X-波段船用雷达观测海洋动力环境要素仿真研究

为了评估X-波段船载雷达观测海浪和海流参数的能力.基于随机海浪理论和雷达几何成像原理模拟了不同调制影响的X-波段船用雷达图像序列,介绍了估算海浪参数和海流参数的算法,对影响雷达观测海流和海浪有关因素进行了分析.同时在雷达图像中加入了随机高斯白噪声,并通过数值方法验证了雷达图像的信噪比开方和有效波高之间的线性关系.数值模拟结果说明X-波段船用雷达能够有效地估算海浪和海流参数,且带有不同噪声水平的雷达系统应具有不同的定标系数.     

电子海图与海事雷达

电子海图和海事雷达是航海的重要助航设备。为提高船舶在航行中的避碰能力,文章提出了电子海图图像与雷达信号的叠加方法。雷达的模拟视频信号、方位信号和触发脉冲,通过数模转换,利用极坐标与直角坐标变换模型和图像匹配,可以在电子海图底图上实时显示雷达捕获到的目标,以提高对船舶周围环境的监控能力。     

电子海图与海事雷达

电子海图和海事雷达是航海的重要助航设备。为提高船舶在航行中的避碰能力,文章提出了电子海图图像与雷达信号的叠加方法。雷达的模拟视频信号、方位信号和触发脉冲,通过数模转换,利用极坐标与直角坐标变换模型和图像匹配,可以在电子海图底图上实时显示雷达捕获到的目标,以提高对船舶周围环境的监控能力。     

基于船载雷达图像的海上船只检测方法

随着雷达成像技术和高分辨率光栅显示技术的发展和应用,基于船载雷达图像的船只检测成为可能.海上船只检测的主要困难之一是雷达图像中包含固有的海面背景杂波.传统的雷达船只检测方法,如恒虚警率法(CFAR),以杂波分布模型为基础,计算待检测窗口中的信号统计分布来确定自适应阈值,取得了一些成果.但是,当海面背景杂波和船只目标的回波强度在同一数量级,甚至船只目标淹没在海面背景杂波中时,就难以确定一个有效的阈值将船只目标从雷达图像中提取出来.在分析海面背景杂波和船只目标的相关差异性基础上,提出了一种基于船载雷达序列图像的海上船只快速检测方法.该方法首先对相邻两幅图像进行互相关性分析,在两幅图像中的同一位置提取一定尺寸的移动窗口,计算其互相关函数值,窗口移动一个步长,重复操作直至遍布整幅图像,形成一幅由灰度图像互相关函数值组成的相关图像.然后使用概率神经网络模型(PNN模型)来估计相关图像背景杂波的灰度概率密度分布函数(PDF),应用CFAR技术,使用二分法求解一个区分船只和背景噪声的自适应整体阈值,并根据阈值将相关图像二值化,其中大于阈值的像元作为候选的船只目标信息,小于阈值的像元则为海面背景杂波.最后使用连通性8-邻域准则统计各个候选船只目标区域的像元数,并与预先定义的最小船只目标像元数进行比较,偏小的候选船只目标区域作为虚警去除,保留下来的候选船只目标区域即为船只检测结果.研究显示,如果图像序列中没有船只目标信息,则三维相关图像比较平整.相反,如果图像序列中含有船只目标信息,则三维相关图像上有峰值被检测出,通过测量峰值的高度,就能判断存在可能的船只目标.运用X波段船载雷达序列图像对本文提出的海上船只检测方法进行了测试.测试结果表明,该检测方法具有很好的船只检测效果,得到的船只检测结果与目视判别的结果一致.而且该检测算法原理简单,计算速度快,易于实时处理,具有广阔的应用前景.     

