浅海水下地形的星载合成孔径雷达遥感

依据山东蓬莱附近海区１９９２年４月１９日的欧洲遥感卫星一号（ＥＲＳ－１）合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像，分析了该海区的水下地形并探讨了水下地形雷达成像机理。分析结果显示，ＳＣＲ图像较好地揭示了该海区四人洲、潮待洲、新井洲等水下地形。研究指出，流经水下地形的潮流对海洋表面波的水动力调制是水下地形ＳＡＲ成像的主要机理。本研究表明星载ＳＡＲ作为浅海水下地形测量的新型手段具有广阔的应用前景。     

星载SAR海洋内波遥感研究进展

星载SAR已成为海洋内波研究的重要技术手段之一.本文回顾了SAR海洋内波遥感研究进展,特别是有关国内外SAR海洋内波的遥感成像机理研究、遥感成像仿真研究和遥感探测研究的发展,同时针对目前SAR海洋内波遥感研究存在的问题和今后有待研究的方向进行了探讨.     

利用HOAPS资料研究南海海气界面热通量时空分布

基于第二版本HOAPS(Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite data)潜热、感热和海表温度(SST)3个参量的15 a(1988~2002年)逐月平均资料,利用经验正交方法分解分析了这3个参量在南海的时空分布.结果表明,在夏季模态,潜热表现为南高北低,感热表现为中间低两边高,两者主要都是海洋向大气输送热量,但大气有时也向南海中部输送感热;在冬季模态,潜热和感热的高值区都在南海北部,东北部有一强中心,该中心主要是由风场引起的;夏季SST的变化导致全年SST呈准半年周期变化.冬季SST的变化滞后于潜热变化1个月;除夏季和冬季模态外,冬夏转换季节模态也十分明显;HOAPS与NCEP(National Center of Environment Prediction)资料相比,两者3个参量的时空分布大体一致,区别在于HOAPS资料能更好地反映参量的一些细微特征.     

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。     

赤潮影响因素研究进展

通过对赤潮发生的生物、化学、物理等影响因素研究现状的分析,认为赤潮生物是引发赤潮的内在因素,化学因素是赤潮发生的物质基础,而物理因素则是提供赤潮发生的环境条件。在赤潮生物存在的前提下,化学和物理因素都可以限制赤潮的发生,所以,将生物学、化学与物理海洋学耦合仍旧是赤潮研究需要解决的问题。在分析了现有研究状况的基础上,从不同角度提出了赤潮的研究方向。     

近岸海水质量量化方法及分类评价

近岸海域是陆地、海洋和大气之间各种过程相互作用最活跃的界面[1],沿海100km以内区域聚积着约60%的世界人口[2],其环境质量强烈受人类活动影响.对近岸海域进行水质环境管理,应依据海水物理、化学和生物学性质对海水进行分类评价[3,4].     

SAR浅海水下地形遥感探测技术综述

SAR已成为浅海水下地形探测的重要技术手段之一.与传统浅海水下地形探测技术相比,SAR浅海水下地形遥感探测技术具有明显的经济效益.该水深探测技术通过对浅海水下地形SAR图像仿真模型的反演求解,从SAR图像中提取水下地形信息.本文回顾了SAR浅海水下地形遥感探测技术的不同数值模型和应用实例,并针对目前SAR浅海水下地形遥感探测技术存在的问题和今后研究方向进行了探讨和总结.     

基于改进的Hough变换ASAR图像船只尾迹自动识别算法

文章提出了一种基于改进的Hough变换先进合成孔径雷达(ASAR)图像船只尾迹自动识别算法。算法首先检测出船只并将船只部分用图像灰度均值代替,然后设定阈值修正Hough变换域中的峰值检测,再通过改进的Hough变换自动实现了船只尾迹的检测和识别,最后利用约束条件来确定尾迹的起点和终点。实验结果表明,文中算法能够自动检测到船只尾迹,并且能识别出尾迹的类型,反演出尾迹的起始点,对海洋监测和管理具有重要的意义。     

Wave Height Estimation from SAR Imagery

This paper presents a method developed for estimating wave height from synthetic aperture radar (SAR) imagery without prior assumption of noise distribution. It is based on two-dimenslonal ocean wave spectra retrieved from fully calibrated SAR images. Wen‘s spectrum was used as first-guess wave spectrum in the retrieval process. Comparison of the estimated wave height obtained by this method from two ERS-1 SAR subimages dated 23 July 1994 with in-situ measurements showed that the method works well.     

多波段海洋内波 SAR 图像特征分析

利用 SIR-C/X-SAR 南海海域多波段数据,分析了海洋内波 SAR 图像特征与雷达波段的关系.对上升型和下降型的海洋内波 SAR 图像,内波图像特征在 X 波段最为明显,C 波段次之,L 波段最弱.利用布拉格共振散射理论分析了内波图像特征在不同波段存在差异的原因.基于 M4S 海面微波成像仿真软件,模拟分析了不同波段的海洋内波 SAR 图像特征,模拟分析结果与数据分析结果吻合较好.