A Study of the Intensity of Tropical Cyclone Idai Using Dual-Polarization Sentinel-1 Data
A Study of the Intensity of Tropical Cyclone Idai Using Dual-Polarization Sentinel-1 Data
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利用双极化 Sentinel-1 数据研究热带气旋 Idai 的强度
DOI：
10.3390/rs11232837
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发表时间：
2019-11
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Zhu Lin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu Peng;Johannessen Johnny A.;Xiao-Hai Yan;Geng Xupu;Zhong Xiaojing;Zhu Lin
监测热带气旋（TC）的强度和规模是一项具有挑战性的任务，对于减少生命和财产损失非常重要。在这项研究中，我们以Idai为例，Idai是南半球有记录以来最致命的TC之一。哥白尼哨兵-1号使命的双极化合成孔径雷达测量结果被用来检查TC的结构和强度。风速估计和比较使用众所周知的C波段模型函数校准的交叉极化SAR图像的基础上。由于Sentinel-1数据的本底噪声相对较高，交叉极化模型中低于20 m/s的风速被忽略，取而代之的是从共极化雷达信号中检索到的低至中等风速。然后将从共极化和交叉极化模式结果中检索的风场合并在一起，以估计TC大小和TC满度尺度，这是一个与风暴风结构相关的概念。Idai有非常强的风速和丰满结构，表明它确实是一场非常强烈的风暴。该方法表明，开放和免费提供的Sentinel-1 SAR数据是一个独特的数据集，可用于估计类似Idai等自然灾害的潜在破坏性。
Monitoring the intensity and size of a tropical cyclone (TC) is a challenging task, and is important for reducing losses of lives and property. In this study, we use Idai, one of the deadliest TCs on record in the Southern Hemisphere, as an example. Dual-polarization synthetic aperture radar (SAR) measurements from the Copernicus Sentinel-1 mission are used to examine the TC structure and intensity. The wind speed is estimated and compared using well known C-band model functions based on calibrated cross-polarization SAR images. Because of the relatively high noise floor of the Sentinel-1 data, wind speeds under 20 m/s from cross-polarization models are ignored and replaced by low to moderate wind speeds retrieved from co-polarization radar signals. Wind fields retrieved from the co- and cross-polarization model results are then merged together to estimate the TC size and the TC fullness scale, a concept related to the wind structure of a storm. Idai has a very strong wind speed and fullness structure, indicating that it was indeed a very intense storm. The approach demonstrates that open and freely available Sentinel-1 SAR data is a unique dataset to estimate the potential destructiveness of similar natural disasters like Idai.
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DOI：
10.1007/978-981-10-2893-9_16
发表时间：
2017
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Qing Xu;Xiaofeng Li;S. Bao;Guosheng Zhang
通讯作者：
Qing Xu;Xiaofeng Li;S. Bao;Guosheng Zhang
影响因子：
8.2
作者：
J. Karvonen
通讯作者：
J. Karvonen
影响因子：
3.6
作者：
Quilfen, Y;Chapron, B;Tournadre, J
通讯作者：
Tournadre, J
DOI：
10.1109/tgrs.2003.818811
发表时间：
2004-04-01
影响因子：
8.2
作者：
Koch, W
通讯作者：
Koch, W
影响因子：
3.6
作者：
Hwang, Paul A.;Stoffelen, Ad;Shen, Hui
通讯作者：
Shen, Hui