摘要
无线电频率干扰（RadioFrequencyInterference，RFI）是海洋卫星SMOS（SoilMoistureandOceanSalinity）在观测过程中面临的重大挑战，它严重影响着土壤水分和海洋盐度等地球物理参数的反演精度。
本文首先介绍了SMOS卫星及其数据特点，以及RFI的来源和危害。
接着，重点概述了国内外针对SMOSRFI检测的研究现状，详细阐述了基于统计特征、图像处理和机器学习的三类主要RFI检测方法，并比较分析了它们的优缺点。
此外，本文还对各种方法的性能进行了评估，并总结了未来SMOSRFI检测技术的发展趋势。
关键词：SMOS，无线电频率干扰，RFI检测，统计特征，图像处理，机器学习
土壤水分和海洋盐度是地球水循环的关键要素，对气候变化、水资源管理和农业生产等方面都具有重要意义。
SMOS是欧洲空间局（ESA）于2009年发射的首颗专门用于监测全球土壤水分和海洋盐度的卫星，其搭载的L波段微波辐射计能够穿透云层和植被，全天候、全天时地获取地球表面信息[1]。
然而，SMOS在观测过程中容易受到各种RFI的污染，尤其是在L波段，各种人为无线电信号发射源，如雷达、通信、广播等，都会对SMOS的微波辐射信号造成干扰，导致亮温测量值出现偏差，进而影响土壤水分和海洋盐度的反演精度[2,3]。
RFI的来源广泛，种类繁多，具有较强的随机性和隐蔽性，对SMOS数据的准确性和可靠性构成了严重威胁。
因此，准确识别和有效抑制RFI，是SMOS数据预处理的关键环节，也是保障其应用效益的重要前提。
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