浅海水下地形SAR成像的速度聚束调制
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利用偏振SAR图像测量海洋外表波坡和波谱摘要:人们差不多开展了许多算法对海洋歪坡和波谱进行测量,其中,基于完全偏振孔径雷达(SAR)图像数据进行测量的方法得到了广泛的研究。
在SAR方位和距离方向上测量波歪坡的独立技术差不多得到了极大的开展。
尤其重要的是,基于方向角的测量技术比其他传统的、基于强度的回波截面测量技术相比能实现对海洋波坡的直截了当测量。
在方向角方向,动摇会造成偏振角的变化,利用这一变化能够测量波坡。
在距离方向上,一种新的测量方法被用来测量波坡,这种测量法被称为α参数测量法,α参数为Cloude-Pottier偏振散射分解定理中的H-A-ᾱ的一个参量。
使用这两种方法能够实现对海洋波坡的精确且直截了当的测量。
综上所述,两种方法实现了利用合成孔径雷达的偏振图像数据对海洋波坡和波谱的测量。
这些测量方法必须能解决在SAR图像处理过程的非线性咨询题,这种非线性咨询题是中动摇和加速效应引起的聚束效应。
本次研究使用了美国航天局—喷气推进实验室/的机载合成孔径雷达从加州沿海水域得到L波段和p波段的数据。
本文把新的测量方法与过往常规的基于SAR强度计算方法和NOAA国家数据中心利用浮标的测量方法进行了比立。
1介绍合成孔径雷达(SAR)系统通常使用回波灰度算法(Alpers&Rufenach,1981)测量海洋的物理参数。
具体做法为:合成孔径雷达发出一束线偏振光,线偏振光到达波面后被反射回来,我们通过测量回波截面或动摇引起的解偏度的变化来估量的海洋外表波坡或波谱。
但利用如此的方法的测量海洋波物理属性时,需要明白调制传递函数(MTF)。
本次研究讲明了利用偏振SAR数据和schule等人革新的算法对海洋波物理属性进行测量时,在方向角方向和距离方向根基上可行的。
在傅里叶变换域,我们能够利用两个正交方向的波坡信息估量完整的海浪歪坡的频谱。
基于偏振合成孔径雷达的算法的优点确实是根基它不需要复杂的调制传递函数参数,就几乎能够实现对波坡的直截了当测量。
考虑速度聚束效应的SAR海浪成像仿真方法
万勇;崔昆
【期刊名称】《实验室研究与探索》
【年(卷),期】2024(43)1
【摘要】针对合成孔径雷达(SAR)海浪成像仿真技术对于速度聚束效应的考虑不充分,仿真数据无法准确反映实际SAR数据的问题,建立一种充分考虑速度聚束效应的SAR海浪成像仿真方法并进行了实验验证。
计算了SAR图像强度的概率密度分布的仿真结果与理论结果之间的均方误差(MSE),在风速分别为5、10和15 m/s时,考虑速度聚束效应前、后比对结果的MSE分别为0.1012、0.1576、0.0556与0.0179、0.0314、0.0088。
仿真结果表明,所提SAR海浪成像仿真方法有效提高了仿真数据的准确性,对SAR海浪成像的应用具有一定实用价值。
【总页数】6页(P82-86)
【作者】万勇;崔昆
【作者单位】中国石油大学(华东)
【正文语种】中文
【中图分类】TP722.6
【相关文献】
1.速度聚束调制对顺轨干涉SAR浅海地形成像的影响研究
2.基于Spectral-fit方法的弹载聚束SAR成像方法
3.浅海水下地形SAR成像的速度聚束调制
4.基于SAR图像速度聚束调制的海浪反演研究
5.聚束SAR应用条带SAR方法成像
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SAR图像反演浅海地形的一种改进方法
李泽军;王小青;于祥祯;刘磊
【期刊名称】《电子测量技术》
【年(卷),期】2012(35)4
【摘要】传统的SAR图像浅海地形反演方法仅采用迭代模型求解水深,收敛速度较慢。
采用基于AH模型获得初步的浅海水深,然后带入迭代模型进行优化的方法,加快了反演收敛速度。
基于该改进方法,利用1景ERS-2和1景ENVISAT数据,对某海域的水深进行了反演。
与实测水深相比,此方法获得的水深的平均相对误差分别为8.9%和10.8%,同时有效的减少了迭代次数。
另外研究发现,采用地形的绝对变化误差作为SAR浅海地形反演精度的指标不够合理。
因此采用去除反映地形整体走势的基准面后的相对地形变化误差作为浅海地形反演精度的一个指标。
【总页数】4页(P86-89)
【关键词】合成孔径雷达;浅海水下地形;反演算法
【作者】李泽军;王小青;于祥祯;刘磊
【作者单位】中国科学院电子学研究所微波成像技术重点实验室;中国科学院研究生院
【正文语种】中文
【中图分类】TP957
【相关文献】
1.多视角多波段 SAR 浅海地形反演研究 [J], 王静;陈永强;李宁;徐真
2.单轨道全极化SAR反演地形地形坡度的方法 [J], 万里;张梦杰
3.用合成孔径雷达图像反演浅海水下地形的一种方法 [J], 张巍;金亚秋;沈一帆
4.一种SAR图像Kelvin尾迹反演舰船速度的方法 [J], 梁奉龙;陈永强
5.一种改进的光谱图像反演地表目标遥感反射率的方法 [J], 张翔;张建奇;靳薇;张福娣
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用合成孔径雷达图像反演浅海水下地形的一种方法张巍;金亚秋;沈一帆【期刊名称】《海洋学报(中文版)》【年(卷),期】2000(022)006【摘要】海流与海底地形的相互作用导致了海表面的粗糙起伏,从而引起对海面观测的雷达散射截面的变化.在浅海海流速度垂直分布廓线为均匀的假定下,由流体连续性方程和弛豫时间近似下流体力学弱相互作用的理论,已证明雷达散射截面的空间变化正比于海流方向上海流速度变化的梯度.研究了合成孔径雷达(SAR)对海面的观测图像在无槽道信息和海流方向预知条件下,提出用散射系数的二维相关函数确定海流方向.在海流速度和方向已知条件下,推导了由雷达散射截面的空间变化迭推反演浅海水下地形的公式,并研究了航天飞机SIR-C SAR在我香港特区海域的二维图像反演浅海水下地形的应用%Interaction between current and underwater bottom topography modulates roughness of the sea sur-face, which in turn yields variation of the radar scattering echo. By using the continuity equation and weak hydrody-namic interaction theory in the relaxation time approximation, the spatial variation of the radar scattering cross-sec-tion has been proved as proportional to the gradient of current velocity. The current direction is first determined byusing two-dimensional (2-D)correlation of spatial variation of backscattering measured by the SAR imagery, as thepriori knowledge of the current direction is not available. The inverse algorithm to successively derive 2-D underwa-ter bottomtopography from the SAR imagery is developed. As an application, the SAR SIR-C image over the sea areaof Hong Kong, China is studied【总页数】7页(P40-46)【作者】张巍;金亚秋;沈一帆【作者单位】复旦大学波散射和遥感中心,上海 200433;复旦大学波散射和遥感中心,上海 200433;复旦大学波散射和遥感中心,上海 200433【正文语种】中文【中图分类】P737.2;V443+.2【相关文献】1.基于合成孔径雷达图像内波参数反演方法 [J], 欧阳越;种劲松;吴一戎2.一种基于低频水声传播特性的浅海地声参数反演方法研究 [J], 郑广学;祝捍皓;郑红;林建民;汤云峰;朱军3.星载合成孔径雷达图像反演海面风场方法综述 [J], 张雷;石汉青;龙智勇;杜华栋;张子杨4.一种基于低频水声传播特性的浅海地声参数反演方法研究 [J], 郑广学;祝捍皓;郑红;林建民;汤云峰;朱军;5.SAR图像反演浅海地形的一种改进方法 [J], 李泽军;王小青;于祥祯;刘磊因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
水下运动物体及海底地形的SAR探测的初步研究(一)水下运
动物体的SAR仿真影像分析
张庆华;杭可
【期刊名称】《黄渤海海洋》
【年(卷),期】1998(16)3
【摘要】当物体在水中运动时,它所引起的流场变化会调制海水表面的小尺度波动,从而可以被合成孔径雷达(SAR)所探测。
本文建立了一个三维半隐式格式,对水下运动物体的绕流问题进行了数值计算。
在袁业立有关海波高谱形式及SAR影像原理的理论分析基础上,本文进一步计算了水下运动物体SAR影像的G值分布图,并讨论了物体深度、海水水深、海表面主波方向对水下运动物体SAR影像的影响。
【总页数】9页(P1-9)
【关键词】SAR影像;水下运动物体;海底地形;海水;电磁波
【作者】张庆华;杭可
【作者单位】国家海洋局第一海洋研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P737.22;P714.1
【相关文献】
1.星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真--水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析 [J], 傅斌;黄韦艮;周长宝;杨劲松;史爱琴;厉冬玲
2.水下运动物体及海底地形的SAR探测的初步研究:(一)水下运动物体的SAR 仿?? [J], 张庆华;杭可
3.水下运动物体及海底地形的SAR探测的初步研究:(二)海底地形的SAR仿真影?? [J], 张庆华;杭可
4.SAR影像仿真与水下地形反演的阻尼牛顿—行作用法 [J], 崔经汉;陈国庆;张杰
5.SAR探测水下运动物体波浪尾迹的模拟研究 [J], 陈标;高国兴;徐世昌;王丹
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基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型的开题报告一、选题背景水下地形的探测在海洋勘探、海底资源开发和海洋环境监测等领域具有重要的应用价值,而合成孔径雷达(SAR)是一种非常有效的探测手段。
SAR能够通过测量地表物体的电磁特性来获取地表信息,但在水下,电磁波会因为介质的折射和反射而发生很大的变化,因此传统SAR技术很难直接获取水下地形信息。
近年来,许多学者尝试通过极化信息来解决这个问题,基于此,我们选取了基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型作为本次论文研究的课题。
二、研究意义1. 提高水下地形探测的准确性和可靠性。
传统的SAR技术难以直接获取水下地形信息,通过极化信息的处理可以提高地形探测的准确性和可靠性。
2. 拓展SAR技术的应用范围。
水下地形探测在海洋开发和环境监测中具有广阔的应用前景,通过开展相关研究可以拓展SAR技术的应用范围。
3. 增强我国水下地形探测技术的国际竞争力。
在水下地形探测领域,我国与国际先进水平还存在差距,通过这个研究可以提升我国水下地形探测技术的国际竞争力。
