程玉鑫,袁凌峰(.解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院,江蘇南京,0;.海軍海洋水文氣象中心,北京,00000)
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星載合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)場(chǎng)反演方法研究進(jìn)展
程玉鑫1,袁凌峰2
(1.解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院,江蘇南京,211101;2.海軍海洋水文氣象中心,北京,100000)
摘要:合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)因其全天時(shí)、全天候、高分辨率對(duì)海探測(cè)的特點(diǎn),在海面風(fēng)場(chǎng)反演方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。分別以合成孔徑雷達(dá)風(fēng)向、風(fēng)速以及風(fēng)矢量反演為主線,對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)工作進(jìn)行了詳細(xì)的總結(jié)。
關(guān)鍵詞:合成孔徑雷達(dá);海面風(fēng)場(chǎng);反演
合成孔徑雷達(dá)是一種主動(dòng)式微波成像傳感器,是通過測(cè)量海面后向散射信號(hào)的幅值及其時(shí)間相位來產(chǎn)生散射強(qiáng)度在海面分布的圖像。SAR具有全天時(shí)、全天候、高分辨率(數(shù)十米至數(shù)米)探測(cè)海面風(fēng)場(chǎng)的特點(diǎn),可提供海洋及沿岸地區(qū)的海面風(fēng)場(chǎng)、海表流場(chǎng)、海浪、海洋內(nèi)波和中尺度渦等地球物理信息,具有廣闊的應(yīng)用前景和重要的研究?jī)r(jià)值。
合成孔徑雷達(dá)的觀測(cè)原理相當(dāng)于成像散射計(jì),但其單一入射角機(jī)制無法實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)海面不同方位角的多次測(cè)量,因此難以像散射計(jì)那樣同步反演出風(fēng)向和風(fēng)速,所以SAR在進(jìn)行海面風(fēng)場(chǎng)反演時(shí)需先獲取風(fēng)向信息再進(jìn)行風(fēng)速反演。
理論研究發(fā)現(xiàn),大氣海洋邊界層的不穩(wěn)定性會(huì)引起平均海面風(fēng)場(chǎng)(一次流)之上形成螺旋狀大氣邊界層渦旋(二次流),進(jìn)而造成海面的輻聚或輻散,改變海面的粗糙度。作為影響雷達(dá)后向散射的主要因素,粗糙度的改變會(huì)在SAR圖像中表現(xiàn)為黑白相間的風(fēng)條紋。Weissman等(1979)經(jīng)過大量研究后最早發(fā)現(xiàn)SAR圖像中尺度在數(shù)公里左右的線性紋理特征與海表面風(fēng)向相關(guān)。隨后Fu、Holt(1982)通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)Seasat/SAR衛(wèi)星探測(cè)到的SAR圖像中的線性特征確實(shí)與海面風(fēng)向存在平行關(guān)系,可以通過對(duì)風(fēng)條紋信息的提取直接反演風(fēng)向。
基于風(fēng)條紋的海面風(fēng)向反演方法主要有頻譜方法和局部梯度方法。頻譜方法是從頻譜角度出發(fā),計(jì)算SAR圖像的低波數(shù)譜來獲得風(fēng)向信息,其中最具代表性的是快速傅里葉變換(FFT,F(xiàn)ast Fourier Transformation)。它首先將SAR圖像分成若干子圖像,然后對(duì)各子圖像進(jìn)行平滑處理,再運(yùn)用快速傅立葉變換方法得到譜圖像。根據(jù)傅立葉變換的原理,譜圖像代表了能量的分布狀況,將譜能量的峰值連線,與其垂直的方向就是風(fēng)向。Gerling等(1986)最早利用快速傅立葉變換方法對(duì)ERS-1/ SAR中風(fēng)向信息進(jìn)行反演,反演結(jié)果符合預(yù)期效果。Alpers和Brummer(1994)采用ERS-1/SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣邊界層渦旋研究時(shí),假定圖像中海面粗糙度變化產(chǎn)生的風(fēng)條紋與海面風(fēng)向相一致。