海洋二号卫星微波散射计面元匹配

面元匹配是散射计海面风场反演的重要预处理步骤。为保障海洋二号卫星散射计(HSCAT)业务化海面风场反演,提出了一种可业务化运行的HSCAT面元匹配算法。HSCAT面元匹配算法包括地面网格划分和后向散射系数观测结果重采样两个关键部分。为简化计算,HSCAT采用以星下点轨迹为中心,以顺轨向及交轨向为坐标轴,分辨率为25 km×25 km的网格划分方式。重采样利用卫星星下点经纬度数据,对每个后向散射系数观测结果,以后向散射系数与各星下点球面距离的最小值为依据进行交轨向重采样,并以取得距离最小值所对应的星下点与该轨数据星下点起始位置的距离为依据进行顺轨向重采样,实现对后向散射系数观测结果的面元匹配。实验和对比结果表明,提出的面元匹配算法可对后向散射系数进行有效的重采样,风矢量面元的位置分布均匀,每个风矢量面元均有足够数量的独立观测后向散射系数,可在全球范围内满足高质量海面风场反演的要求。     

用星载微波散射计测量海洋风场的反演方法研究

Seasat-A卫星散射计(SASS)成功地测量了全球海洋上的风矢量场.其技术基础基于微波后向散射对由海表面风产生的海面厘米级波的敏感性.由于后向散射是各向异性的,所以可以从而个或更多的天线方位角的测量中反演出风速、风向由于散射物理模型函数的非线性及信号中噪声的存在,使得风场反演中存在风向多解.本文给出了一种从SASS测量的后向散射强度的数据中反演出大尺度海洋风场的新的方法,计算结果与Petecherych等[5]利用SASS表面风分析的结果比较在风向上是吻合的,在风速上我们得到的结果更接近于表面真实风速.     

HY-1卫星海温反演的误差分析

分别利用GTS船舶报海温数据和NOAA卫星海温数据分析了HY-1卫星海温反演误差。结果显示,对于GTS海温数据,RMS为1.26℃;对于NOAA卫星海温数据,RMS为0.94℃。影响HY-1卫星海温反演精度的主要因素为大气中的水汽吸收和云覆盖。另外,对HY-1卫星海温反演中的大气校正和云检测技术的改进进行了探讨。     

基于神经网络方法的C波段和Ku波段统一地球物理模型

通过地球物理模型建立后向散射系数与海面风矢量的关系,可将散射计从不同方位角测得的风矢量单元后向散射系数反演得到风矢量,因此地球物理模型在风速反演中起着至关重要的作用。使用神经网络方法,利用C波段经验模型CMOD4和Ku波段经验模型QSCAT—1仿真数据建立了形式统一的C波段和Ku波段地球物理模型。新模型将电磁波频率作为模型的参数之一,使新模型不再局限于特定的传感器,并使C波段与Ku波段具有统一的形式。分析表明,由新模型建立的后向散射系数与海面风矢量的关系同经验模型具有很好的可比性。利用新模型反演的风速与CMOD4和QSCAT—1模型反演的风速具有很好的一致性,说明新模型在具有统一简洁形式的同时也兼有与经验统计模型相同的有效性。     

散射计资料的风场神经网络反演算法研究

建立一种神经网络反演海面风场的算法。该算法以ERS_1/2散射计数据和欧洲中期预报分析风场(ECM-WF)的配准点数据作为神经网络训练和检验数据集。研究表明,该算法具有运行速度快和精度高等特点,反演的风速和风向与C波段第4模型(COMD 4)和ECMWF吻合较好。     

利用南海石油平台的卫星雷达高度计定标与检验

在对南海石油平台所处的南海北部海域海底地形、平均海平面、风浪时空分布等进行分析基础上,利用南海石油平台水位计对Jason-2卫星高度计进行了测高绝对定标,定标结果为30.9 cm±7.8 cm,分析发现南海北部中尺度涡可能对定标结果产生影响;利用南海石油平台测波雷达对Jason-1高度计有效波高进行了精度检验,Jason-1高度计Ku波段和C波段有效波高测量的均方根误差分别为0.43 m和0.45 m。分析和检验结果表明,南海石油平台所处海洋环境条件、平台上装载的水位计和测波雷达均满足卫星雷达高度计定标与检验要求。南海石油平台定标场预期可用于中国海洋二号卫星和其他卫星高度计的定标与检验。     

