This thesis presents the development and validation of the Hurricane Imaging Retrieval Algorithm (HIRA) for the measurement of oceanic surface wind speed and rain rate in hurricanes. The HIRA is designed to process airborne microwave brightness temperatures from the NOAA, Stepped Frequency Microwave Radiometer (SFMR), which routinely collects data during NOAA hurricane hunter aircraft flights. SFMR measures wind speeds and rain rates at nadir only, but HIRA will soon be integrated with an improved surface wind speed model for expanded utilization with next generation microwave hurricane imagers, such as the Hurricane Imaging Radiometer (HIRad). HIRad will expand the nadir only measurements of SFMR to allow the measurement of hurricane surface winds and rain over a wide swath Results for the validation of HIRA retrievals are presented using SFMR brightness temperature data for 22 aircraft flights in 5 hurricanes during 2003-2005. Direct comparisons with the standard NOAA SFMR empirical algorithm provided excellent results for wind speeds up to 70 m/s. and rain rates up to 50 mm/hr.

Microwave radiometers are highly sensitive receivers capable of measuring low levels of natural blackbody microwave emissions. Remote sensing by satellite microwave radiometers flying on low-earth, polar orbiting, satellites can infer a variety of terrestrial and atmospheric geophysical parameters for scientific and operational applications, such as weather and climate prediction. The objective of this thesis is to provide realistic simulated ocean brightness temperatures for the 3-channel Microwave Radiometer (MWR), which will be launched in May 2010 on the joint NASA/CONAE Aquarius/SAC-D Mission. These data will be used for pre-launch geophysical retrieval algorithms development and validation testing. Analyses are performed to evaluate the proposed MWR measurement geometry and verify the requirements for spatial/temporal sampling. Finally, a preliminary study is performed for the post-launch inter-satellite radiometric calibration using the WindSat polarimetric radiometer on the Coriolis satellite.

An electromagnetic model for predicting the microwave blackbody emission from the ocean surface under the forcing of strong surface winds in hurricanes is being developed. This ocean emissivity model will be incorporated into a larger radiative transfer model used to infer ocean surface wind speed and rain rate in hurricanes from remotely sensed radiometric brightness temperature. The model development is based on measurements obtained with the Stepped Frequency Microwave Radiometer (SFMR), which routinely flys on the National Oceanic and Atmospheric Administration's hurricane hunter aircraft. This thesis presents the methods used in the wind speed model development and validation results for wind speeds up to 70 m/sec. The ocean emissivity model relates changes in measured C-band radiometric brightness temperatures to physical changes in the ocean surface. These surface modifications are the result of the drag of surface winds that roughen the sea surface, produce waves, and create white caps and foam from the breaking waves. SFMR brightness temperature measurements from hurricane flights and independent measurements of surface wind speed are used to define empirical relationships between microwave brightness temperature and surface wind speed. The wind speed model employs statistical regression techniques to develop a physics-based ocean emissivity model dependent on geophysical parameters, such as wind speed and sea surface temperature, and observational parameters, such as electromagnetic frequency, electromagnetic polarization, and incidence angle.

Radio frequency interference (RFI) poses significant challenges for passive microwave radiometry used in climate studies and Earth science. Despite operating in protected frequency bands, microwave radiometers often encounter RFI from sources like air surveillance radars, 5G communications, and unmanned aerial vehicles. Traditional RFI detection methods rely on handcrafted algorithms designed for specific RFI types. This study proposes a deep learning (DL) approach, leveraging convolutional neural networks to detect various RFI types on a global scale. By learning directly from radiometer data, this data-driven method enhances detection accuracy and generalization. The DL framework processes raw moment data and Stokes parameters, dynamically labeled using quality flags, offering a robust and efficient solution for RFI detection. This approach demonstrates the potential for improved RFI mitigation in passive remote sensing applications.

