各向异性海面全极化微波双站散射的仿真与分析

为了解各向异性随机粗糙海面的微波双站散射机制及其特性,本文利用解析近似的积分方程模型以及一种改进的半经验海浪谱模型实现了对各向异性随机粗糙海面的全极化微波散射仿真模拟,并与卫星观测数据、经验的地球物理模式函数及已有的解析近似散射模型仿真结果进行了对比,验证了仿真结果的可行性和准确性。利用该模型分析了入射波频率、入射角、极化方式、海面风速及风向等参数对各向异性海面双站散射的影响。模拟结果表明,在不同的入射角、散射角及方位角等观测几何条件下,海面不同波段的双站散射表现出不同的空间散射特性,且对风速、风向等海面动力学参数表现出不同的敏感性,以L波段为例,海面向后半球双站散射在各个极化方式下都对风速较为敏感,而在同极化方式下,其对风向的响应在中低风速和高风速条件下相反,整体而言,低风速下海面双站散射对风向更为敏感。这表明对于海面动力参数的反演,双站散射可以提供比传统单站雷达后向散射更丰富的物理信息。本文探讨了各向异性海面微波双站散射特性,为基于主动式及分布式微波传感器的海洋动力参数遥感反演提供了理论分析基础。     

星载全极化微波散射计仿真与海面风场反演研究

通过建立全极化微波散射计系统仿真模型,探索全极化微波散射计的风场反演方法;通过对比不同仪器测量精度下全极化和同极化微波散射计风场反演结果,分析评价全极化微波散射计系统反演海面风场的性能.全极化微波散射计通过增加测量信息来减少模糊解出现的概率,进一步提升风场反演精度.结果表明全极化微波散射计相比同极化微波散射计具有更好的风场反演性能,对于风向结果的改善较为明显:在仿真实验中,全极化仿真反演的风速误差结果优于同极化10°以上,证明了全极化微波散射计能够提升风场反演性能.该仿真结果对我国后续海洋卫星的研发具有一定的借鉴作用.     

具有泡沫白帽的粗糙海面的后向散射

本文用迭代法求解离散球形粒子的矢量辐射传输方程和随机粗糙界面的边界条件,得到了强风驱使下产生泡沫白帽散射粒子的双尺度随机粗糙海面模型的后向散射.利用修正的Cox和Munk的海面大尺度起伏概率密度函数和Pierson的海面波高谱,得到了后向散射的数值结果,定量地给出了后向散射和风场大小、方向、视角、极化等特征参数之间的函数关系,并与实验数据进行了很好的比较和讨论.     

浅海水下地形的SAR遥感仿真研究

结合连续性方程和布拉格后向散射模型,在准一维简化浅海水下地形情况下,建立了浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度仿真模型,将浅海水下地形区域的SAR海面后向散射强度的相对变化与大尺度背景流场、海面风场和雷达系统参数等联系起来.海上实验和研究结果表明,浅海水下地形的SAR成像主要由通过受水下地形影响的海表层流场对海表面风引起的微尺度波的水动力调制而获取浅海水下地形信息,其中潮流与水下地形的相互作用过程改变海表层流场,变化的海表层流与海表面微尺度波之间的相互作用改变海表面波的空间分布,雷达波与海表面波之间的相互作用决定雷达海面后向散射强度.因此SAR图像中浅海水下地形或水深信息量的多少不仅与海表层流场和海面风速有关,而且与雷达工作波段、雷达波束入射角和极化方式也密切相关.认为由水下地形变化引起的缓慢变化的表层流场中海表面定常微尺度波谱能量密度的变化满足波作用量谱平衡方程;而在波数空间中,海表面微尺度波谱的成长过程也可以用波数谱平衡方程描述,在此基础上,得出了海表面波高频谱(毛细-重力波)形式的解析表达式.众所周知,浅海水下地形信息是由于水下地形影响下SAR海面后向散射强度与背景海面后向散射强度的相对差异而在SAR图像上的呈现,从而在建立浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度仿真模型的基础上,仿真计算了浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度相对于海表层流场、海面风场等海况参数和SAR工作波段、SAR波束入射角、极化方式等雷达系统参数的数值仿真结果,分析得到了有关浅海水下地形SAR海面相对后向散射强度的特征和SAR浅海水下地形遥感的最佳海况参数与最佳雷达系统参数,为研究和开展SAR浅海水下地形遥感研究提供了有价值的参考.     

