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《海洋湖沼通报》2017,(5)
本研究利用ENVISAT卫星搭载的先进的合成孔径雷达(ASAR)的波模式数据,结合AVHRRSST海表面温度数据,以及NCDC-SEAWINDS海表面风速数据,查找包含温度锋面的ASAR图像,建立标准化的后向散射截面(σ_c)、海表面温度(SST)、海表面风速(SSW)时空匹配的数据集,对各要素进行统计,得出SST、SSW对σ_c影响的定性分析。结果显示,约有60%的锋面样本SST高的一侧σ_c值高,约有70%的锋面样本SSW高的一侧后σ_c高。本研究对锋面两侧温度、风速强弱关系均符合理想状态(SST)高的一侧σ_c值高,SSW高的一侧后σ_c高)的锋面样本进行统计分析。在锋面两侧海洋要素差异对锋面SAR图像的影响方面,发现海表面温度差(ΔSST)、海表面风速差(ΔSSW)高的锋面,两侧表现出高的后向散射截面差(Δσ_c)。在锋面处海洋要素平均水平对SAR图像的影响方面,平均海表面温度(SST)高的锋面,两侧表现出高的,相反,平均风速(SSW)高的锋面,两侧表现出低的Δσ_c。将统计样本的Δσ_c以及锋面两侧风速代入后向散射截面的幂指函数,计算出每个锋面样本的风速系数(B),对B和我们假设的海洋要素系数(B′)进行多项式拟合后发现,B与锋面的B′有较好的相关性,由此可以推断理想状态下SST通过SST和ΔSST产生的风影响后向散射截面,样本统计与公式推导的结论一致。上述研究结果为SAR的海洋锋要素反演打下了基础。 相似文献
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）在风场反演中发挥着重要的作用,但由于受到降雨的影响,海面风场的反演精度会随之下降。本文利用Radarsat-2 SAR观测数据,准同步降雨数据和再分析风场资料对2014年台风"威马逊"外围风场受降雨影响的情况进行了分析,建立了雨致海表阻尼后向散射系数受降雨强度,入射角等因素影响的拟合模型,并对降雨引起的信号衰减,后向体散射进行了评估。实验发现雨致海表面阻尼作用抑制风致海面波的影响十分明显,且降雨造成的信号衰减随降雨强度和入射角的增大而增加,雨滴产生的后向体散射和雨致海表阻尼作用造成的后向散射系数变化随降雨强度的增大而增加,随入射角的增大而减小。实例表明本文建立的模型能够有效改善降雨条件下SAR风场的反演精度。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)以其高分辨率、能不受雨云影响实施全天时全天候全方位监测,在海面溢油灾害应急监测过程中发挥着越来越重要的作用。溢油是因为海面油膜抑制了毛细波和重力波,在SAR图像上呈暗斑而被识别。然而,海面溢油的乳化过程直接影响SAR对海面溢油后向散射截面的观测精度。本研究以物理海洋学和激光原理以及海面电磁散射理论为基础,通过实验利用激光扫描仪观测海面溢油粗糙度,分别与溢油特征参数、后向散射系数建立对应关系;耦合海面溢油参数与后向散射截面的关系,利用电磁散射数值建模方法,建立海面溢油散射模型,研究海面溢油乳化过程对微波后向散射截面的影响。本项目的研究将为SAR监测海面溢油量、溢油厚度及油品分布格局提供了可能;将进一步揭示海面溢油的散射机制,提高SAR海面监测溢油的精度和能力。 相似文献
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5.