一种新的从船用X波段雷达图像中确定波向的方法

船用X波段雷达被广泛应用于海洋表面波观测和研究。本文给出了一种新的从船用X波段雷达图像中确定主波传播方向的方法。X波段雷达图像中的海浪信号具有明显的尺度性和方向性。同时,curvelet变换作为一种同时具备尺度分辨率和方向分辨率的数学变换,能够对一幅雷达图像在不同尺度、不同方向和不同位置上进行分析。对一幅雷达图像进行curvelet分解并获得curvelet系数后,波浪信号主要集中在某些特定尺度和方向的curvelet系数中,从而我们可以获得带有 方向模糊的波传播方向。进而,通过计算几幅连续采集图像的互相关系数可以消除 方向模糊。同步观测的雷达图像和浮标数据证明了该方法的有效性。     

基于X波段海洋雷达的风浪联合反演方法研究

提出了一种新的利用X波段海洋雷达联合反演海面风速与海浪谱的方法,该方法不需要额外的信息输入来反演海浪谱。通过利用风速与雷达后向散射强度的经验关系获得海表风速,然后将反演的风速输入风浪谱,通过求解该模拟风浪谱与雷达观测图像谱的约束函数的最小值来确定海浪谱。利用实验数据对反演方法进行了验证,风速、有效波高、主波周期以及主波波向反演的均方根误差分别为1.9 m/s,0.4 m,1.2 s和9.6°,证明了该方法的可行性。     

航海雷达图像噪声抑制方法研究

针对航海雷达图像上常见的同频干扰噪声,提出了一种有效的抑制方法。该方法采用阈值分割技术对噪声进行检测,然后对检测出的噪声点进行插值修复。使用X波段航海雷达图像对该方法进行检验。采用信噪比、偏差指数和相关系数等指标进行定量评价。结果表明,提出的新方法既能显著地抑制航海雷达图像的同频干扰噪声,又能较好地保持原始图像的信息,具有良好的降噪效果。它的综合性能明显优于传统的均值滤波和中值滤波方法。     

单幅图像中平行六面体建筑物三维参数自动提取

针对单幅平行六面体类建筑物图像,提出1种从参数化建模角度解决城市建筑物重建的方法.结合多尺度分析,由贝叶斯概率模型对边缘像素分类自动获取建筑物轮廓,利用平行六面体几何结构与相机参数的对偶性,确定场景及建筑物目标参数.该方法可在不需要人工交互的情况下,由单幅图像完成平行六面体类建筑物结构参数的提取.通过模拟图像和自然图像的实验,结果说明本文提出的方法简单、有效.     

基于导航雷达海面回波图像去噪研究

根据海面X波段雷达回波图像数据的时空特点,提出了一种新的去噪方法。该方法利用线检测对雷达图像中的射线状噪声进行分离,然后针对这种特殊的噪声形式提出一种阈值分割的方法,最后在极坐标下针对噪声点进行插值修复。实验表明,与传统的均值滤波和中值滤波等方法相比,新方法无论在主观视觉还是信噪比方面,都有了一定改进,图像保留了更多的细节信息,具有较好的去噪效果。     

一种改进的基于逆Omega-K算法的海面场景SAR原始数据仿真方法

合成孔径雷达(SAR)海面场景原始数据仿真是研究海洋动力参数(表面波浪、风矢量和洋流)的有效工具。目前海面场景原始数据仿真方法已经基于逆Omega-K算法实现了海洋运动参数的空间变化。但是目前仅仅讨论了正侧视情况下的海面场景仿真,应用范围有限,同时没有考虑Stokes漂流以及Bragg相速度的影响,而这两者都是存在于真实海面的。通常情况下为了反演得到海面流场的二维速度矢量,雷达需要从两个不同的方位方向观察海面的同一个区域,因此这就需要考虑大斜视的雷达波束,同时Stokes漂流和Bragg相速度是SAR海表面流场观测不容忽视的两种运动。本文在不改变原有正侧视逆Omega-K算法的情况下,通过增加重新计算零方位时刻的斜视波束中心位置坐标,并据此确定SAR原始数据在多普勒域的位置来将其扩展到大斜侧视逆Omega-K算法,并通过时域Stokes漂流公式到频域内离散化Stokes漂流公式的推导来加入Stokes漂流,以及根据Bragg散射机制加入了Bragg相速度。仿真结果表明,经过聚焦成像后的SAR图像很好的体现了真实海面波浪场的形状,同时能够很好地反演出设定的雷达径向流场速度,且流速精度误差控制在6%以内。最后也证明了Bragg相速度以及Stokes漂流对于海面流场的影响不可忽视。     