全极化SAR图像中溢油极化特征研究

相比于单极化SAR图像,全极化SAR图像不仅能体现海面目标的几何特征、后向散射特征,还能体现目标的极化特征。因此,在溢油检测方面,极化SAR更具优势。特征提取作为溢油检测的关键步骤,直接影响到溢油检测的精度。在本文中,我们分析了全极化SAR图像中海面溢油的极化特征,如极化散射熵、平均散射角等。并提出了新的极化特征P,该特征参数能够反映海面目标电磁散射过程中布拉格散射机制和镜面散射机制的比例。为了研究极化特征溢油检测的能力,本文基于SIR-C/X-SAR和Radarsat-2全极化SAR图像开展了相关实验,并对比分析了溢油的多种极化特征。实验结果显示,在中低风速情况下,C波段溢油探测效果优于L波段;本文提出的极化特征P对海面散射机制敏感;基准高度和特征参数P在C波段比其他极化特征更适于溢油检测。     

基于文氏改进谱二维海面的电磁散射计算与数据对比

基于文氏谱的功率谱理论,结合Donelan分布函数与文氏方向谱的对比结论,提出了一种基于文氏改进谱的二维粗糙海面模型。在经典的双尺度法计算电磁散射的基础上,将二维随机粗糙海面的电磁散射计算结果与Nathanson数据进行对比,分析了不同海况、擦地角、入射频率下,两种极化方式时文氏改进谱二维随机粗糙海面的电磁散射特性。     

海浪微波散射理论模式

在假设海面白帽为球形气泡层的基础上,利用白帽海面的矢量辐射传输方程各随机粗糙面散射模型建立了海面的微波散射模型。辐射传输方程利用迭代法求解,随机粗糙面散射模型采用双尺度散射模型,利用白帽覆盖率的经验公式计算海面的微波散射特性。数值计算结果表明,随着气泡厚度的增加球形气泡散射系数越来越接近球形粒子散射系数;白帽对散射同的贡献随风速增大而增大;侧风情况比逆风和顺风情况影响均大;水平极化比垂直极化影响大     

复合雷达后向散射模型与合成孔径雷达、散射计和高度计海面雷达后向散射观测的比较分析

海洋微波散射模型相比于以经验统计建立的地球物理模式函数具有不受特定微波频率限制的优势。组合布拉格散射模型和几何光学模型形成了复合雷达后向散射模型。利用南海北部气象浮标2014年海面风速风向实测值作为散射模型输入,分别比较了复合雷达后向散射模型与RADARSAT-2卫星C波段SAR、HY-2A卫星Ku波段微波散射计的海面后向散射系数,偏差分别为(?0.22±1.88) dB (SAR)、(0.33±2.71) dB (散射计VV极化）和(?1.35±2.88) dB (散射计HH极化);以美国浮标数据中心(NDBC)浮标2011年10月1日至2014年9月30日共3年的海面风速、风向实测值作为散射模型输入,分别比较了复合雷达后向散射模型与Jason-2、HY-2A卫星Ku波段高度计海面后向散射系数,偏差分别为(1.01±1.15) dB和(1.12±1.29) dB。中等入射角和垂直入射下的卫星传感器后向散射系数观测值与复合雷达后向散射模型模拟值比较,具有不同的偏差,但具有相同的海面风速检验精度,均方根误差小于1.71 m/s。结果表明,复合雷达后向散射模型可模拟计算星载SAR、散射计和高度计观测条件下的海面雷达后向散射系数,且与CMOD5、NSCAT-2、高度计业务化海面风速反演的地球物理模式函数的计算结果具有一致性;复合雷达后向散射模型可用于微波遥感器的定标与检验、海面雷达后向散射的模拟。     

基于Pauli分解散射参数特性的潮沟信息提取

以长江口九段沙为研究对象,利用2015-04-05全极化Radarsat-2影像数据,首先进行了多视处理和精极化Lee滤波;然后通过Pauli极化分解提取出九段沙水体、潮沟、低矮植被和芦苇的奇次散射系数、45°二面角散射系数和二面角散射系数,并且对4种地物类型(潮沟、水体、低矮植被和芦苇)的3种参数的散射强度分别进行了统计分析;最后选择二面角散射系数作为潮沟信息提取的判别标准,采用区域生长法提取了潮沟信息,并利用数学形态学对区域生长法中的断裂潮沟进行了连接和非潮沟信息的消除。研究结果表明,潮沟和水体的奇次散射强度值分别为0.040和0.038,二者的45°二面角散射系数值为0.001和0.002;潮沟的二面角散射强度值为0.007,低矮植被和芦苇的二面角散射强度值分别为0.783和0.104。     

基于极化特征SERD的SAR溢油检测

与单极化SAR(Synthetic Aperture Radar)相比,全极化SAR图像中不仅包含散射目标的几何特征和后向散射特征,还包含散射目标的极化特征。因此,基于极化特征的SAR图像分类能够更全面地描述海面目标的物理特性。单次反射特征值相对差异度(Single Bounce Eigenvalue Relative Difference,SERD)能够比较单次散射机制的相对大小,并且可以反映散射表面的粗糙度情况。而海面油膜的存在抑制了海面的短重力波和毛细波,改变了海表面的粗糙度。基于此,本文将SERD应用到海面溢油检测中。利用两景Radarsat-2全极化SAR数据对比分析了SERD与极化散射熵的溢油检测效果,实验发现:(1)SERD能够较好地区分溢油与海水。(2)对原油而言,SERD的油水对比度与极化散射熵的油水对比度在数值上差异较小;对生物油膜而言,SERD的油水对比度在数值上远小于极化散射熵。利用这一特性,SERD在区分生物油膜与原油方面更具优势。