Wenn der Ku-Band-Radarstrahl durch einen Niederschlagsbereich hindurchgeht, führt die Absorption oder Streuung von Regentropfen durch Mikrowellenenergie zu einer Abschwächung des Rücksignals, wodurch sich der Rückstreuungsfaktor des Radars verändert und letztendlich Verzerrungen in den Radarbeobachtungsergebnissen verursacht werden. Daher ist die Niederschlagserkennung von entscheidender Bedeutung, um die Genauigkeit der Radarbeobachtungsergebnisse zu verbessern. Laut der vorliegenden Studie unterschätzt der kostenlose Oberflächenwellensensor SWIM (Surface Wave Investigation and Monitoring) an Bord des chinesisch-französischen Ozeanographiesatelliten CFOSAT die Häufigkeit von Niederschlagsereignissen. Die verbesserte Methode zur Niederschlagserkennung basierend auf dem Matching Pursuit-Algorithmus verwendet Mastköpfe des Mikrowellenhöhenmesssensors zur Schätzung des Fehlwinkel- und Rückstreuungsfaktors des Radars als Eingabe für den verbesserten Algorithmus und fügt außerdem ein Gleitfenster hinzu, um die Wellenform entlang des Pfads zu verarbeiten. Die potenzielle Verbesserung der Niederschlagserkennung wurde mit den Ergebnissen der Niederschlagserkennung von Jason-3 und der globalen Niederschlagsmessung (GPM) im gleichen raum-zeitlichen Bereich verglichen, und die Ergebnisse zeigten, dass die Niederschlagserkennung in diesem Artikel genauer ist als die von SWIM 6.0.3 in Produkt der Stufe 2, der Autor weist darauf hin, dass die Niederschlagserkennung in diesem Artikel im Vergleich zur Niederschlagserkennung von SWIM 6.0.3 genauer ist.

Mikrowellenfernerkundung; Ku-Band-Höhenmesser; chinesisch-französischer Ozeanographiesatellit; Radar-Rücksignal; SWIM; MP-Algorithmus; Niederschlagserkennung; σ0-Bloom