基于准线性近似方法的SAR图像海浪参数反演研究

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SAR图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系，基于SAR数据对海浪参数进行了反演。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。通过将基于Sentinel-1卫星2020年的波模式SAR数据的反演结果与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)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、方位向截断波长之间存在显著相关性。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、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ECMWF数据和浮标测量数据具有良好一致性。     

星载高级合成孔径雷达波模式算法及其反演数据精度验证

搭载在欧洲环境卫星(ENVISAT)上的高级合成孔径雷达(Advanced Synthetic Aperture Radar,ASAR)二级波模式数据提供了诸多海浪信息包括有效波高、波向、波长和二维海浪谱等,在海浪预报模式中具有重要作用。本文拟利用浮标观测数据对ASAR波模式算法及其反演数据精度进行对比验证。由于SAR卫星在海面的特殊成像机制,不同海况下会有不同的测量结果,通过与美国国家浮标中心(NDBC)的浮标数据对比,显示ASAR有效波高在高海况下低估和在低海况下高估的现象,在中等海况下的测量结果较优。通过研究ASAR数据集中对应的海浪谱,按照能量与方向分布可分为四种类型:单一方向海浪谱(Ⅰ类谱),180°方向模糊海浪谱(Ⅱ类谱),海浪两个方向且能量分布杂乱(Ⅲ类谱),多个传播方向且谱型杂乱海浪谱(Ⅳ类谱)。探究在不同类型下的海浪参数的精度,结果表明在单一波向正常海浪谱情况下,有效波高、波向与浮标数据一致性较好,存在180°方向模糊的对称海浪谱仅有效波高精度较高,谱型杂乱的海浪谱海浪有效波高和波向反演结果均较差。     

基于同步风场的机载SAR海浪参数反演方法

针对机载合成孔径雷达(SAR)对海探测特点,采用多入射角法从SAR数据本身得到与海浪参数反演区域时空匹配的同步海面风速和风向,并结合线性变换关系,计算得到海浪初猜谱对应的仿真SAR图像谱,将仿真SAR图像谱和观测SAR图像谱输入代价函数中进行迭代运算,通过非线性方程的解算得到最适海浪谱;采用交叉谱法去除海浪传播180°方向模糊,最终得到海浪参数。论文提出的基于同步风场的机载SAR海浪参数反演方法,充分利用了机载SAR海洋环境探测的优势,解决了传统SAR海浪参数反演中初猜谱构造依赖外部风场的问题,机载同步飞行试验的海浪参数反演结果与浮标观测值的有效波高、波向的均方根误差分别为0.23 m和13.23°,验证了该方法的有效性,可为机载SAR海浪参数反演业务化提供支持。     

基于SAR图像速度聚束调制的海浪反演研究

本文首先对合成孔径雷达（SAR）海浪成像中的3种调制（倾斜调制、流体力学调制与速度聚束调制）的影响进行了对比分析,结果显示:速度聚束调制对SAR图像的影响最为显著。另外,由于SAR图像中固有相干斑噪声的存在,较低波数范围的噪声难以滤除或抑制,利用经典MPI方法反演海浪谱会造成低波数范围谱值偏大。基于此,本文借鉴经典MPI海浪谱反演算法,建立了基于速度聚束调制的海浪方位向斜率谱和有效波高的反演算法。通过将经典MPI方法、同极化调制法及本文算法等3种海浪反演方法所得有效波高与浮标数据进行比较,结果显示:本文方法反演得到的海浪有效波高与浮标数据获得的有效波高之间的均方误差为0.79 m,为3种方法中最小。     

X-波段雷达近海海浪频谱反演的神经网络模型

X-波段雷达作为国内海浪观测的一种新工具,在海浪频谱获取和有效波高反演方面仍存在较多问题.本文利用非线性回归方法,将现场实测浮标数据频谱和雷达一维图像谱分别与标准频谱模型进行拟合,发现浮标频谱和一维图像谱具有标准频谱的特征,能够较准确地获取相应的谱参数.提出了建立由雷达一维图像谱参数反演海浪频谱参数的神经网络模型,同时在模型中加入影像序列信噪比,进而反演有效波高,并将反演结果与现场实测数据和传统算法(建立影像序列信噪比与有效波高之间的线性回归方程)进行了对比,结果表明,获取谱参数的误差和反演有效波高的平均误差在20％以内,而传统算法计算有效波高平均误差在20％以上.     

