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针对机载合成孔径雷达(SAR)对海探测特点,采用多入射角法从SAR数据本身得到与海浪参数反演区域时空匹配的同步海面风速和风向,并结合线性变换关系,计算得到海浪初猜谱对应的仿真SAR图像谱,将仿真SAR图像谱和观测SAR图像谱输入代价函数中进行迭代运算,通过非线性方程的解算得到最适海浪谱;采用交叉谱法去除海浪传播180°方向模糊,最终得到海浪参数。论文提出的基于同步风场的机载SAR海浪参数反演方法,充分利用了机载SAR海洋环境探测的优势,解决了传统SAR海浪参数反演中初猜谱构造依赖外部风场的问题,机载同步飞行试验的海浪参数反演结果与浮标观测值的有效波高、波向的均方根误差分别为0.23 m和13.23°,验证了该方法的有效性,可为机载SAR海浪参数反演业务化提供支持。 相似文献
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在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)海面风场反演中,基于风条纹影像纹理特征的海面风向反演方法精度高,但是依赖于图像风条纹的存在,而外部风向信息与SAR资料时空分辨率不易匹配、精度较低,从而影响大面积、高分辨率海面风场反演的精度。针对此问题,提出一种将SAR图像风条纹线性纹理特征与外部风向信息相结合的星载SAR海面风向获取方法,在SAR影像线性纹理特征明显的区域采用二维连续小波变换得到高精度的海面风向,其余区域采用与之时空相匹配的数值预报模式风向填充;并利用地球物理模型函数进一步得到海面风速,进而实现高精度、大范围海面风场的反演。为验证本文方法的有效性,利用ENVISAT/ASAR数据进行风场反演试验,并将反演结果与浮标实测数据进行比对。结果表明:在线性纹理特征明显的区域,小波方法的反演精度优于快速傅里叶变换(FFT)法和数值预报模式风向;外部风向精度略低,但与SAR观测资料时空匹配性较好,弥补了风条纹风向的不足。二者的结合为星载SAR海面风场反演的业务化应用提供了支持。 相似文献
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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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