三、研究内容和方法1. 研究内容本论文主要研究基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型,包括以下内容:(1)浅海水下地形SAR探测技术的发展现状和前景分析。
(2)极化信息在水下地形探测中的应用原理和方法。
(3)建立基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型,分析其性能和优缺点。
(4)利用模型进行实验检验,评估其探测效果和应用效果。
2. 研究方法本论文采用文献资料研究、实验仿真和数据分析等方法开展研究。
(1)文献资料研究:通过收集相关文献,了解现有的水下地形探测技术和基于极化信息的SAR技术研究现状。
(2)实验仿真:建立浅海水下地形模型,利用仿真软件进行数据模拟和实验检验。
(3)数据分析:通过对实验结果进行数据分析和比较,评估模型的探测效果和应用效果。
四、预期成果本论文的预期成果包括:(1)研究基于极化信息的浅海水下地形SAR探测模型,分析其性能和优缺点。
北京师范大学环境数据采集与分析期末论文题目: SAR海面溢油监测方法__ 姓名:***学号:************年级:2009级专业:环境工程SAR海面溢油监测方法摘要:海洋溢油发生后,准确及时的监测溢油对于海洋环境保护具有重要意义。
随着卫星遥感技术的高速发展,遥感己经成为监测溢油的最重要和最有效手段之一。
本论文以海面溢油为研究对象,讨论了利用SAR采集数据监测海面溢油的方法,重点在SAR图像中溢油数据的处理、MODIS监测海面油膜厚度、基于GIS的遥感溢油监测系统和中国海溢油分布等方面进行研究。
关键词:SAR、海面溢油监测、溢油数据的判别分析、GIS1前言1.1研究意义海上石油污染是海洋污染中最严重的因素,也是最复杂的海洋污染问题之一。
石油污染进入海洋后对海洋环境的危害是多方面的。
从自然环境到野生动物,从自然资源到养殖资源等都会受到不同程度的危害,并且这种危害的周期冗长,修复过程复杂。
海洋石油污染有多种途径,既有天然来源如海底油气藏烃渗漏和沉积岩石的侵蚀,也有沿岸工业污水和生活废水的排放、海洋倾废,更有海上石油运输和生产所造成的石油泄漏。
其中以船舶溢油事故和汕井井喷事故对海洋环境造成的影响最为严重,主要因为这类事故多发生在近海海域和恶劣天气,短时间内排入大量石油烃,造成生态环境毁灭性的损害,严重影响周边区域的人民生活。
我国的海洋油污染问题由来已久,60年代即有发生,1973年在大连港就发生了由于船舶(“大庆36”)而造成了多达1400吨原油溢出的事故;1978年改革开放以来,由于经济发展的需要,我国对石油的需求不断增加,尤其近年来油船数量和吨位不断增加,油轮进出港口次数日渐增多,船舶发生事故的几率也随之增加。
1973年到2003年,我国沿海及内河水域发生船舶溢油事故共2353起,平均3天半发生一起。
其中,溢油量50吨以上的重大溢油事故62起,平均每年两起,总溢油量34189吨,平均每起溢油量551吨。
第54卷 第1期 2024年1月中国海洋大学学报P E R I O D I C A L O F O C E A N U N I V E R S I T Y O F C H I N A54(1):144~155J a n .,2024基于准线性近似方法的S A R 图像海浪参数反演研究❋袁超文1,张彦敏1❋❋,姜文正2,王运华1,3(1.中国海洋大学信息科学与工程学部,山东青岛266100;2.自然资源部第一海洋研究所,山东青岛266061;3.青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室,山东青岛266237)摘 要: 本文根据相干斑噪声的时间快变特征和非海浪纹理现象的时间缓变特征,基于交叉谱提出了一种对相干斑噪声和大尺度非海浪纹理的抑制的方法,进而结合S A R 图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系,基于S A R 数据对海浪参数进行了反演㊂在反演过程中,首先仿真分析了不同海况下准线性近似法的海浪反演能力,结果表明:风浪引起的方位向截断效应会显著影响反演精度,因此该方法在低风速时的涌浪反演精度更高㊂通过将基于S e n t i n e l -1卫星2020年的波模式S A R 数据的反演结果与欧洲中期天气预报中心(E u r o p e a n C e n t r e f o r M e d i u m -R a n ge W e a t h e r F o r e c a s t s ,E C MW F )提供的再分析数据进行对比,发现高海况海浪有效波高反演结果明显偏低,而且该反演误差与风速㊁方位向截断波长之间存在显著相关性㊂为了提高有效波高的反演精度,本文进一步给出了海浪有效波高反演误差与风速㊁方位向截断波长之间的经验校正函数模型,结果显示,通过该模型修正后的海浪有效波高反演结果与E C MW F 数据和浮标测量数据具有良好一致性㊂关键词: 海浪;合成孔径雷达;准线性近似法;有效波高;非海浪纹理中图法分类号: T P 22.6 文献标志码: A 文章编号: 1672-5174(2024)01-144-12D O I : 10.16441/j.c n k i .h d x b .20220442引用格式: 袁超文,张彦敏,姜文正,等.基于准线性近似方法的S A R 图像海浪参数反演研究[J ].中国海洋大学学报(自然科学版),2024,54(1):144-155.Y u a n C h a o w e n ,Z h a n g Y a n m i n ,J i a n g W e n z h e n g ,e t a l .R e s e a r c h o n o c e a n w a v e r e t r i e v a l f r o m S A R i m a ge b a s e d o n t h e q u a s i -l i n e a r a p p r o x i m a t i o n m e t h o d [J ].P e r i o d i c a l of O c e a n U n i v e r s i t y of C h i n a ,2024,54(1):144-155. ❋ 基金项目:国家自然科学基金项目(41976167,52101393);山东省自然科学基金项目(Z R 2021M D 023,Z R 2021Q D 001)资助S u p p o r t e d b y t h e N a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f C h i n a (41976167,52101393);t h e N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f S h a n d o n gP r o v i n c e (Z R 2021M D 023,Z R 2021Q D 001)收稿日期:2022-10-25;修订日期:2023-02-20作者简介:袁超文(1998 ),男,硕士生㊂E -m a i l :h e yc h a o w e n @163.c o m ❋❋ 通信作者:E -m a i l :y a n m i n z h a n g@o u c .e d u .c n 海浪作为海洋表面普遍存在的波动现象,与人类的海上活动和气候研究息息相关㊂合成孔径雷达(S y n t h e t i c A pe r t u r e R a d a r ,S A R )具备全天时㊁全天候获取海面高分辨率微波后向散射图像的能力,是遥感观测海浪的有力工具㊂海浪的S A R 微波成像机制主要包括三种调制机制,即:流体力学调制㊁倾斜调制和速度聚束调制[1-3]㊂基于以上调制理论,H a s s e l m a n n 等推导给出了S A R 图像谱和海浪谱之间的非线性映射关系,建立了基于S A R 图像的海浪谱迭代反演算法,即M P I 反演法[4]㊂然而,由于M P I 算法中的非线性映射关系无法直接求逆,因此,使用M P I 方法反演海浪谱时依赖于初猜谱的输入㊂此外,基于M P I 反演算法所得海浪谱存在原点对称的两个海浪谱谱峰,仅依靠M P I 方法无法取舍两个海浪谱谱峰,因此,M P I S A R 海浪谱反演算法存在海浪谱180ʎ模糊问题㊂为了解决M P I 方法中存在的海浪谱180ʎ模糊问题,基于S A R 子孔径图像的交叉谱方法被进一步应用于S A R 海浪谱反演方法之中[5-7]㊂由于速度聚束效应存在显著非线性特征,这导致偏离S A R 距离向传播的风浪在S A R 图像中难以被成像,因此,为了进一步提升S A R 海浪谱反演精度,研究者通过引入风场信息,提出了半参数化法海浪反演算法[8-10]㊂近年随着加拿大R a d a r s a t -2和我国高分3号卫星在轨运行,为海浪谱和海浪参数提取提供了全极化数据㊂进而,诸多学者提出了基于极化S A R 图像的海浪谱反演方法[11-16]㊂基于极化S A R 图像的海浪谱反演算法可以消除流体力学调制效应的影响㊂近年来,有学者也提出了基于S A R 图像参数的海浪有效波高经验反演算法[17-20],然而,这些海浪有效波高经验反演算法不能获得二维海浪谱㊂本质上基于单极化或多极化S A R 图像的海浪谱反演算法都是在S A R 图像纹理特征的基础上开展的,因此,这些反演算法的精确性1期袁超文,等:基于准线性近似方法的S A R 图像海浪参数反演研究必然会受到S A R 图像中非海浪纹理的干扰㊂L i 等[21]指出:S A R 图像中的大尺度大气或海洋现象会导致S A R 图像谱低波数域谱密度偏大㊂由S A R 图像谱和海浪谱间的映射关系可知,低波数域的非海浪纹理信号谱密度在所反演的海浪谱中更容易被放大,从而影响海浪反演精度㊂此外,具有随机特征的相干斑噪声是海面S A R 图像所固有的物理现象,然而这些随机相干斑噪声也会显著增大反演所得海浪谱的高波数域谱密度㊂根据以上分析可见,当前基于S A R 图像的海浪谱高精度反演算法依然存在挑战,其中,复杂的非线性映射关系依赖于初猜谱,而且计算过程较为困难;此外,S A R 图像中的非海浪纹理和相干斑噪声也会影响反演所得海浪谱的精度㊂相对而言,准线性映射关系较为精简,本文分析了直接基于准线性映射关系从S e n t i -n e l -1S A R 波模式数据中反演海浪参数的可行性;同时,为了抑制S A R 图像中大尺度非海浪纹理以及相干斑噪声的影响,根据大尺度非浪海洋现象的时间慢变特征和相干斑噪声的时间快变特征,基于S A R 图像交叉谱提出了相应的抑制方案㊂1 数据介绍1.1S e n t i n e l -1卫星S A R 数据S e n t i n e l -1由A 星和B 星构成,在欧洲航天局哥白尼计划的支持下两颗星分别发射于2014和2016年㊂S e n t i n e l -1搭载了可多模式成像的C 波段S A R ,其中,该S A R 的波模式是专门针对海浪观测的成像模式㊂波模式图像的中心入射角为23ʎ(W V 1)或36ʎ(W V 2),W V 1和W V 2间隔100k m 交替对海成像㊂S e n t i n e l -1波模式图像的空间分辨率和图像大小分别为5mˑ5m 和20k mˑ20k m ,其极化方式为单极化(H H 或V V )㊂本文海浪反演时所使用的S A R 数据为2020年S e n t i n e l -1获取的全球V V 极化W V 2波模式L 2级产品,该产品中提供了S A R 图像交叉谱㊁方位向截断波长等信息㊂其中,1月的数据用于误差校正模型的拟合,其余月份数据用于模型验证㊂需要说明的是:为了筛选出海浪纹理较清晰的S A R 图像,同时避免海冰影响,在反演过程中,只保留了位于纬度(-60ʎN +60ʎN )之间且图像归一化方差(n