In der vorliegenden Arbeit wird ein zweistufiger Algorithmus, das sogenannte Retrieval, zur Ableitung von Wasserdampfprofilen aus einer Kombination von Ramanlidar und Mikrowellenradiometer zur operationellen Anwendung vorgestellt. Beide Instrumente kamen während einer groß angelegten Kampagne nahe Jülich im Frühjahr 2013 zum Einsatz (HOPE). Ziel der Arbeit ist es, kontinuierliche Zeitreihen der vertikalen Wasserdampfverteilung abzuleiten. Dies erfordert eine Kalibrierung des Ramanlidars. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein automatisches Kalibrierschema entwickelt, welches auf dem integrierten Wasserdampfgehalt abgeleitet aus Mikrowellenradiometermessungen basiert. Die Methode zeigt eine gute Übereinstimmung mit herkömmlichen Ansätzen, welche auf Radiosondenaufstiegen beruhen. Der Kalibrierfaktor ist sehr stabil mit einer relativen Abweichung von 5 %. Diese Stabilität bietet den Vorteil, das Lidar auch unter bewölkten Bedingungen zu kalibrieren. Hierfür wird der Kalibrierfaktor des letzten wolkenfreien Zeitraums herangezogen. Dies ermöglicht die kontinuierliche Messung von Wasserdampfprofilen bis zu einer möglichen Wolkenbasis. Um verlässliche Wasserdampfinformationen innerhalb und oberhalb einer Wolke zu erhalten, wird ein zweistufiger Algorithmus angewandt. Der erste Schritt ist ein Kalman Filter, der die an der Wolkenbasis abgeschnittenen Wasserdampfprofile vom Ramanlidar mittels eines vorherigen Profils zu einem kompletten Profil (bis zu 10 km) kombiniert. Das komplette Wasserdampfprofil dient dann als Input für die eindimensionale variationelle (1D- VAR) Methode, auch als optimale Schätzung bekannt. Für dieses Profil werden die Helligkeitstemperaturen simuliert, die das Mikrowellenradiometer in der gegebenen Atmosphäre messen würde und anschließend mit den tatsächlich gemessenen verglichen. Das Profil wird dann iterativ entsprechend seiner Fehlerbalken so lange modifiziert, bis die modellierten mit den gemessenen Helligkeitstemperaturen hinreichend übereinstimmen. Die Funktionsweise des Retrievals wird mit Hilfe von Fallstudien unter verschiedenen Bedingungen detailliert beleuchtet. Eine statistische Analyse zeigt, dass die Verfügbarkeit von Ramanlidardaten (nachts) die Genauigkeit der abgeleiteten Profile verbessert. Tagsüber resultiert das Fehlen der Lidarinformationen in größeren Unterschieden zu Referenzradiosonden. Die Datenabdeckung der kompletten Lidarprofile von 17 % während der zweimonatigen Kampagne wird durch Anwendung des Retrievals auf 60 % signifikant erhöht. Da die relative Feuchte oft mals ein nützliches Maß für die Beschreibung von Wolkenbildung und Aerosolwachstum ist, wird die Bestimmung der relativen Feuchte aus den abgeleiteten Profilen unter verschiedenen Temperaturannahmen behandelt. Die Annahme eines Temperaturprofils vom Mikrowellenradiometer resultiert in einem absoluten Bias von 4.7 g/kg . Weiterhin wird in der Arbeit die flexible und vielfältige Anwendung des Retrievals an verschiedenen Messstationen in Jülich, Lindenberg und auf dem Forschungsschiff Polarstern sowie unterschiedlichen Ramanlidargeräten und Mikrowellenradiometern präsentiert. Ein besonders hervorzuhebender positiver Aspekt der Arbeit ist die Implementierung des Retrievals in die Cloudnet-Prozessierung, welche die Untersuchung von Wolken und Niederschlag bereichert. Die gewonnenen Profile werden außerdem für eine Evaluierung des Klima- und Vorhersagemodells ICON verwendet.

En esta Tesis se ha realizado análisis, diseño y caracterización de los amplificadores de bajoruido y banda ancha en tecnología de GaAs PHEMT con aplicación a los módulos posteriores delradiómetro del instrumento de baja frecuencia del satélite Planck. La Tesis se compone de las siguientes partes:- Introducción y estudio del funcionamiento del radiómetro del instrumento de baja frecuencia de Planck.- Diseño y caracterización de amplificadores de bajo ruido utilizando tecnología de GaAs. Se presentan diseños MMIC en la banda Ka y en la banda Q, y un diseño MIC en la banda Q.- Diseño y construcción de los módulos posteriores en las bandas de 30 y 44 GHz. Se presentan varios prototipos fabricados en ambas bandas, así como medidas de cada uno de los subsistemas que los forman.- Desarrollo de técnicas de medida para receptores de banda ancha con detección directa y su aplicación a la caracterización de los módulos posteriores, mostrando el funcionamiento de los prototipos representativos para las dos bandas de frecuencia.- Integración de los módulos posteriores con los módulos frontales y presentación de algunos de los resultados de medida de los radiómetros completos. / This Thesis deals with the analysis, design and characterization of broadband low noise amplifiersin GaAs PHEMT technology with application to the radiometer Back-End Modules for the Planck Low Frequency Instrument (LFI). The Thesis is composed of the next parts:- Introduction and study about the radiometer of the Planck low frequency instrument.- Design and characterization of low noise amplifiers using GaAs technology. Ka-band MMIC designs and Q-band MMIC and a MIC design are presented.- Design and assembly of the 30 and 44 GHz back-end modules. Several prototypes have been manufactured in both frequency bands and the most representative test results of each subsystem are presented.- Development of measurement techniques for broadband direct detection receivers and their application to the characterization of the back-end modules. Performance of representative prototypes in both frequency bands is included.- Integration of the back end modules and front end modules and significant results of the tests for a radiometer in each frequency band.