星載合成孔徑雷達(dá)遙感海洋風(fēng)場(chǎng)波浪場(chǎng)

李曉峰 張 彪 楊曉峰

①(中國科學(xué)院海洋研究所 青島 266071)

②(南京信息工程大學(xué) 南京 210044)

③(中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 北京 100101)

1 引言

1978年，美國國家航空航天局(NASA)發(fā)射了SEASAT衛(wèi)星，這是第1顆以海洋為探測(cè)目標(biāo)的民用海洋觀測(cè)衛(wèi)星，其搭載了高度計(jì)、輻射計(jì)、散射計(jì)、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)共4型微波遙感器[1]。由于系統(tǒng)故障，SEASAT只工作了不到3個(gè)月，但是SEASAT SAR搜集了大量圖像，使人們清晰地看到海洋洋流、內(nèi)波、渦旋、海冰等[2,3]。90年代以來，加拿大的RADARSAT-1/2/Constellations，歐洲航天局的ERS-1/2,Envisat,Sentinel-1系列，德國DLR的TerraSAR-X系列衛(wèi)星，日本的ALOS系列、中國的高分系列衛(wèi)星所攜帶的SAR傳感器在沿海和海洋提供了大量的SAR圖像。基于這些海洋SAR數(shù)據(jù)，海洋遙感界進(jìn)行了大量工作來反演SAR圖像中的大氣和海洋狀況。基礎(chǔ)研究包括沿岸流、海洋鋒面，大氣邊界層現(xiàn)象、海洋內(nèi)波等等[4—6]。SAR海洋學(xué)取得了長足的進(jìn)步，有些算法已經(jīng)成熟并可以應(yīng)用到業(yè)務(wù)化產(chǎn)品當(dāng)中去，其中技術(shù)最成熟的兩個(gè)算法是海面風(fēng)場(chǎng)反演[7]和海浪信息提取[8]。

在中低風(fēng)速條件下，風(fēng)場(chǎng)反演是基于同極化(VV或者HH)海面歸一化雷達(dá)橫截面(Normalized Radar Cross Section,NRCS)的地球物理模式函數(shù)模型，此類模型是風(fēng)速、風(fēng)向以及SAR視線方向和入射角的函數(shù)。在高風(fēng)速條件下(＞25 m/s)，同極化海面后向散射信號(hào)趨于飽和，基于交叉極化(HV或者VH)海面后向散射信號(hào)的海面風(fēng)場(chǎng)反演成為發(fā)展方向。

早期海浪信息的提取是基于經(jīng)典的海浪方向譜與雷達(dá)圖像譜非線性積分映射模型。利用SAR圖像獲取海浪方向譜，然后計(jì)算有效波高、主波波長、主波波向和周期等特征參數(shù)。然而，傳統(tǒng)星載SAR海浪譜反演方法存在一定的局限性：(1)海浪譜反演結(jié)果依賴于海浪數(shù)值模式提供的先驗(yàn)波譜信息；(2)海浪方向譜與雷達(dá)圖像譜非線性積分映射模型中涉及的水動(dòng)力調(diào)制傳遞函數(shù)計(jì)算并不準(zhǔn)確；(3)無法有效解決反演的海浪譜中固有的180°方向模糊問題。隨著新型雷達(dá)衛(wèi)星干涉和極化成像模式的出現(xiàn)，雙天線SAR測(cè)量的干涉相位和全極化SAR測(cè)量的目標(biāo)散射矩陣信息，逐漸應(yīng)用于發(fā)展海浪遙感新理論和新方法，有望解決傳統(tǒng)星載合成孔徑雷達(dá)海浪遙感面臨的瓶頸問題。

本文系統(tǒng)地總結(jié)了SAR在海面風(fēng)場(chǎng)、波浪場(chǎng)研究中的成果。第2部分論述了海面風(fēng)場(chǎng)反演的基本原理、典型大氣現(xiàn)象的圖像特征以及風(fēng)場(chǎng)反演信息的誤差。第3部分總結(jié)了傳統(tǒng)合成孔徑雷達(dá)海浪遙感方法以及存在的問題，詳細(xì)介紹新型干涉與極化合成孔徑雷達(dá)海浪遙感研究進(jìn)展，并指出了其潛在優(yōu)勢(shì)和未來發(fā)展方向。結(jié)語在第4部分。

2 SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演及其應(yīng)用

2.1 基本原理

在微波波段，海面微波后向散射信號(hào)的強(qiáng)度與海面風(fēng)場(chǎng)的強(qiáng)度存在明顯正相關(guān)關(guān)系。在無風(fēng)或極低風(fēng)速條件下，海面可以視為準(zhǔn)鏡面，SAR作為側(cè)視雷達(dá)接收到的海面回波信號(hào)非常小；隨著風(fēng)速的增加，海面粗糙度變大，海面回波信號(hào)也逐漸增強(qiáng)，如圖1所示。后向散射信號(hào)在雷達(dá)入射方向與風(fēng)向平行時(shí)達(dá)到最大值，并且風(fēng)吹向雷達(dá)時(shí)的回波信號(hào)強(qiáng)度稍強(qiáng)于風(fēng)背離雷達(dá)方向的強(qiáng)度。海面雷達(dá)回波信號(hào)隨著風(fēng)速和風(fēng)向存在規(guī)律變化，是海面風(fēng)場(chǎng)定量遙感的理論基礎(chǔ)。