塘沽海区海底地形的SAR影像仿真与反演研究

利用袁业立、金梅兵(1997)提出的海底地形SAR影像仿真与反演模型，对渤海塘沽海区的一张Radarsat SAR影像进行了仿真和水深反演研究。研究结果表明：仿真影像与真实SAR影像基本吻合，反演水深与实际水深也有较好的一致性；进一步证实了袁业立(1997)SAR成像机理的正确性和在中国近海利用SAR影像进行浅海水深探测的可行性。     

机载雷达立体影像定位方法的比较及改进

由于合成孔径雷达(SAR)具有全天候的成像能力,在地质、生态、水文、海冰和测绘等诸多领域有着广泛的应用。主要研究了雷达立体影像对获取地面三维坐标的方法,分析了目前所广泛使用的三种立体定位模型的优缺点,为利用雷达立体影像对获取数字高程模型提供了选择依据,并对其中的零距离-多普勒模型进行了改进,最后利用机载雷达影像数据对此算法进行了实验研究,取得了较好的实验结果。     

利用浅水地形及其SAR影像确定海面风向的一种方法

利用浅水地形的SAR影像以及基于浅水地形SAR仿真模型计算得到的仿真SAR影像,基于仿真SAR影像与真实SAR影像之间的相关性提出了一种确定海面风向的方法——最大相关系数法.以南沙双子礁海域为例,利用最大相关系数法确定出了一幅RADARSAT SAR影像成像时刻的海面风向,通过对结果的比较分析可以看出对于包含浅水地形的SAR影像应用该方法探测海面风向是可行的.     

Crucial physical characteristics of sea ice in the Arctic section of 143°-180°W during August and early September 2008

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。     

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.     

水下地形SAR成像与潮流场的相关性分析示例

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。     

A detection model of underwater topography with a series of SAR images acquired at different time

underwater topography is one of oceanic features detected by Synthetic Aperture Radar. Underwater topography SAR imaging mechanism shows that tidal current is the important factor for underwater topography SAR imaging. Thus under the same wind field condition, SAR images for the same area acquired at different time include different information of the underwater topography. To utilize synchronously SAR images acquired at different time for the underwater topography SAR detection and improve the precision of detection, based on the detection model of underwater topography with single SAR image and the periodicity of tidal current, a detection model of underwater topography with a series of SAR images acquired at different time is developed by combing with tide and tidal current numerical simulation. To testify the feasibility of the presented model, Taiwan Shoal located at the south outlet of Taiwan Strait is selected as study area and three SAR images are used in the underwater topography detection. The detection results are compared with the field observation data of water depth carried out by R/V Dongfanghong 2, and the errors of the detection are compared with those of the single SAR image. All comparisons show that the detection model presented in the paper improves the precision of underwater topography SAR detection, and the presented model is feasible.     

SAR重构分辨率对海冰侧向融化量预测影响研究

利用RADASAT-2的海冰SAR图像,分别采用Prewitt、Sobel和Canny边缘检测算子计算图像范围内的海冰周长,分析不同图像分辨率、不同边缘检测算子分别对周长计算结果产生的影响。结合冰层侧向融化速率参数化方案进行了海冰侧向融化温度敏感性模拟实验,分析了图像重构分辨率对海冰侧向融化结果的影响。结果表明:海冰破碎程度不同时,对应不同的最佳边缘检测算子和最佳分辨率;仅考虑侧向融化时,随着温度升高,3种算子模拟的海冰面积融化趋势基本一致,均呈指数型增加,Prewitt算子模拟效果最好,对应的最佳重构分辨率为30 m×30 m、65 m×65 m和155 m×155 m。     

基于衰落统计特性的SAR图像仿真方法分析

合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声严重阻碍了其数据的解译和应用,从数学物理的观点描述SAR图像的衰落统计特性,并将仿真结果与真实SAR图像作比较,得出两者具有一致性,最后提出根据SAR图像衰落统计特性的目标检测方法。