基于最大熵方法月球亮温度数据反卷积处理

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1、国幽密级：中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文2013年5月basedonShu-guoXingADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterof．AstrophysicalTechniqueandInstrumentsNationalAstronomicalObservatoriOUSMay,2013摘要月球是距离

2、地球最近的天体。月球不仅反射可见光，还在红J,l-61微波频段遵循热辐射机制辐射能量。月球亮温度是反应微波特性的一个重要指标，由月球亮温度，可以进行月壤特性的研究，从而进一步分析月球表层及次表层结构和物质构成。因此对月球亮温度的研究具有很重要的科学意义。微波探测仪作为嫦娥一号、嫦娥二号卫星的科学有效载荷之一，在卫星绕月期间获取了大量的微波数据，为进行月球的科学研究提供了重要的科学依据。论文介绍了微波探测仪对月球进行观测的原理，指出了观测得到的亮温度数据是月球表而真实亮温度数据与天文方向图的卷积。为了得到真实亮温度分布图，就需要寻求一种有效的反卷积方法，论文中采

3、用了最大熵方法。论文结合最大多重性原理、第一原理和熵增加原理，从理论上证明了最大熵方法作为一个反卷积方法的可行性；利用一系列的模拟仿真，验证了最大熵方法的有效性；并用最大熵方法处理嫦娥二号卫星搭载的微波探测仪观测得到的亮温度数据，得到了全月面的亮温度分布图，同时选取局部区域与DEM高程图矛ICCD影像图做对比。存在的相关性进一步验证了最大熵方法是一种有效的反卷积处理方泫。关键词：月球；亮温度；最大熵方法；反卷积AbstractThemoonisEarth’Snearestcelestialbody．Itradiatesenergyatinfraredandmi

4、crowavewavelength，inadditiontoreflectingsunlightatopticalwavelength—s．Themoonbrightnesstemperatureisrelatedtothecharacteristicofradioe—mission，SOthepropertiesoflunarregolithcouldbestudied．Furthermore，thethickness，dielectricconstantandconductivityoflunarsurfaceandsub-surfacecouldbean

5、alysed．Therefore，thereseachofthemoonbrightnesstemperatureisasignificantprogressinscience．Microwavedetector，oneofthescientificpayloadsoftileChang’E-1andChang’E-2satellite，obtainedlargeamountsofmicrowavedataduringthem00norbit．Itprovidesanimportantscientificbasisforscientificresearchof

6、themoon．Thepaperdescribestheprincipleofthemicrowavedetector13bservingthemoonandpointsoutthattheobservedbrightnesstemperaturedataistheCOn—volutionbetweenthereallunarsurfacebrightnesstemperatureI]ataandtheantennapattern．Soinordertoobtaintherealmoonbrightnessteluperatureda-ta，adeconvol

7、utionmethodisneeded．ThepaperchoosestheMaximumEntropyMethod．CombinedwiththePrincipleofMaximumMultiplicity，theFirstPrinci—pleandthePrincipleofEntropyIncrease，thefeasibilityoftheMaximumEn—tropyMethodisprovedtobeafeasibledeconvolutionmethodtheol—etically．Thenthroughaseriesofsinmlations，

8、thevalidityoftheMax