v )介于1~1.4之间的S A R 数据[19]㊂在此,归一化方差n v 定义为:n v =v a r I -<I ><I>㊂(1)其中:I 为S A R 图像强度;v a r 表示方差㊂1.2E C MW F 再分析数据本文使用了E C MW F 提供的第五代再分析风场数据和有效波高数据用于海浪有效波高校正模型的拟合和结果验证,其中,风场数据的时空分辨率为1h 和0.25ʎˑ0.25ʎ;海浪有效波高的时空分辨率为1h 和0.5ʎˑ0.5ʎ㊂本文在与S e n t i n e l -1S A R 数据进行时空匹配时,选取了E C MW F 数据中与S A R 数据的时空间隔最近点㊂1.3N D B C 浮标数据为了进一步检验本文海浪反演结果的可靠性,N D B C 提供的浮标数据也被用于最终的海浪有效波高结果检验㊂N D B C 浮标每间隔1h 提供一个海浪有效波高数据,因此,本文选取浮标数据与S A R 图像成像之间的时间间隔不超过30m i n㊂同时,被选取的浮标位置与S A R 图像中心位置不超过100k m ㊂图1中的蓝点标注了匹配成功的浮标位置㊂图1 匹配的N D B C 浮标位置F i g .1 T h e p o s i t i o n o f t h e m a t c h e d N D B C b u o ys 2 反演理论与方法2.1 准线性近似法S A R 图像谱和海浪谱之间的非线性映射关系为[4]:P S (k )=(2π)-2e x p (-k 2y ξ2)ˑʏe -i k ㊃r e x p [k 2y ξ2<v 2>-1f v (r )]ˑ{1+f R (r )+i k y β[f R v (r )-f R v(-r )]+(k y β)2[f R v (r )-f R v (0)][f R v (-r )-f R v(0)]}d r ㊂(2)式中:P S (k )为S A R 图像谱;i 为虚数单位;r 为空间位置矢量;k 为海浪波数向量;k y 为方位向波数;ξ2=β2f v(0),ξ为目标成像位置沿方位向偏移量的均方根;v 为散射单元的雷达视向运动速度;β=R/V ,R 为平台到目标的斜距,V 为平台运动速度㊂T v k =-ωs i n θk lk+i c o s θ㊂(3)f v (r )=ʏF (k )T v k 2e i k ㊃rdk ㊂(4)f R(r )=12ʏ{F (k )T Rk 2+F (-k )T R-k2}e i k ㊃rd k ㊂(5)541中 国 海 洋 大 学 学 报2024年f R v(r )=12ʏ{F (k )T R k (T v k )*+F (-k )(T R -k )*T v -k }e i k ㊃rd k ㊂(6)式中:F (k )为海浪谱;θ为雷达入射角;ω为海浪角频率;k l 是入射波数在雷达视向上的分量㊂在此,实孔径调制函数T R k 可表示为[4]:T R k =T t k +T hk ㊂(7)T hk=4.5k ωω-i μω2+μ2k 2x k2+Y r +i Y i㊂(8)式中:μ为阻尼系数;k x 为海浪波数沿距离向分量;Y r +i Y i 为复反馈因子㊂在此,倾斜调制函数T t k 可使用基于B r a g g 散射理论推导的理论倾斜调制函数T t _tk和基于C S A R 模型推导的经验倾斜调制函数T t _ek ㊂Tt _tk及T t _e k的具体形式详见文献[16]㊂直接应用式(2)反演海浪谱是困难的,然而,如果忽略式(2)中的高阶非线性项后,则可得到S A R 图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系[4]:P S q l (k )=e -(k yξ)2[T S k 2F (k )2+T S -k2F (-k )2]㊂(9)其中:T S k =T R k +T v bk ㊂(10)T v bk =-i βk y T v k =-βk y ωc o s θ-i s i n θk l /k ㊂(11)与式(2)相比,式(9)中的海浪谱F (k )与S A R 图像谱P S q l (k )之间的关系较为简单,本文中我们将基于S e n -t i n e l -1S A R 图像数据分析应用式(9)反演海浪谱的可行性㊂式(9)中的指数因子e -(k yξ)2决定了S A R 海浪图像谱的方位向截断效应,其中,参数ξ与散射单元的雷达视向运动速度的方差有关,在海浪谱未知时,可应用以下关系式估计参数ξ的大小[22-23]:ξ=λcπ㊂(12)其中,方位向截断波长λc 可通过高斯函数对SA R 图像沿方位向的自相关函数进行拟合得到[22]㊂然而,在实际反演过程中,为了更好地抑制方位向高波数域噪声,本文将指数因子e-(k yξ)2的值设置为:e -(k yξ)2=e -(k yξ)2k y ɤ2πλc 1 k y >2πλc㊂(13)2.2基于交叉谱的噪声抑制S A R 图像交叉谱和海浪谱之间的准线性映射关系为[7]:R e [P S Cql (k )]=c o s (ωτ)e -(k yξ)2[T Sk2F (k )2+T S -k 2F (-k )2]㊂(14)I m [P S Cql (k )]=s i n (ωτ)e -(k yξ)2[T Sk2F (k )2-T S -k 2F (-k )2]㊂(15)式中:P S Cql (k )为准线性S A R 图像交叉谱;R e (㊃)和I m (㊃)分别表示取实部和虚部;τ为两个子视S A R 图像的时间间隔㊂由于海面上不同散射点的随机运动导致S A R 不同时刻获取的子视图像上的相干斑噪声不相关,这一特征使得交叉谱受相干斑噪声的影响很小[6]㊂对比式(14)㊁式(15)和式(9)可见:P S q l (k )=R e [P S C q l (k )]2+I m [P S C ql (k )]2ʈR e [P s c (k )]2+Im [P s c (k )]2㊂(16)其中,P s c (k )为实际S A R 图像的交叉谱㊂与S A R 强度图像谱P S (k )相比,由于交叉谱P s c (k )能很好地抑制相干斑噪声,因此,本文应用交叉谱P s c(k )的模值代替图像谱P S (k )㊂除相干斑噪声外,如图2(a )所示,S A R 海浪图像还常常呈现出大尺度大气或海洋现象的纹理,这些纹理会造成S A R 图像谱密度在低波数域增大㊂由于S A R 海浪成像调制函数在低波数域的幅值非常小,因此,在通过对式(9)求逆反演海浪谱的过程中,低波数域的非海浪特征谱密度更容易被放大,从而影响海浪反演结果㊂另一方面,由于大尺度大气或海洋现象具有慢时变特征,因此,基于实测S A R 数据获得的交叉谱P s c(k )中并不能有效消除这些低频纹理的影响㊂由此可见,为了进一步提升海浪反演结果的精度,需要针对大尺度大气或海洋现象的纹理提出相应抑制方法㊂由式(15)可见,海浪S A R 图像交叉谱虚部是由于海浪在两个子视间隔时间内的规则运动产生的,因此,一些变化相对缓慢的大气或海洋现象,由于其角频率ω较小,在相同子视图像时间间隔τ的情况下,传递到交叉谱虚部的能量比重更低㊂如图2(b)所示,在图像谱的低波数域有一对噪声峰,而在对应的交叉谱虚部图2(c)中看不到这个现象㊂根据这一特征,论文提出了针对大尺度大气或海洋现象的抑制方法㊂首先定义交叉谱虚部的模与S A R 图像谱的比值作为阈值,来判断是否去除该区域的能量,由于交叉谱虚部上存在噪声,在求比值前先减去一个与虚部能量成正比的平均噪声平面㊂定义该阈值参数R k 为:R k =I m (P s c (k ))-α㊃m e a n [I m (P s c (k ))]P S(k)㊂(17)在此,m e a n (㊃)为求平均值㊂并通过下式对S A R 图像谱进行滤波:6411期袁超文,等:基于准线性近似方法的S A R 图像海浪参数反演研究P s (k )=0650m <λR k <β1&500m <λ<650m 0R k <β2&400m <λ<500m P s(k )e l s e㊂(18)其中λ为海浪波长㊂经过对大量数据的观察验证,本文中α设置为4㊂β1设置为0.12,β2设置为0.05㊂图2(d)为低波数域噪声去除后的图像谱,可以看到,噪声峰被去除而海浪图像谱的边缘被较好地保留㊂图2 S e n t i n e l -1V V 极化图像(a ),S A R 图像谱(b ),交叉谱虚部(c )和抑制低频噪声后的图像谱(d)F i g .2 S e n t i n e l -1V V p o l a r i z a t i o n i m a g e (a ),S A R i m a g e s p e c t r u m (b ),I m a g i n a r y p a r t o f t h e S A R c r o s s s pe c t r u m (c )a n d S A R i m a g e s p e c t r u m af t e r s u p p r e s s i ng th e l o w -f r e q u e n c y no i s e (d )3 仿真分析为了检验准线性近似法的反演能力,本节通过仿真实验对不同海况下的反演情况进行分析㊂仿真中使用的雷达和平台参数与S e n t i n e l -1W V 2数据相同,入射角为36ʎ,β为116s ,极化方式为V V ㊂输入的海浪谱由风浪和涌浪两部分组成,其中风浪使用E l f o u h a i l y谱,涌浪使用窄带谱㊂生成二维海浪谱后,使用S A R图像谱和海浪谱之间的非线性映射关系式(2)前向映射得到仿真图像谱㊂进而将仿真图像谱与准线近似法相结合,反演海浪谱,并将反演所得海浪谱有效波高参数与输入海浪参数进行对比,检验该方法的准确性㊂图3展示了在海面10m 高处风速(U )为5m /s,风向和涌浪主波波向与距离向夹角为60ʎ,涌浪有效波高(H s w e l l )为3.00m ,主波波长(λs w e l l )为250m 时的反演情况㊂此时,风浪和涌浪总有效波高为3.06m ,由于风速较低,风浪谱的值远小于涌浪谱的值,且风浪主波部分位于高波数域,故图3(a)中未显示出风浪谱㊂对比图3(b )和图3(c )可以发现,使用非线性映射关系仿真得到的图像谱和使用准线性映射关系仿真得到的涌浪区域图像谱相似度很高,说明在该海况下,在进行准线性近似时舍弃的高阶项所占比重并不大,但从图3(e )中可以看到,由于高阶项的存在,导致涌浪谱附近一些区域谱值偏大,在去除谱值小于输入海浪谱峰值千分之一的区域的能量之后得到图3(f )所示的海浪谱,计算其有效波高为3.02m ,与输入的有效波高3.06m 差别不大,说明该方法成功地反演出了输入海浪谱的涌浪谱部分㊂图4展示了其它参数不变,风速增加到15m /s 时的情况,此时,风浪谱的谱值增大,导致了方位向截断效应增强,S A R 图像谱上峰值处的波741中 国 海 洋 大 学 学 报2024年向比海浪谱上的更靠近距离向,准线性映射图像谱(见图4(c ))与S A R 图像谱图(见图4(b ))仍有一定的相似性,但相对于低风速时,相似度更低㊂从图4(f)可以看到,最终反演的海浪谱发生了畸变,由于方位向高波数域海浪谱的缺失,反演有效波高也显著小于输入海浪有效波高㊂((a )输入的海浪谱;(b )由式(2)仿真得到的S A R 图像谱;(c )由式(9)仿真得到的准线性S A R 图像谱;(d)准线性映射窗e -(k yξ)2T sk2;(e )反演得到的海浪谱;(f )去除(e )中低谱值区能量后的海浪谱㊂(a )T h e i n p u t o c e a n w a v e s p e c t r u m ;(b )S i m u l a t e d S A R i m a g e s p e c t r u m b y E q.(2);(c )S i m u l a t e d q u a s i -l i n e a r S A R i m a g e s p e c t r u m b y E q .