SAR浅海水下地形遥感研究进展

SAR已成为浅海水下地形探测的重要技术手段之一。通过回顾SAR浅海水下地形遥感研究进展,特别是国内外SAR浅海水下地形的成像机理、成像理论研究和遥感探测技术研究的发展,同时针对目前SAR浅海水下地形遥感研究存在的问题和今后有待研究的方向进行了探讨。

浅海水下地形检测算法

自动化检测算法是实现浅海水下地形动态监测的关键技术.提出了浅海水下地形特征变化方向的提取方法,证明了其提取的方向与SAR图像特征基本一致.研究了不变矩区域描述方法,证明了采用不变矩来描述浅海水下地形的区域特征,具有可行性和适应性.提出了SAR图像中浅海水下地形的检测算法,其中采用了平均不变矩并重新定义了不变矩的距离.最后实验验证了该检测算法具有一定的准确性.

风速风向对SAR浅海水下地形成像影响的仿真研究

基于SAR浅海水下地形成像机理和M4S海面微波成像程序,建立了SAR浅海水下地形成像仿真模型,改进了传统浅海水下地形成像仿真模型的缺陷。通过仿真研究和分析浅海水下地形SAR图像特征实例,对风速风向与浅海水下地形SAR图像特征的关系提出了新的认识。低风速条件下,浅海水下地形SAR海面后向散射强度整体偏暗,高风速下整体偏亮;SAR图像条带亮暗的程度与风速有一定的关系,但不是主要的影响因素。风向对SAR浅海水下地形成像的影响明显,表现为,在逆风和顺风情况下,浅海水下地形SAR海面后向散射强度整体偏亮,SAR图像分别以亮条带和暗条带为主;侧风情况下,整体偏暗,SAR图像条带亮暗相当;最佳探测风向是逆风向。

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。

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.

基于镜面散射的雷达探测浅海水下地形研究

海面镜面散射建模及其应用方法是小入射角时雷达海洋遥感的关键问题。深入研究了基于格拉母—卡利尔(Gram-Charlier)分布的海面镜面散射建模方法,分析了其极化特性,将风速统一以海面上10 m高度为基准。通过与实测数据的比较,证明了其正确性和优越性。提出了采用Wu J方法估计海面均方斜率可改进其在中低风速时的性能,指出在应用时需要首先进行风速条件下的验证。进而将基于Gram-Charlier分布的海面镜面散射模型应用于雷达探测浅海水下地形。通过与实验结果的比较。

用合成孔径雷达图像反演浅海水下地形的一种方法

海流与海底地形的相互作用导致了海表面的粗糙起伏，从而引起对海面观测的雷达散射截面的变化．在浅海海流速度垂直分布廓线为均匀的假定下，由流体连续性方程和驰豫时间近似下流体力学弱相互作用的理论，已证明雷达散射截面的空间变化正比于海流方向上海流速度变化的梯度．研究了合成孔径雷达（ＳＡＲ）对海面的观测图像在无槽道信息和海流方向预知条件下，提出用散射系数的二维相关函数确定海流方向．在海流速度和方向已知条件下，推导了由雷达散射截面的空间变化迭推反演浅海水下地形的公式，并研究了航天飞机 ＳＩＲ—Ｃ ＳＡＲ在我香港特区海域的二维图像反演浅海水下地形的应用。

星载SAR遥感浅海水下地形的最佳海况模拟仿真

根据星载合成孔径雷达(SAR)浅海水下地形和水深成像机理,建立了浅海水下地形和水深雷达后向散射截面仿真模型,模拟了浅海水下地形的雷达后向散射截面,分析了流速、流向、风速和风向与SAR水下地形观测之间的关系。结果显示,流经水下地形的流速越大,水下地形越易被SAR观测到。流向与水下地形坡度方向平行(0°)是水下地形观测的最佳流向;流向与水下地形坡度方向垂直(90°)最不利于SAR对水下地形成像。星载SAR水下地形观测的最佳风速范围为3～9m/s。风向对水下地形成像的影响比较复杂,30°～89°是最佳的风向范围。

浅海水下地形SAR成像的速度聚束调制

速度聚束调制是浅海水下地形合成孔径雷达(SAR)成像的关键理论,文中对其进行了深入研究。首先从多普勒频移观点论述了速度聚束调制,然后从海浪运动观点,对速度聚束调制重新进行理论推导,指出了两种观点得到结果的异同。最后由理论推导,证明了雷达参数之间需要满足一定的约束条件,才能保证速度聚束调制的准确性。本研究为SAR海洋遥感系统的设计提供了参考。

SAR图像反演浅海地形的一种改进方法

传统的SAR图像浅海地形反演方法仅采用迭代模型求解水深,收敛速度较慢。采用基于AH模型获得初步的浅海水深,然后带入迭代模型进行优化的方法,加快了反演收敛速度。基于该改进方法,利用1景ERS-2和1景ENVISAT数据,对某海域的水深进行了反演。与实测水深相比,此方法获得的水深的平均相对误差分别为8.9%和10.8%,同时有效的减少了迭代次数。另外研究发现,采用地形的绝对变化误差作为SAR浅海地形反演精度的指标不够合理。因此采用去除反映地形整体走势的基准面后的相对地形变化误差作为浅海地形反演精度的一个指标。