Fetterer等(1998)對(duì)SAR圖像實(shí)施二維快速傅立葉變換,通過計(jì)算低波數(shù)譜反演海面風(fēng)向,并將反演風(fēng)向于浮標(biāo)觀測(cè)值進(jìn)行比對(duì)分析,反演效果較好。國(guó)內(nèi)學(xué)者楊勁松等(2001)采用此方法對(duì)加拿大 Radarsat SAR 圖像反演獲得了中國(guó)海南省東南部近岸海區(qū)海面風(fēng)場(chǎng),反演結(jié)果與預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)相符較好。頻譜方法的風(fēng)向反演方法計(jì)算速度快,但其反演存在風(fēng)向180°模糊的問題。
局部梯度方法是基于紋理分析的算法,包括Sobel算子方法和小波變換法等方法。局部梯度方法定義尺度分離后的SAR圖像梯度方向與風(fēng)向垂直,風(fēng)向就是由所選圖像區(qū)域出現(xiàn)最多頻率的局部梯度所確定的。Horstmann等(2002)最早利用局部梯度方法來提取海面風(fēng)向,結(jié)合ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,獲得了比較準(zhǔn)確的風(fēng)向結(jié)果。朱華波(2005)等采用局部梯度法對(duì)ERS-1/SAR進(jìn)行海面風(fēng)向反演,獲得了較好的反演精度。孔毅(2011)等提出將快速傅立葉變換與二維連續(xù)小波變換相結(jié)合的風(fēng)向反演方法,借助小波出色的時(shí)-頻分析能力,獲取高精度的風(fēng)向信息,并借助NCEP資料消除了風(fēng)向的不確定性。Gladeston C.Leite等(2010)分別利用快速傅立葉變換法、Sobel和小波變換法對(duì)ENVISAT/ ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行海面風(fēng)場(chǎng)反演,并與散射計(jì)資料進(jìn)行比對(duì)分析,結(jié)果表明小波法的反演精度更高。同頻譜方法相比基于空間域的算法一定程度上提高了風(fēng)向反演的精度,但風(fēng)向180°模糊的問題仍需借助輔助資料進(jìn)行比對(duì)來剔除。
SAR反演海面風(fēng)速主要采用C波段星載散射計(jì)的CMOD系列地球物理模式函數(shù)。Alpers和Brummer(1994)最早將CMOD4模式函數(shù)引入到星載SAR海面風(fēng)速反演中來。Vachon和Dobson (1996)通過試驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了CMOD4函數(shù)在SAR風(fēng)速反演中的有效性并對(duì)其進(jìn)行了較為全面的評(píng)估。Fetterer等(1998)通過ERS-1/SAR數(shù)據(jù)對(duì)CMOD4和CMOD-IFR2模式的風(fēng)速反演效果進(jìn)行了評(píng)估,其與浮標(biāo)數(shù)據(jù)比對(duì)的均方根誤差分別為1.1m/ s和1.3m/s。Monaldo等(2006)對(duì)麗塔颶風(fēng)進(jìn)行研究時(shí)評(píng)估了CMOD4和CMOD5模式的風(fēng)速反演效果,研究發(fā)現(xiàn)CMOD5模式相較于CMOD4更適用于風(fēng)速高于20m/s的海況反演。王珂等(2013)利用ENVISAT/ASAR數(shù)據(jù)比較了地球物理模式函數(shù)性能,發(fā)現(xiàn)CMOD4和CMOD-IFR2模式較適用于鄰近岸海面中等風(fēng)速的反演,而CMOD5模式在風(fēng)速高于20m/s海況時(shí)的反演效果更好,因而提出海面風(fēng)速分段反演的概念。日本學(xué)者Teruhisa Shimada(2003)等提出適用于L波段HH極化的LMOD(L-band models)模式函數(shù),并利用JERS-1 SAR數(shù)據(jù)驗(yàn)證該模式的有效性,對(duì)L波段SAR數(shù)據(jù)的風(fēng)速反演具有重要作用。