HH 极化 Ter r aSAR-X 图像提取海浪要素的方法研究

把 SAR 海面风场反演的地球物理模型与海浪的参数化初猜谱反演模式结合起来,用于提取 Ter r aSAR-X 图像的海浪 要素信息。首先采用风场反演的经验模型得到 Ter r aSAR-X 图像的海面风场,然后将风场信息作为初始条件应用于参数化初 猜测谱模式中,从而得到海浪谱以及相关的海浪要素信息。反演结果与对应的浮标站点数据进行对比,对比结果显示：风速 的绝对误差在 1. 1 m/ s以内,风向的绝对误差在 5毅以内,有效波高的绝对误差在 0. 93 m 以内,平均周期的绝对误差在 2. 43 s 以内。因此,可以得出结论：本文使用的方法能有效的从 Ter r aSAR-X 图像中提取海浪要素的信息。     

基于X波段雷达海面波高估计的改进方法

船用X波段导航雷达凹波形成的海杂波图像中包含丰富的海浪、海表层流信息.借鉴合成孔径雷达(SAR)估计有效波高的方法,假设有效波高与雷达回波强度信噪比的平方根成线性关系,可由X波段雷达图像估计得到海浪的有效波高.用此方法主要分析小麦岛海域实验数据,结果显示,直流滤波后计算的信噪比估计的有效波高比不进行直流滤波结果符合得好;而按波浪浮标测得有效波高数据的高低,分两段分别进行线性拟合获取校准系数,估测的有效波高更加准确.     

导航雷达信号估计波高的改进算法

导航用X波段雷达扫描得到的"海杂波"图像含有丰富的海浪和海表层流信息,借鉴合成孔径雷达(SAR)估算有效波高的方法,可由X波段雷达图像估计得到海浪的有效波高。在此基础上,初步提出利用多项式回归方法估算有效波高的新数学模型,同时提出利用分段函数拟合来进一步提高反演精度。仿真实验中,根据模拟的波高数据,将其分为低波高和高波高来分析,结果显示,利用多项式回归方法进行分段拟合可提高反演的精确度,验证了所提算法具有一定可行性和有效性。     

高分三号卫星对海浪的首次定量遥感

高分三号(GF-3)是我国首颗C频段多极化高分辨率微波遥感卫星,于2016年8月10日在太原卫星发射中心成功发射。GF-3 SAR卫星入射角范围约为20°—50°,具备单极化、双极化和全极化等多极化工作能力,还是世界上成像模式最多的SAR卫星,具有12种成像模式。不仅涵盖了传统的条带、扫描成像模式,而且可在聚束、条带、扫描、波浪、全球观测、高低入射角等多种成像模式下实现自由切换,既可以探地,又可以观海,达到"一星多用"的效果。近日,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利用首批GF-3合成孔径雷达(SAR)遥感数据(图1)对夏威夷西北部附近太平洋海域的海浪进行了首次定量分析和反演研究(图2)。图1为GF-3 SAR的灰度图像,成像时间为2016年9月2日8:30(GMT),卫星此时飞行速度约为7.6km,极化方式为VV极化,飞行方向为降轨,空间分辨率为8m×8m,中心入射角为28.32°。由图1可以看出,SAR图像上存在明显的黑白相间的海浪条纹,说明海浪在图像上能够顺利成像。通过提取灰度图像上的调制信息,并作傅里叶变换分析,可得到包含海浪信息的图像谱。进一步,基于经典的Hasselmann SAR海浪成像模型的准线性形式,同时估计倾斜调制、水动力调制和聚束调制等三种海浪调制函数(MTF),可以利用图像谱反演得到海浪谱,此时的海浪谱主要为较长波长的涌浪信息,至于较短波长的海浪信息提取,由于受到方位向截断效应的影响,则需要引入初猜谱加以补偿实现。图2为图1反演的海面涌浪参数。从图2可以看出,该海域海浪由西北向东南传播(即由外海向近岸传播),平均波长约200m,有效波高从2.5m到4.0m不等,能够反映浪场的分布差异。由于没有同步的现场观测资料和其他卫星遥感资料,本文将这些结果与欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的ERA-Interim再分析数据进行了比对。初步反演与比对结果表明,两者有较好的一致性,但本文的反演结果反映了更多的细节,显示GF-3 SAR有能力对海面涌浪信息进行高分辨率的观测;同时,再次表明ERA-Interim再分析数据低估了有效波高,因此GF-3卫星的发射将有利于提高全球海浪的遥感观测水平。     