(9);(d )Q u a s i -l i n e a r m a p p i n gf i l t e r e -(k yξ)2T s k2;(e )R e t r i e v e d o c e a n w a v e s pe c t r u m ;(f )T h e o c e a n w a v e s p e c t r u m a f t e r r e m o v i ng th e e n e r g yi n t h e l o w s p e c t r a l d e n s i t y r e gi o n .)图3 基于海浪谱的S A R 图像谱仿真结果F i g .3 T h e o c e a n w a v e s p e c t r u m a n d t h e i m a g e s pe c t r um 图4 与图3相同,但风速为15m /sF i g .4 S a m e a s F i g u r e 3,b u t w i t h a w i n d s pe e d of 15m /s 8411期袁超文,等:基于准线性近似方法的S A R 图像海浪参数反演研究图5展示了准线性近似法在不同海况下的反演情况,在此,反演有效波高误差H e r r o r 定义为:去除低谱值区后反演的有效波高与输入的有效波高之差㊂从图5(a )和图5(b )可看到,风速为5m /s 时,在涌浪波长较长,波高较小的情况下,有效波高反演精度高,在涌浪波高极高,波长又很短时,反演结果出现较大误差,而此类海况在现实中很少出现㊂而从图5(c )和图5(d )可看到,风速为15m /s 时,反演的有效波高通常偏低,浪向与距离向的夹角为90ʎ时偏低得比30ʎ时更多,这是因为海浪谱越靠近方位向,缺失的成分就越多㊂((a )风速5m /s ,风向和涌浪主波波向与S A R 距离向夹角为30ʎ时,反演误差随涌浪有效波高从和涌浪主波波长的变化;(b )同(a),但是风向和涌浪主波波向与距离向夹角为90ʎ;(c )同(a ),但是风速为15m /s ;(d )同(c ),但是风向和涌浪主波波向与距离向夹角为90ʎ㊂(a )W h e n t h e w i n d s pe e d i s 5m /s ,t h e w i n d d i r e c t i o n a n d t h e d o m i n a n t w a v e d i r e c t i o n of t h e s w e l l a r e a t a n a ng l e o f 30ʎf r o m th e S A R r a n ge d i r e c t i o n ,t h e v a r i a t i o n of t h e e r r o r w i t h s ig n i f i c a n t w a v eh ei g h t a n d t h e w a v e w a v e l e n g t h o f s w e l l ;(b )S a m e a s (a ),b u t t h e w i n d d i r e c t i o n a n d t h e d o m i n a n t w a v e d i r e c t i o n o f t h e s w e l l a r e a t a n a n g l e o f 90ʎf r o m t h e r a n g e d i r e c t i o n ;(c )S a m e a s (a ),b u t w i t h a w i n d s pe e d of 15m /s ;(d )S a m e a s (c ),b u t t h e w i n d d i r e c t i o n a n d t h e d o m i n a n t w a v e d i r e c t i o n o f t h e s w e l l a r e a t a n a ng l e o f 90ʎf r o m th e r a n ge d i r e c t i o n .)图5 不同风速条件下有效波高反演误差F i g .5 T h e e r r o r o f t h e r e t r i e v e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t a t d i f f e r e n t w i n d s pe e d 本文进一步分析了风场对准线性近似法反演效果的影响,图6展示了输入的涌浪有效波高为3.00m ,主波波长为200m ,主波波向与距离向的夹角为45ʎ时反演误差与风速和风向与距离向的夹角(W i n d d i r e c t i o n)的关系㊂随着风速的增加,反演的有效波高逐渐偏低,而风向与距离向的夹角越大,偏低得越多㊂通过对仿真图像谱的反演可以发现,该方法在涌浪主导情况下反演结果较好,但是在高风速情况下,由于方位向高波数域海浪信息缺失和准线性映射关系与非线性映射关系相似度降低,导致反演结果不理想㊂941中国海洋大学学报2024年图6不同风向时有效波高反演误差随风速的变化F i g.6 T h e e r r o r s o f t h e r e t r i e v e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h tv e r s u s w i n d s p e e d f o r d i f f e r e n t w i n d d i r e c t i o n s 4S e n t i n e l-1波模式数据反演4.1准线性近似反演在完成噪声抑制后,首先筛选出风速小于7m/s 的数据用准线性近似法进行反演,并将反演的准线性近似有效波高(H s q l)与E C MW F提供的有效波高(H s E C)进行对比验证㊂本文中使用的风场数据为E C MW F提供的第五代再分析数据,对于R a d a r s a t-2和高分3号等卫星获取的全极化数据,风场可直接从S A R图像反演[24]㊂图7(a)和图7(b)分别为对1月数据使用理论倾斜调制函数和经验倾斜调制函数的有效波高反演结果㊂本文用于评价反演结果的参数包括偏差(B I A S)㊁均方根误差(R M S E)和相关系数(C O R)㊂对比发现,使用经验倾斜调制函数的反演结果虽然比使用理论倾斜调制的反演结果具有更大的负偏差,这((a)基于理论倾斜调制函数的反演结果;(b)基于经验倾斜调制函数的反演结果㊂(a)T h e r e t r i e v e d r e s u l t b a s e d o n t h e t h e o r e t i c a l t i l t m o d u l a t i o n f u n c-t i o n;(b)T h e r e t r i e v e d r e s u l t b a s e d o n t h e e m p i r i c a l t i l t m o d u l a t i o n f u n c t i o n.)图71月风速小于7m/s时基于准线性近似反演所得有效波高与E C MW F结果的比较F i g.7 T h e c o m p a r i s o n s b e t w e e n t h e r e t r i e v e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t b y t h e q u a s i-l i n e a r a p p r o x i m a t i o n a n dt h e r e s u l t s o f E C MW F a t w i n d s p e e d l e s s t h a n7m/s i n J a n u a r y与使用该方法反演的海浪谱缺失高波数域分量有关,但仍然具有更低的均方根误差和更高的相关性㊂为了探索适用范围更广的有效波高反演方法,我们将反演范围扩展到风速小于20m/s的数据,反演结果展示在图8中,此时负偏差和均方根误差相对于低风速情况下都有明显的增大㊂4.2有效波高校正为了提升有效波高反演精度,分析了反演误差与环境参数以及图像参数之间的联系,图9中展示了使用经验倾斜调制函数的有效波高反演误差与风速和截断波长的关系,图中颜色表示截断波长,随着风速的增大,反演的有效波高逐渐偏小,这与仿真实验中看到的现象相似㊂而在风速较高的情况下,截断波长较长的案例更多地位于散点图的上层㊂因此,我们将有效波高反演误差(H e r r o r q l)与风速和截断波长进行多项式拟合,得到有效波高反演误差的经验关系,将反演的有效波高减去通过经验关系拟合的误差,从而提升有效波高反演精度㊂拟合的公式和具体参数为:H e r r o r q l=p00+p10U+p01λc+p20U2+p11Uλc+p02λ2c+p30U3+p21U2λc+p12Uλ2c+p03λ3c+p40U4+p31U3λc+p22U2λ2c+p13Uλ3c+p04λ4c+p50U5+p41U4λc+p32U3λ2c+p23U2λ3c+p14Uλ4c㊂(19)其中,拟合系数为:0511期袁超文,等:基于准线性近似方法的S A R图像海浪参数反演研究((a )基于理论倾斜调制函数的反演结果;(b )基于经验倾斜调制函数的反演结果㊂(a )T h e r e t r i e v e d r e s u l t b a s e d o n t h e t h e o r e t i c a l t i l t m o d u l a t i o n f u n c -t i o n ;(b )T h e r e t r i e v e d r e s u l t b a s e d o n t h e e m pi r i c a l t i l t m o d u l a t i o n f u n c t i o n .)图8 1月风速小于20m /s 时基于准线性近似反演所得有效波高与E C MW F 结果的比较F i g .8 T h e c o m p a r i s o n s b e t w e e n t h e r e t r i e v e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t b y t h e q u a s i -l i n e a r a p pr o x i m a t i o n a n d t h e r e s u l t s o f E C MW F a t w i n d s p e e d l e s s t h a n 20m /s i n J a n u a r yp 00=-0.2963;p 10=-0.2581;p 01=0.02208;p 20=0.05162;p 11=-1.905ˑ10-5;p 02=-0.000243;p 30=-0.00231;p 21=-0.0004309;p 12=1.727ˑ10-5;p 03=9.042ˑ10-7;p 40=0.000561;p 31=-4.655ˑ10-5;p 22=2.865ˑ10-6;p 13=-9.022ˑ10-8;p 04=-1.015ˑ10-9;p 50=-6.942ˑ10-6;p 41=-4.343ˑ10-7;p 32=7.412ˑ10-8;p 23=-3.819ˑ10-9;p 14=1.099ˑ10-10;(红线为风速与有效波高误差的二次多项式拟合曲线㊂T h e r e d l i n e i st h e q u a d r a t i c p o l y n o m i a l f i t l i n e o f t h e w i n d s pe e d a n d t h e e r r o r of t h e r e -t r i e v e d s ig n i f i c a n t w a v eh ei gh t .)