上世紀(jì)60年代美國學(xué)者就發(fā)現(xiàn)了在20°～60°入射角范圍內(nèi)，雷達(dá)海面后向散射信號(hào)主要來自于與雷達(dá)波長接近的海面波的Bragg散射作用[9]。Bragg散射的產(chǎn)生需要入射電磁波λ和海面波的波長L滿足關(guān)系

當(dāng)海面各反射點(diǎn)反射的回波信號(hào)距離差ΔR滿足(ΔR=nλ/2)時(shí)，回波相位相差為2π的整數(shù)倍，各回波信號(hào)同相相加，產(chǎn)生共振加強(qiáng)效應(yīng)。例如，對(duì)于X波段電磁波其對(duì)應(yīng)Bragg波范圍為1.9～4.3 cm,C波段對(duì)應(yīng)的Bragg波長在3.7～8.2 cm之間，而L波段對(duì)應(yīng)的Bragg波長則為33.6～48.4 cm。

圖1 雷達(dá)波在光滑表面、中度粗糙表面和粗糙表面的微波散射和反射分布Fig.1 Radar scattering from surfaces with different roughnesses

產(chǎn)生Bragg共振的海面波較小但其回波信號(hào)卻沒有被更大的海面波信號(hào)所淹沒是因?yàn)椋嚎臻g上隨機(jī)分布的海面長波產(chǎn)生的雷達(dá)回波平均功率正比于觀測(cè)范圍內(nèi)的有效散射點(diǎn)數(shù)，但是Bragg共振條件下的雷達(dá)回波平均功率正比于散射數(shù)的平方。因此共振效應(yīng)會(huì)形成一個(gè)顯著的雷達(dá)回波信號(hào)，同時(shí)也對(duì)應(yīng)著海面特定波長的表面波譜。

需要特別注意的是海面短波主要是由海面風(fēng)產(chǎn)生的，并隨著風(fēng)速的改變而快速變化。因此，不同的雷達(dá)頻段對(duì)風(fēng)速變化的敏感性是不同的，更高頻段(更短波長)的雷達(dá)接收到的海面回波信號(hào)會(huì)更快的隨風(fēng)速的變化而改變，對(duì)風(fēng)場(chǎng)更敏感。因此，業(yè)務(wù)化的氣象海洋衛(wèi)星通常使用頻率更高的Ku或者C波段進(jìn)行海面風(fēng)場(chǎng)遙感。

2.2 反演方法

為了從雷達(dá)后向散射信號(hào)定量反演海面風(fēng)場(chǎng)，必須建立海面風(fēng)場(chǎng)與雷達(dá)后向散射之間的正向模型。但是，由于目前描述海面起伏拓?fù)潢P(guān)系的理論分析模型還不夠完善，表面長波與短波間的相互作用機(jī)理還不完全明了，海面波浪破碎、泡沫、油膜覆蓋等現(xiàn)象各自對(duì)毛細(xì)重力波波譜密度的貢獻(xiàn)機(jī)理尚不清楚，此外雷達(dá)電磁波與復(fù)雜粗糙海面的相互作用也難以準(zhǔn)確建模，導(dǎo)致基于物理機(jī)理的海面風(fēng)場(chǎng)微波遙感模型精度明顯低于基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚10—15]。因此，當(dāng)前業(yè)務(wù)化的海面風(fēng)場(chǎng)雷達(dá)遙感反演均使用基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚16]。

2.2.1 地球物理模式函數(shù)

描述雷達(dá)后向散射信號(hào)與海面風(fēng)場(chǎng)之間定量關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮陲L(fēng)場(chǎng)遙感中被稱為“地球物理模式函數(shù)(Geophysical Model Function,GMF)”。好的模式函數(shù)必須滿足以下條件：

(1) 可通過星載雷達(dá)系統(tǒng)觀測(cè)值計(jì)算對(duì)應(yīng)的海面風(fēng)速和風(fēng)向；

(2) 模式函數(shù)可表格化或具備函數(shù)形式；

(3) 不依賴于業(yè)務(wù)運(yùn)行中難以實(shí)時(shí)獲得的氣象海洋附加數(shù)據(jù)。

各種非天底觀測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)其風(fēng)場(chǎng)反演地球物理模式函數(shù)的基本表達(dá)式都是相似(示例見圖2)。式(2)為一個(gè)通用的地球物理模式函數(shù)

其中，φ為風(fēng)向與雷達(dá)入射方向的夾角，系數(shù)B0,B1和B2由風(fēng)速、雷達(dá)波入射角、極化方式和頻率決定，指數(shù)z隨不同模式函數(shù)調(diào)整。

