機から得たLバンドGNSS-R遅延ドップラー図（DDM）および光学的傾き方位図（TAM）の、方向性平均二乗傾き（DMSSλ）を含む全方向の平均二乗傾き、方位、非等方性を初めて完全に逆算した。両者から得られたDMSSλ推定値は、波の影響により、モデル予測値よりも20–40%高いことが示された。これはDMSSλが風速の代理ではなく、物理的に独立したパラメータであることを示している。

ABSTRACT

We report on the retrieval of directional sea-roughness (the full directional mean square slope, including MSS, direction and isotropy) through inversion of Global Navigation Satellite System Reflections (GNSS-R) and SOlar REflectance Speculometry (SORES)data collected during an experimental flight at 1000 m. The emphasis is on the utilization of the entire Delay-Doppler Map (for GNSS-R) or Tilt Azimuth Map (for SORES) in order to infer these directional parameters. Obtained estimations are analyzed and compared to Jason-1 measurements and the ECMWF numerical weather model.

研究の動機と目的

• 低高度飛行データから得た2次元GNSS-R遅延ドップラー図（DDM）および光学的傾き方位図（TAM）を用いて、方向性平均二乗傾き（DMSSλ）の完全な逆算手法を開発・適用すること。
• GNSS-Rおよび光学的スペキュロメトリーが、DMSSλの3つの成分（全傾き（MSS）、傾き確率密度関数の方位（SPA）、傾き確率密度関数の非等方性（SPI））を同時に推定できるかを調査すること。
• 波の影響や風に起因しない波状態がDMSSλ推定値に与える影響を評価し、海面粗さの風速に基づく従来の解釈に疑問を呈すること。
• 得られたDMSSλパラメータをJason-1の風速およびECMWFモデルデータと照合し、GNSS-Rと光学的手法の整合性を評価すること。
• DMSSλを風速ベクトル推定とは独立した、物理的に独立した海洋学的パラメータとして確立すること。

提案手法

• 本研究では、GNSS-R信号からの全2次元遅延ドップラー図（DDM）および光学的太陽きらめき写真からの傾き方位図（TAM）を、最小二乗法によるフィッティングに基づいて逆算する手法を用いた。
• 逆算は幾何的光学（GO）散乱モデルに依拠しており、鏡面的な海面微小面からの信号反射を記述し、傾き確率密度関数（PDF）はDMSSλによってパラメータ化されている。
• モデルはDDMおよびTAMの全2次元構造を考慮し、2重散乱・ウッドワードアンビグイティ関数のモodulation効果も含むため、MSS、SPA、SPIの完全な推定が可能である。
• 逆算プロセスでは、観測されたDDMおよびTAMデータと、DMSSλパラメータの範囲で生成されたGOモデルのシミュレーションデータを比較し、残差誤差を最小化するように最適化を行う。
• 本手法は、2002年9月27日にカタルーニャ沖を1000 m高度で飛行した際の、LバンドGNSS-R（L-band）および光学的SORES（~500 nm）データを併用している。
• 解析には、原始GNSS-R信号をDDMに、光学画像をTAMに変換する前処理を施し、Jason-1およびECMWFデータと一致・比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GNSS-Rからの全2次元遅延ドップラー図（DDM）を逆算することで、全傾き、方位、非等方性を含む方向性平均二乗傾き（DMSSλ）を完全に抽出できるか？
• RQ2 GNSS-Rと光学的スペキュロメトリー（SORES）によるDMSSλ推定値は、飛行経路全体で一貫しているか？また、両者の一致度はいかがなっているか？
• RQ3 波の影響や風に起因しない波状態がDMSSλ推定値に与える影響はどの程度で、標準モデルとの観察バイアスをどのように説明できるか？
• RQ4 傾き確率密度関数の非等方性（SPI）は、波の発達状態や風波と波の方向のずれを反映する意味のある物理的パラメータであるか？また、経路に沿ってどのように変化しているか？
• RQ5 観察された風速モデルとの乖離を踏まえ、DMSSλは風速とは独立した、独立した海洋学的パラメータと見なせるか？

主な発見

• 本研究は、GNSS-R遅延ドップラー図（DDM）の完全な逆算に成功し、全傾き（MSS）、傾き確率密度関数の方位（SPA）、非等方性（SPI）を含む方向性平均二乗傾き（DMSSλ）パラメータを、初めてこの手法で抽出した。
• GNSS-RおよびSORESから得られた全MSS値は、エルフウハリー風上りスペクトルモデルの予測値よりも20–40%高く、特に風速9–13 m/sの範囲で最大の乖離が観察された。
• PRN08およびPRN24のGNSS-R信号からのDMSSλ推定値は、1波長カットオフを適用したエルフウハリースペクトルに最もよくフィットし、20%のバイアスは主に顕著波高（SWH ≈ 2 m、コックスとマーンクの1 m基準の2倍）に起因していると示唆された。
• GNSS-RのSPA推定値は、少なくとも3つのPRNのうち2つ（PRN08およびPRN10）で波の進行方向と高い精度で一致しており、風の影響だけでなく波の影響にも感度を示していることが確認された。
• 傾き確率密度関数の非等方性（SPI）は経路に沿って顕著に変化し、エルフウハリー理論で予測される0.65の値から逸脱していた。これは、波の成熟度や風波と波の方向のずれに敏感であることを示している。
• 本研究は、DMSSλが風速との関係が波の影響や他のモデル化されていない海面状態要因によって強く変調されることを踏まえ、DMSSλを風速とは独立した物理的独立パラメータとして扱うべきであると結論づけた。