图9 有效波高反演误差与风速和截断波长之间的关系F i g .9 T h e r e l a t i o n s h i p be t w e e n t h e e r r o r of t h e r e t r i e v e d s ig n i f i c a n t w a v eh ei g h t a n d w i n d s pe e d a s w e l l a s c u t of f w a v e l e n gt h 图10中给出了校正后的有效波高结果(H s c o r r e c t )与E C MW F 再分析数据的比较,由图可见:不论是高风速还是低风速的情况,校正后的有效波高精度明显提升㊂我们将误差校正模型应用到4㊁7㊁10月的数据中以检验其适用性㊂反演结果展示在图11中展示,不同风速限制下校正前后的结果比较统计在表1中㊂可以看到,由1月数据拟合出的经验校正模型在其它季度也是有效的,校正之后各统计参数都有明显的改善,尤其是在高风速情况下㊂对于低风速情况,四个月的数据均无需校正就可以得到比较准确的有效波高反演值,但是从图11中可以看到,当风速极低时(小于2m /s),出现了较多的偏离验证数据的样本㊂从7月的反演结果图11(c )和图11(d)中都能更明显地看到一团低风速的离群值,它们的反演结果高于验证数据,使得该月的R M S E 相对于其它几个月稍大㊂4.3 浮标测量数据验证R e n 等[21]提出了截断波长和有效波高间的线性模型:H s e m pr i =c 0λcβ+c 1㊂(20)并在R a d a r s a t -2数据上验证了其有效性㊂本节使用E C MW F 数据拟合了适用于S e n t i n e l -1W V 2模式的经验参数:c 0=1.5115,c 1=-0.356㊂使用R e n 模型(即式(20))反演得到的有效波高(H s e m pr i )与N D B C 浮标测量得到的有效波高(H s N D )对比结果展示在图12(a)中,使用本文方法得到的校正有效波高(H s c o r r e c t )与浮标测量结果的对比展示在图12(b )中,共有458景S A R 数据与浮标数据满足匹配条件㊂可以看到,与浮标测量数据相比,两种方法均得到了较好的反演结果,且H s c o r r e c t 精度高于H s e m pr i ㊂151中 国 海 洋 大 学 学 报2024年(色标代表风速,T h e c o l o r b a r r e p r e s e n t s w i n d s p e e d ㊂(a )风速小于20m /s 时的结果;(b )风速小于7m /s 时的结果㊂(a )T h e r e s u l t s w h e n w i n d s pe e d i s l o w e r t h a n 20m /s ;(b )T h e r e s u l t s w h e n w i n d s pe e d i s l o w e r t h a n 7m /s .)图10 校正后的1月份S A R 数据反演所得有效波高与E C MW F 有效波高对比F i g .10 T h e c o m p a r i s o n b e t w e e n t h e c o r r e c t e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i gh t r e t r i e v e d b a s e d o n t h e S A R d a t a i n J a n u a r y an d t h e r e s u l t s o f E C MW F 表1 反演所得有效波高的统计结果T a b l e 1 S t a t i s t i c s r e s u l t o f t h e r e t r i e v e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i gh t 风速W i n d s pe e d 月份M o n t h N 校正前(校正后)B ef o r e c o r r e c t i o n (A f t e r c o r r e c t i o n)B I A S /mR M S E /mC O RU <20m /s126583-0.37(-0.016)0.68(0.40)0.82(0.92)425459-0.38(-0.024)0.70(0.42)0.84(0.92)727708-0.38(-0.017)0.70(0.44)0.89(0.94)1025651-0.40(-0.019)0.71(0.41)0.87(0.94)U <7m /s112030-0.15(0.002)0.41(0.35)0.83(0.84)412384-0.12(0.015)0.40(0.35)0.82(0.84)711821-0.12(0.021)0.40(0.37)0.89(0.89)1011310-0.13(0.015)0.38(0.33)0.86(0.87)2511期袁超文,等:基于准线性近似方法的S A R图像海浪参数反演研究((a )4月,风速小于20m /s 时的结果;(b )4月,风速小于7m /s 时的结果;(c )7月,风速小于20m /s 时的结果;(d )7月,风速小于7m /s 时的结果;(e)10月,风速小于20m /s 时的结果;(f )10月,风速小于7m /s 时的结果㊂(a )R e s u l t s w h e n W i n d s p e e d l e s s t h a n 20m /s i n A pr i l ;(b )R e s u l t s w h e n W i n d s p e e d l e s s t h a n 7m /s i n A p r i l ;(c )R e s u l t s w h e n W i n d s p e e d l e s s t h a n 20m /s i n J u l y ;(d )R e s u l t s w h e n w i n d s p e e d l e s s t h a n 7m /s i n J u l y;(e )R e s u l t s w h e n w i n d s p e e d l e s s t h a n 20m /s i n O c t o b e r ;(f )R e s u l t s w h e n w i n d s pe e d l e s s t h a n 7m /s i n O c t o b e r .)图11 4㊁7㊁10月等三个月S A R 数据反演有效波高与E C MW F 有效波高对比F i g .11 T h e c o m p a r i s o n o f t h e c o r r e c t e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i gh t r e t r i e v e d b a s e d o n t h e S A R i m a g e i n A p r i l ㊁J u l y an d O c t o b e r a n d t h e r e s u l t s o f E C MW F ((a )R e n 模型结果;(b )本文方法结果㊂(a )T h e r e s u l t s r e t r i e v e d b y R e n m o d e l ;(b )T h e r e s u l t s r e t r i e v e d b y t h e m e t h o d i n t h i s p a pe r .)图12 反演的有效波高与浮标测量有效波高对比F i g .12 T h e c o m p a r i s o n o f t h e r e t r i e v e d s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t w i t h t h e b u o y me a s u r e m e n t s 351中国海洋大学学报2024年5结语本文先通过仿真实验分析了准线性近似法反演海浪参数的准确性和适用范围,仿真结果表明:排除一些实际不存在的一些极端情况,在海面风速较低时,不同波高波长波向的涌浪的海浪谱和有效波高都能得到较好的反演结果,但随着风速增加,海浪谱和有效波高的反演结果都不再可靠㊂这是由于在高风速下,经过准线性近似的映射关系与非线性映射关系产生了较大的偏差,以及方位向截断波长过长导致该方法反演的海浪谱大面积缺失造成的㊂然后对2020年的S e n t i n e l-1卫星W V2数据进行反演,在反演过程中,利用交叉谱对相干斑噪声和图像谱中频繁出现的低波数域噪声进行了抑制,反演结果表明,在低风速下,反演的有效波高与E C MW F验证数据吻合较好,使用经验倾斜调制函数比使用理论倾斜调制函数反演结果与验证数据具有更高的相关性,而在高风速时,反演的有效波高逐渐偏低,这一现象与仿真结果相似㊂截断波长与有效波高反演误差也有一定的关联,但其相关性弱于风速,因此,将风速和截断波长同时用于误差校正将有更好的效果㊂本文通过1月数据拟合了有效波高反演误差与风速和截断波长之间的关系,建立了校正模型,并将4㊁7㊁10月数据的反演结果与E C MW F数据经行了比较,结果表明,在校正之后,有效波高反演精度得到明显的提升㊂最后将反演结果与N D B C浮标测量数据经行了对比,对于满足匹配条件的458个样本,反演有效波高的B I A S为0.075m,R M S E为0.592m,C O R为0.878,统计参数优于直接使用截断波长拟合经验关系得到的结果㊂参考文献:[1] A l p e r s W,H a s s e l m a n n K.T h e t w o-f r e q u e n c y m i c r o w a v e t e c h-n i q u e f o r m e a s u r i n g o c e a n-w a v e s p e c t r a f r o m a n a i r p l a n e o r s a t e l-l i t e[J].B o u n d a r y-L a y e r M e t e o r o l o g y,1978,13(1):215-230.[2]L y z e n g a D R.N u m e r i c a l s i m u l a t i o n o f s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r i m-a g e s p e c t r a f o r o c e a n w a v e s[J].I E E E T r a n s a c t i o n s o n G e o s c i e n c ea n d R e m o t e S e n s i n g,1986(6):863-872.[3] A l p e r s W,R u f e n a c h C.T h e e f f e c t o f o r b i t a l m o t i o n s o n s y n t h e t i ca p e r t u r e r a d a r i m a g e r y o f o c e a n w a v e s[J].I E E E T r a n s a c t i o n s o nA n t e n n a s a n d P r o p a g a t i o n,1979,27(5):685-690.