星载SAR浅海水下地形和水深测量模拟仿真──水下地形高度、坡度和方向与可测水深分析 总被引：7，自引：0，他引：7
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.利用该模型模拟并分析了不同地形条件下,浅海水下地形的雷达后向散射截面.分析结果表明,水下地形高度越高,SAR可测量的水深越深;水下地形坡度越大,越易被SAR所观测.水下地形的星载SAR测量还与水下地形的方向有关,与卫星飞行方向平行的水下地形最易被SAR观测,与卫星飞行方向垂直的水下地形最不易被SAR观测. 相似文献
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本文根据相干斑噪声的时间快变特征和非海浪纹理现象的时间缓变特征，基于交叉谱提出了一种对相干斑噪声和大尺度非海浪纹理的抑制的方法，进而结合SAR图像谱和海浪谱之间的准线性映射关系，基于SAR数据对海浪参数进行了反演。在反演过程中，首先仿真分析了不同海况下准线性近似法的海浪反演能力，结果表明：风浪引起的方位向截断效应会显著影响反演精度，因此该方法在低风速时的涌浪反演精度更高。通过将基于Sentinel-1卫星2020年的波模式SAR数据的反演结果与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)提供的再分析数据进行对比，发现高海况海浪有效波高反演结果明显偏低，而且该反演误差与风速、方位向截断波长之间存在显著相关性。为了提高有效波高的反演精度，本文进一步给出了海浪有效波高反演误差与风速、方位向截断波长之间的经验校正函数模型，结果显示，通过该模型修正后的海浪有效波高反演结果与ECMWF数据和浮标测量数据具有良好一致性。 相似文献
7.
《海洋预报》2021,(2)
选取成像于中国东海和南海海域的102景RADARSAT-2(RS-2)精细四极化SAR原始影像以及ERA-Interim风场,在各极化通道下利用相应风速反演模型开展风速反演的研究。CMOD5地球物理模式函数对VV极化SAR数据反演风速效果最好,可以获取海面高精度风速数据。对于HH和交叉极化SAR影像,利用RS-2 SAR影像和ERA-Interim资料对现有风速反演模型进行改进,并提出了用于HH极化风速反演的PR_CS极化比模型和用于交叉极化风速反演的CP_CS模型。结果显示:基于两种模型的SAR反演风速与ERA-Interim风速具有良好的一致性,利用PR_CS模型的SAR反演风速与参考风速的均方根误差为1.54 m/s,利用CP_CS模型的SAR反演风速与ERA-Interim风速的均方根误差分别为1.43 m/s(VH极化)和1.51 m/s(HV极化)。 相似文献
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GNSS-R观测下的海面飓风风速反演 总被引：1，自引：0，他引：1
利用全球导航卫星系统在地球表面的反射信号（GNSS-R）进行海面风速反演已经被广泛研究并作为一种重要的遥感手段。目前,该L波段微波信号的相关功率已可以在多普勒频率和时延码片空间进行多普勒时延图像的成像。由于该图像的图像特征与海面粗糙度有较高的相关性,因此能够用来进行海面风场反演。然而,对于该遥感手段而言,其双基雷达前向散射截面（BRCS）理论上与海面粗糙度有更高的相关性,如同目前合成孔径雷达使用后向雷达散射截面而非相关功率。所以,本文通过改进已有的GNSS-R的双基雷达散射截面方程,代替相关功率在多普勒时延空间进行成像,得出了与海面粗糙度相关的双基雷达散射截面图像（BRCS map）。基于该图像,本文提出了三种与其形状特征相关的观测量,通过2005年Dennis飓风GNSS-R机载数据生成的16000多幅图像进行地球物理模式函数建模并与经典的一维时延波形匹配方法得出结果进行对比分析,得出更为精确的风速反演结果。 相似文献
9.
