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。     

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。     

星载合成孔径雷达海浪图像谱仿真研究

利用Hasselm ann 的完全非线性积分方法对文氏海浪谱的星载合成孔径雷达(SAR)图像谱进行了仿真研究。结果表明: (1) 在星载SAR海浪成像过程中, 速度聚束调制远比水动力调制、倾斜调制和距离向聚束调制重要;(2) 图像谱有180°的方向模糊和方位向的高波数截断,距离向传播海浪的图像谱存在双峰现象; (3) 不同极化方式和雷达视向的选取对图像谱无明显影响, 因而对于海浪的星载SAR遥感而言, 可以采用单一极化和单一视向。对于不同成长状态的风浪而言, 以上结果保持不变。     

基于极化SAR数据的海浪信息反演

基于C波段极化AIRSAR数据,采用性能较好、计算简便的圆极化法提取极化方位角,利用极化SAR数据的反演算法反演海浪参数。将反演的海浪参数与NDBC浮标测得数据进行比对,结果显示两者反演海浪参数较为一致,精度符合海浪观测要求。同时,对海岸岬角在海浪传播过程中的折射作用进行了分析,发现海浪由开放水域向近岸浅水域传播过程中受到海岸岬角折射影响较大,结果符合近岸海浪传播特征。     

波谱仪调制功率谱估计算法性能的仿真研究

基于星载波谱仪海浪方向谱探测原理，仿真了不同海况、风速下的海浪波谱仪接收信号，并采用周期图法、Welch法、AR模型法以及最小方差法共4种不同的调制谱估计方法反演出海浪谱，比较各种调制谱估计方法的海浪方向谱反演性能。仿真结果表明:对于一定方位向下的一维海浪谱反演，不同调制谱估计方法反演海浪谱性能优劣没有绝对的顺序。对于二维海浪谱反演，在成长中海浪条件下周期图法反演性能最差，其他3种方法的反演性能没有绝对优劣顺序；对于成熟风浪，最小方差法在积分能量误差、有效波高误差两个指标上的反演性能最好，在主波波向、主波波长误差上，周期图法反演性能最差，其他3种方法没有绝对优劣顺序。在涌浪条件下，AR模型法反演性能优于其他3种方法。在不同海况下，随着波谱仪中心入射角的下降，反演性能会下降。基于这些仿真结果，本文推荐最小方差法作为充分成长海浪的海浪方向谱反演的调制谱估计方法，AR模型法作为涌浪海浪方向谱反演的调制谱估计方法。     

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。     

对ENVISAT ASAR level2算法固有误差的分析

欧洲空间局的ENVISAT ASAR level 2算法是从合成孔径雷达(SAR)单视复图像反演涌浪方向谱的算法.该算法假设双峰海浪谱的SAR图像交叉谱是涌浪的图像交叉谱和风浪的图像交叉谱之和.实际上双峰海浪谱的SAR图像交叉谱中还有一个混合项,正是该混合项导致ENVI-SAT ASAR level 2算法有固有误差.利用遥感仿真的方法分析了不同海况条件下该算法的这一固有误差,结果表明,只有在有效波高较小、或风浪的成分较少、或双峰海浪的传播方向较靠近SAR距离向、或波长较长时固有误差才较小,ENVISAT ASAR level 2算法对海浪谱的反演才较为适用.     

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。     

基于影像纹理特征和外部风向的星载 SAR 海面风场反演研究

在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。     

ASAR波模式数据反演参数误差与海浪条纹清晰度的相关性分析

欧洲环境卫星-高级合成孔径雷达(EnvironmentalSatellite-AdvancedSyntheticAperture Radar,Envisat-ASAR)波模式数据提供了全球风、浪要素信息,在海浪模式预报与同化方面有重要作用。该数据合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像普遍存在海浪条纹清晰度不同的现象,但是否影响数据精度尚无定论。本文通过比较2010年NODC (the National Oceanographic Date Center)浮标观测数据和波模式数据,发现经过官方修正后的海浪参数反而具有更大误差。进而通过对比不同条纹清晰度的SAR图像反演参数误差,揭示了ASAR产品海浪参数与浮标测量值之间的误差与海浪条纹清晰度的关系。结果表明:海浪条纹清晰的SAR图像的主波波长和主波周期的反演误差更小,而条纹不清晰SAR图像的有效波高和风速的反演误差更小。通过分析海浪参数对海浪条纹清晰度的敏感性,证实了有效波高和方位向截断波长对SAR图像条纹清晰度的响应最好,波陡次之,与卫星飞行方位角和入射角无关。因此,在反演和修正SAR波模式数据时,考虑图像的条纹清晰度,将会有效提高反演数据的精度。该研究可为高分三号等卫星的波模式数据波浪要素反演精度的提升提供有价值的参考。     