[4] H a s s e l m a n n K,H a s s e l m a n n S.O n t h e n o n l i n e a r m a p p i n g o f a no c e a n w a v e s p e c t r u m i n t o a s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r i m a g e s p e c-t r u m a n d i t s i n v e r s i o n[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e s e a r c h: O c e a n s,1991,96(C6):10713-10729.[5] V a c h o n P W,R a n e y R K.R e s o l u t i o n o f t h e o c e a n w a v e p r o p a g a-t i o n d i r e c t i o n i n S A R i m a g e r y[J].I E E E T r a n s a c t i o n s o n G e o s c i-e n c e a n d R e m o t e S e n s i n g,1991,29(1):105-112.[6]E n g e n G,J o h n s e n H.S A R-o c e a n w a v e i n v e r s i o n u s i n g i m a g e c r o s ss p e c t r a[J].I E E E T r a n s a c t i o n s o n G e o s c i e n c e a n d R e m o t e S e n s-i n g,1995,33(4):1047-1056.[7]B a o M,A l p e r s W.O n t h e c r o s s s p e c t r u m b e t w e e n i n d i v i d u a l-l o o k s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r i m a g e s o f o c e a n w a v e s[J].I E E E T r a n s a c-t i o n s o n G e o s c i e n c e a n d R e m o t e S e n s i n g,1998,36(3):922-932.[8] M a s t e n b r o e k C D,D e V a l k C F.A s e m i p a r a m e t r i c a l g o r i t h m t o r e t r i e v e o c e a n w a v e s p e c t r a f r o m s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e s e a r c h:O c e a n s,2000,105(C2):3497-3516.[9] Z h a n g B,L i X,P e r r i e W,e t a l.S y n e r g i s t i c m e a s u r e m e n t s o fo c e a n w i n d s a n d w a v e s f r o m S A R[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e-s e a r c h:O c e a n s,2015,120(9):6164-6184.[10]S u n J,G u a n C L.P a r a m e t e r i z e d f i r s t-g u e s s s p e c t r u m m e t h o d f o rr e t r i e v i n g d i r e c t i o n a l s p e c t r u m o f s w e l l-d o m i n a t e d w a v e s a n d h u g e w a v e s f r o m S A R i m a g e s[J].C h i n e s e J o u r n a l o f O c e a n o l o g y a n d L i m n o l o g y,2006,24(1):12-20.[11] T a o X,P e r r i e W,Y i j u n H E,e t a l.O c e a n s u r f a c e w a v e m e a s-u r e m e n t s f r o m f u l l y p o l a r i m e t r i c S A R i m a g e r y[J].S c i e n c e C h i n aE a r t h S c i e n c e s,2015,58(10):1849-1861.[12] S c h u l e r D,L e e J,K a s i l i n g a m D,e t a l.M e a s u r e m e n t o f o c e a ns u r f a c e s l o p e s a n d w a v e s p e c t r a u s i n g p o l a r i m e t r i c S A R i m a g e d a-t a[J].R e m o t e s e n s i n g o f e n v i r o n m e n t,2004,91(2):198-211.[13]Z h a n g B,P e r r i e W,H e Y.V a l i d a t i o n o f R A D A R S A T-2f u l l y p o-l a r i m e t r i c S A R m e a s u r e m e n t s o f o c e a n s u r f a c e w a v e s[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e s e a r c h:O c e a n s,2010,115(C06031):1-11.[14] H e Y,P e r r i e W,X i e T,e t a l.O c e a n w a v e s p e c t r a f r o m a l i n e a rp o l a r i m e t r i c S A R[J].I E E E T r a n s a c t i o n s o n G e o s c i e n c e a n d R e-m o t e S e n s i n g,2004,42(11):2623-2631.[15] H e Y,S h e n H,P e r r i e W.R e m o t e s e n s i n g o f o c e a n w a v e s b y p o-l a r i m e t r i c S A R[J].J o u r n a l o f A t m o s p h e r i c a n d O c e a n i c T e c h n o l-o g y,2006,23(12):1768-1773.[16]Z h a n g Y,W a n g Y,X u Q.O n t h e n o n l i n e a r m a p p i n g o f a n o c e a nw a v e s p e c t r u m i n t o a n e w p o l a r i m e t r i c S A R i m a g e s p e c t r u m[J].J o u r n a l o f P h y s i c a l O c e a n o g r a p h y,2020,50(11):3109-3122.[17]S c h u l z-S t e l l e n f l e t h J,Kön i g T,L e h n e r S.A n e m p i r i c a l a p p r o a c hf o r t h e r e t r i e v a l o f i n t eg r a l o c e a n w a v e p a r a m e t e r s f r o m s y n th e ti ca p e r t u r e r a d a r d a t a[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e s e a r c h:O c e a n s,2007,112(C03019):1-14.[18]S h a o W,Z h a n g Z,L i X,e t a l.O c e a n w a v e p a r a m e t e r s r e t r i e v a lf r o m S e n t i n e l-1S A R i m ag e r y[J].R e m o t e S e n s i n g,2016,8(9):707.[19] S t o p a J E,M o u c h e A.S i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t s f r o m S e n t i n e l-1S A R:V a l i d a t i o n a n d a p p l i c a t i o n s[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e-s e a r c h:O c e a n s,2017,122(3):1827-1848.[20] R e n L,Y a n g J,Z h e n g G,e t a l.S i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t e s t i m a-t i o n u s i n g a z i m u t h c u t o f f o f C-b a n d R A D A R S A T-2s i n g l e-p o l a r i-z a t i 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[23] R e n L,Y a n g J,C h e n P.A m e t h o d f o r r e t r i e v i n g t h e d i r e c t i o n a lo c e a n w a v e s p e c t r a f r o m s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r i m a g e[C].4511期袁超文,等:基于准线性近似方法的S A R图像海浪参数反演研究S P I E:R e m o t e S e n s i n g o f t h e O c e a n,S e a I c e,C o a s t a l w a t e r s a n d L a r g e W a t e r R e g i o n s2012,2012,8532:240-248. [24]Z h a n g B,P e r r i e W,H e Y.W i n d s p e e d r e t r i e v a l f r o m R A D A R-S A T-2q u a d-p o l a r i z a t i o n i m