基于海面多普勒谱模型的海浪反演精度分析

Microwave remote sensing is one of the most useful methods for observing the ocean parameters. The Doppler frequency or interferometric phase of the radar echoes can be used for an ocean surface current speed retrieval,which is widely used in spaceborne and airborne radars. While the effect of the ocean currents and waves is interactional. It is impossible to retrieve the ocean surface current speed from Doppler frequency shift directly. In order to study the relationship between the ocean surface current speed and the Doppler frequency shift, a numerical ocean surface Doppler spectrum model is established and validated with a reference. The input parameters of ocean Doppler spectrum include an ocean wave elevation model, a directional distribution function, and wind speed and direction. The suitable ocean wave elevation spectrum and the directional distribution function are selected by comparing the ocean Doppler spectrum in C band with an empirical geophysical model function(CDOP). What is more, the error sensitivities of ocean surface current speed to the wind speed and direction are analyzed. All these simulations are in Ku band. The simulation results show that the ocean surface current speed error is sensitive to the wind speed and direction errors. With VV polarization, the ocean surface current speed error is about 0.15 m/s when the wind speed error is 2 m/s, and the ocean surface current speed error is smaller than 0.3 m/s when the wind direction error is within 20° in the cross wind direction.     

利用TOPEX卫星高度计资料分析台湾岛周边海域巨浪和大风特征

卫星高度计实现了对全球性或区域性的海洋参量的实时监测,TOPEX卫星高度计提供了迄今为止时间序列最长、数据质量最高的全球海面风速和有效波高的同步观测资料。利用TOPEX卫星高度计资料,分析了有效波高4m以上的巨浪在台湾岛周边海域的时空分布特征,结果表明台湾岛周边海域巨浪的分布具有明显的季节特征。每年平均有效波高最大值大多数出现在夏季,春季是1a中有效波高最小的季节,而秋季和冬季是巨浪出现频率最高的季节。波高大于6m的巨浪大都出现在台湾岛东部及东北部海域,在南部海域出现较少。     

基于GLCM的SAR溢油纹理特征分析

溢油对海洋生态环境造成巨大的危害,溢油遥感监测已成为海洋遥感监测的主要内容,但由于在SAR图像上溢油的表现和其它海洋现象类似,难以区分油膜与类油膜,给遥感监测带来困难。本文以Envisat-ASAR为数据源,选择南海为例,采用GLCM方法对溢油的SAR纹理进行分析,计算海水与溢油的GLCM特征值,结果表明:采用变化、均值等特征对溢油的SAR纹理有很好的表现,从而为溢油信息的提取提供基础。     

QuikSCAT在台风监测中的应用

利用成熟发展的台风自身在风向上的涡旋型特征和风眼处风速相对周围较低的特征, 分别采用搜索QuikSCAT反演风向的涡旋中心, 风速或后向散射系数的台风中心区域在局部最小值点的方法定位获得了台风中心位置信息。在风矢量反演过程中采用QSCAT-1模型、借助Holland的台风模式, 修正了反演过程中的风向误差, 提高了台风中心定位的准确性。同时, 将该方法应用到对台风路径和强度监测中, 利用QuikSCAT对台风的连续观测资料分析得出台风强度和路径信息, 其中台风路径结果与美国国家飓风中心(NHC)通过最佳路径分析得到的台风路径结果基本一致, 但在台风强度结果上存在较大误差。为提高台风强度监测精度, 在反演过程中采用大风地球物理模型NN-T-GMF代替QSCAT-1模型, 使台风强度监测结果精度提高。结果表明, QuikSCAT可以有效监测海上台风路径和强度发展, 为进一步推断台风的强度发展和移动趋势提供帮助。