由于部分SAR數(shù)據(jù)的極化方式為HH極化(如RADARSAT-1/ SAR),而CMOD模式函數(shù)最早被開發(fā)用于C波段VV極化數(shù)據(jù),因此在利用CMOD系列模式函數(shù)對(duì)HH極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)速反演時(shí)需通過極化率模型將HH極化轉(zhuǎn)化為VV極化。極化率模型描述了極化率與雷達(dá)入射角、天線視向角風(fēng)速的函數(shù)關(guān)系,包括描述極化率與雷達(dá)入射角函數(shù)關(guān)系的Kirchoff、Vachon 和Elfouhaily等極化率模型,描述極化率與雷達(dá)入射角、風(fēng)速函數(shù)關(guān)系的Hwang、Zhang等極化率模型,以及描述極化率與雷達(dá)入射角、天線視向角函數(shù)關(guān)系的Mouche極化率模型。HH極化SAR雷達(dá)后向散射系數(shù)轉(zhuǎn)化為VV極化后,風(fēng)場(chǎng)反演方法與VV極化相同。Kim等(1994)評(píng)估了Thompson、Kirchhoff、Elfouhaily等極化率模型結(jié)合CMOD4和CMOD-IFR2模式函數(shù)在風(fēng)速反演中的效果,并將反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明Kirchhoff極化率模型最適用于海面風(fēng)速反演。Vachon和Dobson(1996)利用RADARSAT-1/SAR資料對(duì)Kirchhoff模型進(jìn)行驗(yàn)證,得到了與前文相一致的結(jié)果。馮倩等(2004)通過分析比較多種極化率模型得出Kirchhoff極化率模型在SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演中效果更好的結(jié)論。
傳統(tǒng)的海面風(fēng)場(chǎng)反演方法,需先利用風(fēng)條紋反演風(fēng)向或通過散射計(jì)以及數(shù)值模式風(fēng)向來獲取風(fēng)向,再結(jié)合CMOD地球物理模式函數(shù)計(jì)算風(fēng)速。艾未華等(2013)通過對(duì)CMOD地球物理模式函數(shù)進(jìn)行仿真研究,分析SAR圖像在距離向上的后向散射系數(shù)隨入射角變化規(guī)律,提出一種基于后向散射系數(shù)隨入射角變化曲線的風(fēng)矢量反演方法。該方法依據(jù)散射計(jì)三天線的設(shè)計(jì)原理,通過獲取不同入射角對(duì)應(yīng)的多組后向散射系數(shù)直接反演出海面風(fēng)向和風(fēng)速,前提是需假定三組不同入射角后向散射系數(shù)處的風(fēng)場(chǎng)一致,否則無法進(jìn)行聯(lián)立求解,因而該方法較適用于觀測(cè)刈幅較窄的機(jī)載SAR且海面風(fēng)場(chǎng)的空間變化也必須較為緩慢,其應(yīng)用于星載SAR時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)較大反演誤差。趙現(xiàn)斌等(2013)同樣根據(jù)散射計(jì)思想,提出多天線視向海面風(fēng)場(chǎng)反演方法。該方法利用機(jī)載SAR高機(jī)動(dòng)性的特點(diǎn),設(shè)計(jì)載機(jī)作近似等腰直角的三角航線飛行,形成短時(shí)間探測(cè)同一海域的三個(gè)雷達(dá)天線視向,同時(shí)獲得不同視向三組觀測(cè)值,結(jié)合代價(jià)函數(shù)反演風(fēng)矢量。
近年來,隨著SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演研究工作不斷取得顯著的成果,人們?cè)絹碓街匾昐AR海面風(fēng)場(chǎng)反演的相關(guān)研究。本文主要闡述SAR海面風(fēng)場(chǎng)的反演機(jī)理,分別從風(fēng)向反演技術(shù)、風(fēng)速反演技術(shù)以及風(fēng)矢量反演技術(shù)三個(gè)方面重點(diǎn)介紹合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)場(chǎng)反演技術(shù)的研究進(jìn)展。
參考文獻(xiàn)
[1] 袁孝康. 星載合成孔徑雷達(dá)導(dǎo)論[M]. 第1版. 北京: 國(guó)防工業(yè)出版社, 2003.
[2] 馮倩.多傳感器衛(wèi)星海面風(fēng)場(chǎng)遙感研究. 中國(guó)海洋大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文,2004.
[3] Weissman D E, King D B, Thompson T W. Relationship between hurricane surface winds and L-band radar backscatter from the sea surface[J].Journal of Applied Meteorology, 1979, 18: 1023-1034.