a g e s u s i n g a n e w p o l a r i z a t i o n r a t i o m o d e l[J].J o u r n a l o f G e o p h y s i c a l R e s e a r c h:O c e a n s,2011,116 (C008008):1-13.R e s e a r c h o n O c e a n W a v e R e t r i e v a l f r o m S A R I m a g eB a s e d o n t h e Q u a s i-L i n e a r A p p r o x i m a t i o n M e t h o dY u a n C h a o w e n1,Z h a n g Y a n m i n1,J i a n g W e n z h e n g2,W a n g Y u n h u a1,3(1.F a c u l t y o f I n f o r m a t i o n S c i e n c e a n d E n g i n e e r i n g,O c e a n U n i v e r s i t y o f C h i n a,Q i n g d a o266100,C h i n a;2.T h e F i r s t I n s t i-t u t e o f O c e a n o g r a p h y,M i n i s t r y o f N a t u r a l R e s o u r c e s,Q i n g d a o266061,C h i n a;3.L a b o r a t o r y f o r R e g i o n a l O c e a n o g r a p h y a n d N u m e r i c a l M o d e l i n g,P i l o t N a t i o n a l L a b o r a t o r y f o r M a r i n e S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y(Q i n g d a o),Q i n g d a o266237,C h i n a)A b s t r a c t:S y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r(S A R)i m a g e s o f o c e a n w a v e c o n t a i n n o t o n l y s p e c k l e n o i s e,b u t a l-s o t e x t u r e s o f o t h e r a t m o s p h e r i c a n d o c e a n i c p h e n o m e n a(s u c h a s w i n d s t r e a k s).T h e e x i s t e n c e o f t h e s e n o n-w a v e n o i s e s a n d t e x t u r e s w i l l a f f e c t t h e a c c u r a c y o f o c e a n w a v e r e t r i e v e b a s e d o n S A R i m a g e s,e s p e-c i a l l y i n t h e l o w w a v e n u m b e r d o m a i n o f t h e r e t r i e v e d w a v e s p e c t r u m.I n t h i s p a p e r,a c c o r d i n g t o t h e f e a t u r e o f s p e c k l e n o i s e c h a n g i n g r a p i d l y w i t h t i m e a n d t h e f e a t u r e o f n o n-w a v e t e x t u r e p h e n o m e n o n c h a n g i n g s l o w l y w i t h t i m e,a m e t h o d o f s u p p r e s s i n g s p e c k l e n o i s e a n d l a r g e-s c a l e n o n-w a v e t e x t u r e i s p r o p o s e d b a s e d o n c r o s s s p e c t r u m.T h e n c o m b i n e d w i t h t h e q u a s i-l i n e a r m a p p i n g r e l a t i o n b e t w e e n S A R i m a g e s p e c t r u m a n d o c e a n w a v e s p e c t r u m,t h e w a v e p a r a m e t e r s w e r e r e t r i e v e d.I n t h e i n v e r s i o n p r o c e s s,f i r s t l y,t h e r e t r i e v e a b i l i t y o f t h e q u a s i-l i n e a r a p p r o x i m a t i o n m e t h o d u n d e r d i f f e r e n t s e a s t a t e s i s a n a l y z e d b y s i m u l a t i o n.T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e a z i m u t h c u t o f f e f f e c t c a u s e d b y w i n d w a v e w i l l s i g-n i f i c a n t l y a f f e c t t h e r e t r i e v e a c c u r a c y,s o t h e r e t r i e v e a c c u r a c y o f t h i s m e t h o d i s h i g h e r a t l o w w i n d s p e e d.B y c o m p a r i n g t h e r e t r i e v e d r e s u l t s o f w a v e m o d e S A R d a t a a c q u i r e d b y S e n t i n e l-1i n2020w i t h r e a n a l y s i s d a t a p r o v i d e d b y t h e E u r o p e a nC e n t r e f o r M e d i u m-R a n g e W e a t h e r F o r e c a s t s(E C MW F),i t i s f o u n d t h a t t h e r e t r i e v e d r e s u l t o f s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t i n h i g h s e a s t a t e i s o b v i o u s l y l o w,a n d t h e r e i s a s i g n i f i c a n t c o r r e l a t i o n b e t w e e n t h e i n v e r s i o n e r r o r a n d w i n d s p e e d a n d a z i m u t h c u t o f f w a v e l e n g t h.I n o r d e r t o i m p r o v e t h e r e t r i e v e a c c u r a c y o f s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t,t h e e m p i r i c a l c o r r e c t i o n f u n c t i o n m o d e l b e t w e e n t h e i n v e r s i o n e r r o r o f S A R s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t a n d w i n d s p e e d a n d a z i m u t h c u t o f f w a v e-l e n g t h i s f u r t h e r p r e s e n t e d.T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e r e t r i e v e d r e s u l t s o f S A R s i g n i f i c a n t w a v e h e i g h t m o d i f i e d b y t h i s m o d e l i s i n g o o d a g r e e m e n t w i t h t h e E C MW F d a t a a n d b u o y d a t a.K e y w o r d s:o c e a n w a v e;s y n t h e t i c a p e r t u r e r a d a r(S A R);q u a s i l i n e a r a p p r o x i m a t i o n m e t h o d;s i g n i f i-c a n t w a v e h e i g h t;n o n-w a v e t e x t u r e责任编辑徐环551。
多视角多波段 SAR 浅海地形反演研究王静;陈永强;李宁;徐真【摘要】在 SAR 浅海地形成像基本原理的基础上,对现有的流场仿真和微波成像模型进行研究,选择二维水动力模型和比较成熟的 M4S 仿真软件,建立了 SAR 对浅海地形成像模型,使用该模型对准一维地形进行仿真实验,综合分析了气象水文条件(风场和流场)和雷达参数(波段、极化和入射角)对 SAR 成像的影响,仿真结果说明 SAR 对浅海地形成像受到上述条件的综合影响。
传统的浅海水下地形反演方法都是在单视角单波段的情况下进行的,而多视角多波段 SAR 浅海地形研究则考虑了多个入射角和多个波段的不同影响,通过仿真结果分析可知,提出的方法能有效提高反演精度和抗噪性能。