Methods of obtaining offshore wind direction and sea-state data from X-band aircraft SAR imagery of coastal waters

X-band synthetic aperture radar (SAR) imagery of the Goto Islands of Japan was digitally analyzed to extract air-sea interaction parameters and to assess the potential of texture measures in analysis of SAR ocean imagery. Wind direction is extracted from wind rows, wind streaks, and random turbulence patterns observed in the SAR imagery. Sea-state parameters are either extracted directly from the imagery or estimated using the extracted information in previously established empirical formulas. A convenient method of digitally presenting imagery, local power spectra, and the extracted/estimated parameters is presented. Texture analysis based on gray-level co-occurrence (GLC) matrices is applied to SAR ocean imagery. The inertia measure is shown to extract similar information to the power spectrum. The cluster-shade measure is shown to be sensitive to image phase.     

使用参数化初猜测谱算法提取VV极化Sentinel-1 SAR图像的海浪要素并与ECMWF再分析数据以及浮标数据进行验证对比

The purpose is to study the accuracy of ocean wave parameters retrieved from C-band VV-polarization Sentinel-1Synthetic Aperture Radar(SAR) images, including both significant wave height(SWH) and mean wave period(MWP), which are both calculated from a SAR-derived wave spectrum. The wind direction from in situ buoys is used and then the wind speed is retrieved by using a new C-band geophysical model function(GMF) model,denoted as C-SARMOD. Continuously, an algorithm parameterized first-guess spectra method(PFSM) is employed to retrieve the SWH and the MWP by using the SAR-derived wind speed. Forty–five VV-polarization Sentinel-1 SAR images are collected, which cover the in situ buoys around US coastal waters. A total of 52 subscenes are selected from those images. The retrieval results are compared with the measurements from in situ buoys. The comparison performs good for a wind retrieval, showing a 1.6 m/s standard deviation(STD) of the wind speed, while a 0.54 m STD of the SWH and a 2.14 s STD of the MWP are exhibited with an acceptable error.Additional 50 images taken in China's seas were also implemented by using the algorithm PFSM, showing a 0.67 m STD of the SWH and a 2.21 s STD of the MWP compared with European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) reanalysis grids wave data. The results indicate that the algorithm PFSM works for the wave retrieval from VV-polarization Sentinel-1 SAR image through SAR-derived wind speed by using the new GMF C-SARMOD.     

基于理论的气旋条件下双极化C波段合成孔径雷达波参数检测

Theoretical-based ocean wave retrieval algorithms are applied by inverting a synthetic aperture radar(SAR)intensity spectrum into a wave spectrum, that has been developed based on a SAR wave mapping mechanism. In our previous studies, it was shown that the wave retrieval algorithm, named the parameterized first-guess spectrum method(PFSM), works for C-band and X-band SAR at low to moderate sea states. In this work, we investigate the performance of the PFSM algorithm when it is applied for dual-polarization c-band sentinel-1(S-1) SAR acquired in extra wide-swath(EW) and interferometric wide-swath(IW) mode under cyclonic conditions.Strong winds are retrieved from six vertical-horizontal(VH) polarization S-1 SAR images using the c-band crosspolarization coupled-parameters ocean(C-3 PO) model and then wave parameters are obtained from the image at the vertical-vertical(VV) polarization channel. significant wave height(SWH) and mean wave period(MWP) are compared with simulations from the WAVEWATCH-III(WW3) model. The validation shows a 0.69 m root mean square error(RMSE) of SWH with a –0.01 m bias and a 0.62 s RMSE of MWP with a –0.17 s bias. Although the PFSM algorithm relies on a good quality SAR spectrum, this study confirms the applicability for wave retrieval from an S-1 SAR image. Moreover, it is found that the retrieved results have less accuracy on the right sector of cyclone eyes where swell directly affects strong wind-sea, while the PFSM algorithm works well on the left and rear sectors of cyclone eyes where the interaction of wind-sea and swell is relatively poor.     