第一猜测谱运行范围对MPI方法SAR海浪方向谱反演结果的影响

欧空局相继发射的多颗海洋卫星专门设计了波模式SAR数据,提供了27a全球二维海浪的连续观测。批量数据的精确反演对于海浪研究、海浪预报、海洋产业和军事活动至关重要。本文使用ORSI/OUC研发的基于MPI方法的卫星SAR海浪方向谱反演程序,研究了第一猜测谱运行范围对反演结果的影响。对西北太平洋17 000幅波模式SAR数据进行批量处理,发现反演程序中MPI非线性反演方法第一猜测谱的运行范围对反演结果的能量密度、波长、传播方向和谱形结构有程度不同的影响,文中给出一个实例。进而选择10°S~70°N,90°E~170°W运行范围,利用NOAA/NDBC浮标数据,对17 000个反演的海浪方向谱数据进行同步印证,相对误差为4.5%,均方根误差为0.52m,偏差为0.01m。     

基于VMD对SAR海洋内波参数的自动反演

经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)是反演海洋内波参数的有效方法之一,但由于EMD存在模态混叠等问题,对海洋内波进行参数反演时会产生一定误差。相比较于EMD,变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够有效地抑制模态混叠现象。为了更好地对海洋内波进行参数反演,提出了一种基于VMD对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)遥感图像中的内波参数进行自动反演的方法。该方法先对SAR图像进行Canny处理,获取图像中的内波条纹信息,再根据内波传播方向自动选取灰度剖面;然后利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)信号特征自适应分解模态函数的特点,再将分解得到的有效模态数作为VMD中参数K的参考值;最后利用VMD分解后的数据进行内波参数反演。试验结果表明:通过对Canny预处理后的条纹信息进行灰度剖面自动选取,解决了人为选取剖面所可能导致的误差;通过对剖面信号进行VMD处理不仅解决了EMD模态混叠的问题,成功地反演出内波的前导波振幅,而且所反演的结果与EEMD反演参数以及实测资料数据吻合得很好。     

基于C-2PO模型和CMOD5.N地球物理模式函数的SAR风速反演性能评估

本文选取142幅RADARSAT-2全极化合成孔径雷达（SAR）影像，在没有入射角输入的情况下，首先利用C-2PO模型进行海面风速反演。随后，将同一时空下的ASCAT散射计风向作为初始风向，提取相应雷达入射角，利用地球物理模式函数（GMF） CMOD5.N对142幅SAR影像进行风速计算。反演结果与美国国家资料浮标中心海洋浮标风速数据对比，结果显示:CMOD5.N GMF和C-2PO模型均可反演出较高精确度的海面风速，其均方根误差分别为1.68 m/s和1.74 m/s。此外，研究发现，在低风速段，CMOD5.N GMF的风速反演精度要明显优于C-2PO模型。针对这一现象，本文以SAR系统成像机理为基础，以低风速SAR图像为具体案例，给出了3种造成这一现象的原因。     

高分辨率全极化SAR水上桥梁参数反演

高分辨率SAR中,桥梁的各次反射回波表现为条带状,这给桥梁参数的反演带来了困难。本文提出了一种适用于高分辨率全极化SAR的水上桥梁参数反演方法。首先,通过极化散射特征区分出桥梁的单次、二次和三次反射回波目标。然后,结合微波反射和折射的原理,分析了高分辨SAR图像中桥梁的各次反射回波成条带状的原因,在此基础上提出了各次回波目标的提取方法和桥梁参数反演方法。最后,利用获取的AIRSAR数据反演了桥梁的上下桥高、桥厚、桥宽、桥长及桥塔高度等参数,通过与实测数据对比,结果表明,本文的方法能较准确地反演桥梁的各项参数,其中桥高误差仅为1.3%,结果也表明了在高分辨率条件下,C和L波段的桥梁参数反演能力相当。     

利用C波段RADARSAT-2单极化SAR图像的方位向截断波长估计有效波高

This paper proposes two simple models, look-up table(LUT) model and empirical model, to directly retrieve significant wave height(Hs) using synthetic aperture radar(SAR) azimuth cutoff(λc). Both models aim at C-band VV, HH, VH, and HV single-polarization SAR images. The LUT model relates Hs to λc, while the empirical model relates Hs to both λc and SAR range-to-velocity(β). The LUT model coefficients are derived by simulation under different sea states and observation conditions, which depend on incidence angle(θ), wave direction(dw), and βbut are independent of polarization. The empirical model coefficients are obtained by fitting the collocated data,which only depend on polarization. To fit empirical model coefficients and validate the two models, C-band RADARSAT-2 fine quad-polarization(VV+HH+VH+HV) single-look complex(SLC) SAR images and collocated buoy data are collected. Retrieved Hs, using Yang model and the two models proposed in this paper from four kinds of polarization SAR data, are compared with buoy Hs. Results show that both LUT and empirical models have the capacity of retrieving Hs from C-band RADARSAT-2 co-polarization SAR data, while Yang model is not suitable for these kinds of SAR data. Moreover, the empirical model is also valid for cross-polarization SAR data showing clear ocean wave stripes.     