%On the basis of the basic principle of SAR imaging shallow sea topography,the existing flow field simulation and microwave imaging model are studied.The two-dimensional hydrodynamic model and a more mature M4S simulation software are selected.The shallow sea topography SAR imaging model is es-tablished.One-dimensional terrain simulation is made using this model.The comprehensive analysis of the meteorological hydrological conditions (wind field and flow field)and the influences of radar parameters (wavelength,polarization and incident angle)on SAR imaging are also conducted.The simulation results show that the shallow sea topography SAR imaging is affected by these conditions.The traditional shallow underwater topography inversion was conducted in the case of single angle and single band.The multiple points of view and multiband SAR neritic underwater topography research in this paper considers thedifferent influences of multiple angles of incidence and multiple wavelengths.The simulation results show that the proposed method can improve the anti-noise performance.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】10页(P375-383,389)【关键词】多视角;多波段;合成孔径雷达;浅海地形【作者】王静;陈永强;李宁;徐真【作者单位】中国科学院电子学研究所,北京 100190; 中国科学院大学,北京100039;中国科学院电子学研究所,北京 100190;中国科学院电子学研究所,北京100190; 中国科学院大学,北京 100039;中国科学院电子学研究所,北京 100190; 中国科学院大学,北京 100039【正文语种】中文【中图分类】TN958;TP790 引言浅海水下地形是海洋环境的重要组成元素。
风速风向对SAR浅海水下地形成像影响的仿真研究范开国;黄韦艮;贺明霞;傅斌;甘锡林【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2008(012)005【摘要】基于SAR浅海水下地形成像机理和M4S海面微波成像程序,建立了SAR 浅海水下地形成像仿真模型,改进了传统浅海水下地形成像仿真模型的缺陷.通过仿真研究和分析浅海水下地形SAR图像特征实例,对风速风向与浅海水下地形SAR 图像特征的关系提出了新的认识.低风速条件下,浅海水下地形SAR海面后向散射强度整体偏暗,高风速下整体偏亮;sAR图像条带亮暗的程度与风速有一定的关系,但不是主要的影响因素.风向对SAR浅海水下地形成像的影响明显,表现为,在逆风和顺风情况下,浅海水下地形SAR海面后向散射强度整体偏亮,SAR图像分别以亮条带和暗条带为主;侧风情况下,整体偏暗,SAR图像条带亮暗相当;最佳探测风向是逆风向.【总页数】7页(P743-749)【作者】范开国;黄韦艮;贺明霞;傅斌;甘锡林【作者单位】中国海洋大学,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003;国家海洋局,第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江,杭州,310012;国家海洋局,第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江,杭州,310012;中国海洋大学,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003;国家海洋局,第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江,杭州,310012;国家海洋局,第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江,杭州,310012【正文语种】中文【中图分类】TP722.6;TP79【相关文献】1.星载SAR遥感浅海水下地形的最佳海况模拟仿真 [J], 黄韦艮;傅斌;周长宝;杨劲松;史爱琴;厉冬玲2.浅海水下地形SAR成像的速度聚束调制 [J], 王珂;洪峻;明峰;张林涛3.浅海水下地形的SAR遥感仿真研究 [J], 范开国;傅斌;黄韦艮;贺明霞4.星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真--水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析 [J], 傅斌;黄韦艮;周长宝;杨劲松;史爱琴;厉冬玲5.浅海水下地形SAR成像中松弛率参数的研究 [J], 王珂;张元;洪峻;惠延波;傅洪亮;张庆辉;明峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
水下地形SAR成像与潮流场的相关性分析示例杨俊钢;张杰;孟俊敏【期刊名称】《海洋学报(中文版)》【年(卷),期】2012(034)004【摘要】潮流是水下地形SAR成像的决定性因素之一,潮流的周期性变化使水下地形SAR成像与潮流场有密切的关系,同一水下地形不同时刻SAR影像不同.以台湾浅滩为例,基于5景不同时相的ERS-2 SAR影像和台湾浅滩实测水深数据,开展了水下地形SAR成像与潮流场的相关性分析.为了排除SAR影像自身成像质量对研究的影响,首先对5景SAR影像的成像质量进行评价,然后通过潮汐潮流数值计算确定SAR成像时刻的潮流场以及基于QuikScat散射计数据确定SAR成像时刻的海面风向.在上述基础上开展了SAR影像后向散射系数与实测水深的相关性分析,总结出水下地形SAR成像与潮流场的关系,结果表明,潮流场与水下地形SAR成像密切相关,当潮流流向与水下地形梯度方向一致或接近时,水下地形SAR成像效果最佳;对于同一水下地形,流向相反的两种潮流对应的SAR影像后向散射系数恰好相反,即SAR影像中的明暗条纹不同.相对于潮流流向的顺流与逆流风向的不同对水下地形SAR成像无影响.%Atidal current is one of the main factors of underwater topography SAR imaging, and the underwater topography SAR imaging is related to the tidal current because of its periodic variability. The SAR images of the same topography acquiring at different time are different. Taking the Taiwan Shoal as study areai five scenes of ERS-2 SAR imagesare acquired at different timei and the in situ measured water depth is used in the correlation analysis of the tidal current and the underwatertopography SAR imaging. These five SAR images are evaluated firstly by the traditional image evaluation method to avoid the influence of SAR imaging factors them selves on the underwater topography SAR imaging. Then the tidal current field of the SAR imaging is determined by the tide and tidal current numerical simulation, and the wind direction is obtained by the QuikSCAT. Based on the above work, the correlation between a SAR backscattering coefficient and the in situ measured water depth is analyzed, and the relation between the underwater topography SAR imaging and the tide time is concluded. The result shows that the underwater topography SAR imaging has closely relation to the tidal current filed, and the SAR image of the underwater topography is best when the direction of the tidal current is close to the grads direction of the water depth. The backscattering coefficients of two SAR images of the same topography acquired on the condition of two opposite tidal current directions is opposing, i. e. , the bright-dark stripes are reverse. Furthermore, fair wind or head wind related to the tidal current direction have no influence on the underwater topography SAR imaging.【总页数】8页(P53-60)【作者】杨俊钢;张杰;孟俊敏【作者单位】国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛 266061;国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛 266061;国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛 266061【正文语种】中文【中图分类】P225.7;P731.23【相关文献】1.浅海水下地形SAR成像的速度聚束调制 [J], 王珂;洪峻;明峰;张林涛2.风速风向对SAR浅海水下地形成像影响的仿真研究 [J], 范开国;黄韦艮;贺明霞;傅斌;甘锡林3.DGPS在航道的水下地形与水深测量中的应用示例 [J], 高艳波;张焕臣4.星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真--水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析 [J], 傅斌;黄韦艮;周长宝;杨劲松;史爱琴;厉冬玲5.浅海水下地形SAR成像中松弛率参数的研究 [J], 王珂;张元;洪峻;惠延波;傅洪亮;张庆辉;明峰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。