多模式小卫星SAR机载挂飞试验的飞行路线规划与雷达参数设计

多模式小卫星SAR（synthetic aperture radar,合成孔径雷达）是一种搭载于小卫星平台的新体制雷达系统,它集SAR、散射计、高度计、波谱仪4种遥感器的优势于一身。它可以根据需求分时实现几种工作模式的切换,可兼顾对海洋目标和海洋动力环境的高精度测量。由于卫星发射存在诸多不确定因素,为了在卫星发射前对多模式小卫星SAR进行检验,本文对拟开展的机载挂飞试验进行了介绍。首先,介绍了拟开展的机载挂飞试验的等效性原则。接下来,介绍了各种工作模式试验、SAR/散射计联合反演试验、多视向SAR试验的飞行路线规划。之后,介绍了机载挂飞试验的雷达参数设计方法。最后,给出了各种工作模式的雷达参数设计结果。所设计的飞行路线和雷达参数可以为机载挂飞试验服务,并且实现了星载技术指标的准等效验证。通过小卫星SAR卫星组网可弥补目前SAR卫星时间分辨率低的缺点。     

基于单景高分辨率光学卫星遥感影像的浅海水下地形提取

本文基于海浪波折射现象和浅水波理论,提出了一种基于单景高分辨率光学遥感影像的浅海地形提取方法。首先,基于浅水波理论推导出适用于浅海区域的水深与海浪波长、频率的定量关系,针对近岸光学遥感图像复杂的海浪特征,讨论了两种海浪波长提取方法,即FFT方法和剖面线法。然后提出了基于长距离波长波动分析的海浪频率计算方法,解决了单景遥感影像的波浪频率计算难题。最后,利用单景QuickBird高分辨率光学遥感影像,以海南岛三亚湾为研究区域进行了应用实验,结果表明,对12m以浅的浅海区域,在不需要任何辅助参数的情况下,反演获得了浅海地形(DEM),经与1:25000比例尺海图的水深对比验证,地形趋势吻合良好,反演水深的均方根误差为1.07m,相对水深误差为16.2%,表明该方法适合于浅海水下地形的提取,且具有无需实测水深数据和环境参数的支持的优点。     

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。     

Retrieval of surface wave parameters from sar images and their validation in the coastal seas around Japan

We have developed a scheme to retrieve surface wave parameters (wave height and wave propagation direction) from European Remote-Sensing Satellite (ERS) Synthetic Aperture Radar (SAR) image mode data in coastal seas around Japanese coastlines. SAR spectra are converted to surface wave spectra of swell-dominated or wind-wave dominated cases. The SAR spectrum and SAR-derived wind speed are used to derive the surface wave spectrum. The wind-wave dominated case and swell-dominated case are differentiated by a wind speed of 6 m/s, and processed in different ways because of their different degree of nonlinearity. It is indicated that the cutoff wavelength for retrieval of the wind-wave dominated spectrum is proportional to the root of significant wave height, which is consistent with the results of previous studies. We generated 66 match-ups using the SAR sub-images and the in-situ surface wave parameters, which were measured by wave gauges installed in near-shore seas. Among them, there are 57 swell-dominated cases, and 9 wind-wave dominated cases. The significant wave heights derived from SAR and from in-situ observation agree with the bias of 0.09 m, the standard deviation of 0.61 m and the correlation coefficient of 0.78. The averaged absolute deviation of wave propagation directions is 18.4°, and the trend of the agreement does not depend on the wave height. These results demonstrate that the SAR surface wave spectrum retrieved by the present system can be used to observe the surface wave field in the coastal seas around Japan.     

Modification of SAR spectra associated with surface wind fields in the sea off the Kii Peninsula: A case study

Using surface wave parameters and a high-resolution surface wind field derived from Synthetic Aperture Radar (SAR) image mode data, we have investigated the spatial modification of SAR spectra. We found a surface wind front, formed by sheltering effect of the Kii Mountains, separating high and low wind-speed regions in a sea area of an European Remote-Sensing Satellite (ERS) SAR image off the Kii Peninsula. A swell system propagating westward dominates in the whole sea area covered by the SAR image. The wavelength retrieved from the SAR spectra in the sheltered (non-sheltered) region is longer (shorter). Since the distributions of surface wave parameters and surface wind speed are so well correlated, it can be considered that the SAR spectra are modified differently by the sheltered/non-sheltered surface winds. In order to examine the phenomena observed on the SAR image we have estimated the wind-wave SAR spectrum using the SAR surface winds, a wind-wave spectrum model and a SAR wave imaging model. We assume that the SAR spectrum related to the swell is homogeneous in the area imaged by SAR, and that the SAR spectrum of the wind-wave components causes the observed SAR spectra modification. Differences between the observed SAR spectra and the estimated SAR spectra in the sheltered and non-sheltered regions agree well with each other. In the present case, it can be concluded that the observed SAR spectra can be regarded as a linear combination of the wind-wave SAR spectra and the swell SAR spectra.