[4] Fu L, Holt B. Seasat views ocean and sea ice with synthetic aper-ture radar[J]. Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, 1982. 81-120.
[5] Gerling T W. Structure of the surface wind field from the Seasat SAR[J]. J Geophys Res, 1986, 91(C): 2308-2320.
[6] ALPERS W, BRUMMER B. Atmospheric boundary layer rolls observed by the synthetic aperture radar aboard the ERS-1 SAR satellite[J]. Journal of Geophys. Research, 1994, 99(C6): 12613-12621.
[7] Fetterer F, Gineris D, Wackerman C C, 1982. Validating a scatterometer wind algorithm for ERS-1 SAR. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 36: 479-492.
[8] 楊勁松, 黃韋艮, 周長(zhǎng)寶, 等. 合成孔徑雷達(dá)圖像的近岸海面風(fēng)場(chǎng)反演[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2001, 5(1): 13-16.
[9] Horstmann J, Lehner S, Schiller H. Global wind speed retrieval from complex SAR data using scatterometer models and neural net works. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2002, 43: 1553-1555.
[10] 孔毅, 趙現(xiàn)斌, 艾未華,等. 基于墨西哥帽小波變換的機(jī)載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演[J]. 解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2011, 12(3):301-306.
[11] GLADESTON C L, DANIELA M U, FáTIMA N S M, et al. Wavelet Analysis For Wind Fields Estimation[J]. Sensors, 2010, 10: 5994-6016.
[12] VACHON P W, DOBSON F W. Validation of wind vector retrieval from ERS-1 SAR images over the ocean[J]. The Global Atmosphere and Ocean System, 1996, 5: 177-187.
[13] FETTERER F,GINERIS D, WACKERMAN C C. Validating a scatterometer wind algorithm for ERS-1 SAR[J]. IEEE Trans.Geosci. Remote Sensing, 1998, 36(2): 479-492.
[14] MONALDOA F M, THOMPSOBA D R. Applicability of Conventional Scatterometer Model Functions to High-resolution Wind Retrievals: The Effect of Spatial Averaging[C]. Proceedings OceanSAR 2006 – Third Workshop on Coastal and Marine Applications of SAR. NL, Canada: St. John’s,2006.
[15] 王珂, 洪峻, 張問一,等. SAR反演鄰近岸海面風(fēng)場(chǎng)方法[J].電子與信息學(xué)報(bào), 2013(8):1800-1805.
[16] Shimada T, Kawamura H, Shimada M. An L-band geophysical model function for SAR wind retrieval using JERS-1 SAR[J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 2003, 41(3):518-531.
[17] Kim D J, Moon W M, Nam S H. Evaluation of ENVISAT ASAR data for measurement of surface wind field over the Korean east coast. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2003, 4:2712-2714.
[18] 艾未華, 嚴(yán)衛(wèi), 趙現(xiàn)斌,等. C波段機(jī)載合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)場(chǎng)反演新方法[J]. 物理學(xué)報(bào), 2013(6):68401-068401.
[19] 趙現(xiàn)斌, 嚴(yán)衛(wèi), 孔毅,等. 機(jī)載SAR探測(cè)圖像中歸一化雷達(dá)截面隨入射角變化規(guī)律應(yīng)用[J]. 地球物理學(xué)報(bào), 2015(6):1869-1880.
程玉鑫(1990-),男,黑龍江雞西人,碩士研究生,研究方向?yàn)楹Q筮b感
Research progress of sea surface wind field retrieval method for Space borne Synthetic Aperture Radar
Cheng Yuxin1,Yuan Lingfeng2
(1.College of Meteorology and Oceanography,PLA University of Science and Technology Nanjing 211101,china; 2.Navy hydrometeorological center Beijing,100000,china)
Abstract:Synthetic Aperture Radar(SAR)because of its day,all-weather,the characteristics of the high resolution of detection,has unique advantages in terms of sea surface wind field inversion.On synthetic aperture radar wind direction,wind speed and wind vector inversion as the main line,a summary of domestic and foreign related work in detail.
Keywords:synthetic aperture radar;sea surface wind field;inversion
作者簡(jiǎn)介
基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):41475019)
中圖分類號(hào):P732.7
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A