浅海水下地形的SAR遥感仿真研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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《海洋气象学报》2017,(4)
为实现合成孔径雷达数据与数值预报模式资料融合,提高海面风场精度和业务化运用水平,提出了一种基于星载SAR数据与模式资料的变分融合方法。其研究思路是采用二维连续小波变换提取SAR图像中高精度风条纹风向,结合地球物理模型函数求解海面风场的经向分量和纬向分量,然后采用Kriging插值方法将数值预报模式风速插值到SAR海面风场覆盖区域,得到SAR风速观测算子,由此构建SAR风场与模式风场融合的代价函数,并采用变分方法求解分析风场,最终得到融合后的海面风场结果。仿真分析结果表明,变分融合后的海面风速和风向结果更接近于理想值,尤其在SAR海面风场覆盖区域更为明显。选取ENVISAT/ASAR资料和与其时空匹配的欧洲中期天气预报中心模式风场资料开展实例验证,结果表明融合后的海面风场结果比模式风场更加接近于浮标观测结果。 相似文献
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本文通过实验室实验的方法,对降雨对海面粗糙度以及风浪和涌浪成长的影响进行了初步的分析;用波面位移数据计算了海浪谱,初步讨论了降雨对波浪成长的影响。分析结果表明:在低风速时,降雨对波浪成长起抑制作用;而在高风速时,降雨对波浪成长起促进作用。其物理机制有待于进一步分析。 相似文献
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开展了Envisat ASAR溢油检测的影响因素分析,以2010 年墨西哥湾溢油事故为例,主要从入射角和海面风速两个
方面,开展了油膜和海水的后向散射特征分析,给出了适合ASAR 溢油检测的入射角与海面风速范围。对入射角的分析表
明,在中等风速条件下,入射角在28毅~36毅的范围内,油膜和海水的后向散射值相差大于5dB,两者在SAR影像上容易区分;
在入射角为20毅~24毅时,油膜和海水的后向散射值相差较小;在入射角大于37毅时,油膜的后向散射值接近ASAR 的系统噪
声。对海面风速的分析显示,适合ASAR影像溢油检测的风速范围是3.0~7.0 m/s;风速小于3 m/s时,油膜和海水的后向散
射值均较低;风速为9.7 m/s时,油膜和海水在ASAR影像上难以区分。 相似文献
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为提高降雨条件下星载全极化微波辐射计海面风场精度,通过匹配WindSat海面风场和降雨率数据以及美国国家浮标中心浮标观测数据,得到18 996组匹配样本,深入分析了降雨对海面风场反演精度的严重影响,构建了风场校正模型。试验结果表明,降雨导致海面风速被严重高估,风向误差随着降雨率的增大而增大。校正后的风速精度在低风速段提升明显。无论降雨率多大,校正后风速精度均比校正前高。风速均方根误差由原来的2.9 m/s降低到了2.1 m/s,风向均方根误差由原来的26.9°降低到了26.3°。 相似文献
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大气对微波散射计回波信号衰减的修正方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了使微波散射计测得的海面后向散射具有足够的精度，必须考虑大气对微波衰减的影响。大气对微波的衰减可以用微波射计来测定。本文将估算晴空、云和降雨天气下的衰减系，讨论计算海面发射率及用微波辐射计剩余亮温估算散射计工作频率下大气衰减的方法。 相似文献
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星载SAR对雨团催生海面风场的观测研究 总被引：2，自引：1，他引：1
雨团或对流雨是热带与亚热带地区的主要降雨形式,较易被高分辨率星载合成孔径雷达（SAR）探测到。SAR图像上的雨团足印是由大气中雨滴的散射与吸收、下沉气流等共同导致形成的。本文以RADARSAT-2卫星100 m分辨率的SAR图像上雨团引起的海面风场及其结构反演与解译作为实例进行分析。使用CMOD4地球物理模式函数,分别以NCEP再分析数据、欧洲MetOp-A卫星先进散射计（ASCAT）和中国HY-2卫星微波散射计的风向为外部风向,进行了SAR图像的海面风场反演。反演的海面风速相对于NCEP、ASCAT和HY-2的均方根误差（RMSE）分别为1.48 m/s,1.64 m/s和2.14 m/s。SAR图像上一侧明亮另一侧昏暗的圆形信号图斑被解译为雨团携带的下沉气流对海面风场（海面粗糙度）的改变所致。平行于海面背景风场其通过雨团圆形足印中心的剖面上的风速变化可拟合为正弦或余弦曲线,其拟合线性相关系数均不低于0.80。背景风场的风速大小、雨团引起的风速大小以及雨团足印的直径可利用拟合曲线获得,雨团足印的直径大小一般为数千米或数十千米,本文的8例个例解译与分析均验证了该结论。 相似文献
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地球物理模型函数是一种常被用于同极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）的风场反演方法。在使用该方法提取SAR数据的风速时,需要将风向作为输入信息,这导致反演风速的精度受风向精度的影响,且使SAR风场反演无法独立完成。为了解决这些问题,通过数值模拟获取仿真的组网SAR卫星数据,3颗SAR同时以不同的入射角观测同一海面。针对仿真的组网SAR卫星数据,发展了一种风场优化反演方法,可以在不输入风向的前提下反演风速,提供参考风向还可以进一步提高风场反演的精度。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献