海浪对ASCAT散射计反演风场的影响研究

To improve retrieval accuracy, this paper studies wave effects on retrieved wind field from a scatterometer. First, the advanced scatterometer(ASCAT) data and buoy data of the National Data Buoy Center(NDBC) are collocated. Buoy wind speed is converted into neutral wind at 10 m height. Then, ASCAT data are compared with the buoy data for the wind speed and direction. Subsequently, the errors between the ASCAT and the buoy wind as a function of each wave parameter are used to analyze the wave effects. Wave parameters include dominant wave period(dpd), significant wave height(swh), average wave period(apd) and the angle between the dominant wave direction(dwd) and the wind direction. Collocated data are divided into sub-datasets according to the different intervals of each wave parameter. A root mean square error(RMSE) for the wind speed and a mean absolute error(MAE) for the wind direction are calculated from the sub-datasets, which are considered as the function of wave parameters. Finally, optimal wave conditions on wind retrieved from the ASCAT are determined based on the error analyses. The results show the ocean wave parameters have correlative relationships with the RMSE of the retrieved wind speed and the MAE of the retrieved wind direction. The optimal wave conditions are presented in terms of dpd, swh, apd and angle.     

A semiempirical algorithm for SAR wave height retrieval and its validation using Envisat ASAR wave mode data

Many synthetic aperture radar(SAR) wave height retrieval algorithms have been developed.However,the wave height retrievals from most existing methods either depend on other input as the first guess or are restricted to the long wave regime.A semiempirical algorithm is presented,which has the objective to estimate the wave height from SAR imagery without any prior knowledge.The proposed novel algorithm was developed based on the theoretical SAR ocean wave imaging mechanism and the empirical relation between two types of wave period.The dependency of the proposed model on radar incident and wave direction was analyzed.For Envisat advanced synthetic aperture radar(ASAR) wave mode data,the model can be reduced to the simple form with two input parameters,i.e.,the cutoff wavelength and peak wavelength of ocean wave,which can be retrieved from SAR imagery without any prior knowledge of wind or wave.Using Envisat ASAR wave mode data and the collocated buoy measurements from NDBC,the semiempirical algorithm is validated and compared with the Envisat ASAR level 2 products.The root-mean-square-error(RMSE) and scatter index(SI) in respect to the in situ measurements are 0.52 m and 19% respectively.Validation results indicate that,for Envisat ASAR wave mode data,the proposed method works well.     

Atmospheric frontal gravity waves observed in satellite SAR images of the Bohai Sea and Huanghai Sea

In the satellite synthetic aperture radar (SAR) images of the Bohai Sea and Huanghai Sea, the authors observe sea surface imprints of wave-like patterns with an average wavelength of 3.8 km. Comparing SAR observations with sea surface wind fields and surface weather maps, the authors find that the occurrence of the wave-like phenomena is associated with the passing of atmospheric front. The authors define the waves as atmospheric frontal gravity waves. The dynamical parameters of the wave packets are derived from statistics of 9 satellite SAR images obtained from 2002 to 2008. A two-dimensional linear physical wave model is used to analyze the generation mechanism of the waves. The atmospheric frontal wave induced wind variation across the frontal wave packet is compared with wind retrievals from the SAR images. The CMOD-5 (C-band scatterometer ocean geophysical model function) is used for SAR wind retrievals VV (transmitted vertical and received vertical) for ENVISAT and HH (transmitted horizontally and received horizontally) for RADARSAT-1. A reasonable agreement between the analytical solution and the SAR observation is reached. This new SAR frontal wave observation adds to the school of SAR observations of sea surface imprints of AGWs including island lee waves, coastal lee waves, and upstream Atmospheric Gravity Waves (AGW).     

Ocean wave parameters retrieved directly from compact polarimetric SAR data

We aim to directly invert wave parameters by using the data of a compact polarimetric synthetic aperture radar(CP SAR) and validate the effectiveness of ocean wave parameter retrieval from the circular transmit/linear receive mode and π/4 compact polarimetric mode. Relevant data from the RADARSAT-2 fully polarimetric SAR on the C-band were used to obtain the compact polarimetric SAR images, and a polarimetric SAR wave retrieval algorithm was used to verify the sea surface wave measurements. Usin...