圖2 在42°雷達(dá)入射角條件下，CMOD5地球物理模式函數(shù)描述的雷達(dá)后向散射系數(shù)NRCS與風(fēng)速和相對(duì)風(fēng)向之間的函數(shù)關(guān)系Fig.2 CMOD5 GMF at 42° incident angle.CMOD5 is a GMF which described the relationship of NRCS,wind speed and rela-tive wind direction

地球物理模式函數(shù)最初是被設(shè)計(jì)用于微波散射計(jì)的風(fēng)場(chǎng)反演，并且經(jīng)過了長期的業(yè)務(wù)化優(yōu)化。因?yàn)樯⑸溆?jì)和SAR獲取的海面后向散射信號(hào)特征相似，因此當(dāng)SAR具有與散射計(jì)系統(tǒng)相同的雷達(dá)波頻率、極化方式和入射角分布范圍時(shí)，散射計(jì)的模式函數(shù)也可用于SAR風(fēng)場(chǎng)反演[17—19]。

合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)速反演通常基于由垂直極化衛(wèi)星散射計(jì)觀測(cè)建立的地球物理模式函數(shù)。隨著合成孔徑雷達(dá)長時(shí)間序列觀測(cè)數(shù)據(jù)的積累，陸和張等人[20]利用大量RADARSAT-2和Sentinel-1A垂直極化雷達(dá)圖像和時(shí)空匹配的浮標(biāo)風(fēng)速觀測(cè)，建立了垂直極化合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)速地球物理模式函數(shù)C_SARMOD2，并將該模式函數(shù)與各種散射計(jì)海面風(fēng)場(chǎng)模式函數(shù)的反演結(jié)果與浮標(biāo)觀測(cè)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證和比較，發(fā)現(xiàn)C_SARMOD2反演風(fēng)速均方根誤差最小，其值為1.84 m/s。對(duì)于傳統(tǒng)合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)速反演，由于沒有相應(yīng)的地球物理模式函數(shù)，只能將各種極化比模型與散射計(jì)模式函數(shù)相結(jié)合，然而無論是經(jīng)驗(yàn)還是理論極化比模型并不準(zhǔn)確，在將水平極化后向散射轉(zhuǎn)化為垂直極化后向散射過程中存在潛在的誤差，從而影響海面風(fēng)速的反演精度。為解決這個(gè)問題，張等人[21]利用海量Envisat ASAR圖像和時(shí)空匹配的ASACT風(fēng)速和風(fēng)向，首次建立了水平極化合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)速地球物理模式函數(shù)CMODH，利用該模式函數(shù)可以由水平極化合成孔徑雷達(dá)圖像直接反演海面風(fēng)速，無需極化比模型轉(zhuǎn)化雷達(dá)后向散射。通過與浮標(biāo)觀測(cè)的風(fēng)速以及利用各種極化比模型反演的結(jié)果相比較，發(fā)現(xiàn)CMODH反演的風(fēng)速精度較高，其均方根誤差為1.66 m/s[22]。

需要特別指出的是，每種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ胶瘮?shù)只適用于單一雷達(dá)頻段、單一極化方式和一定的雷達(dá)入射角范圍。因此，針對(duì)不同的SAR載荷參數(shù)設(shè)置，在使用其觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)反演時(shí)，需要選擇或建立不同的模式函數(shù)，或者使用極化比模型將同一頻段但是不同極化的SAR數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)換為原有模式函數(shù)適用的極化方式[23—27]。隨著SAR衛(wèi)星的增加，SAR海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)的積累，目前在SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演中，已經(jīng)越來越多的使用針對(duì)SAR研發(fā)的地球物理模式函數(shù)(詳見表1)。這些SAR專用模式函數(shù)的統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練樣本中，相較于微波散射計(jì)的模式函數(shù)，包含了更多的近岸觀測(cè)，在空間分辨率、雷達(dá)頻率和入射角范圍等方面更針對(duì)SAR載荷，風(fēng)場(chǎng)反演精度更高。

表1 專用于SAR風(fēng)場(chǎng)反演的地球物理模式函數(shù)匯總表Tab.1 GMFs developed for SAR wind retrievel

交叉極化觀測(cè)是極化合成孔徑雷達(dá)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，而過去和目前在軌的星載微波散射計(jì)衛(wèi)星均沒有交叉極化觀測(cè)能力。2011年，Vachon和Wolfe，張彪等人[33]利用RADARSAT-2衛(wèi)星觀測(cè)，首次發(fā)現(xiàn)C波段交叉極化海面后向散射信號(hào)對(duì)風(fēng)向和雷達(dá)入射角不敏感，只是風(fēng)速的線性函數(shù)，可直接用于風(fēng)速反演[34]。隨后，張彪等人[35]同樣基于RADARSAT-2衛(wèi)星觀測(cè)，發(fā)現(xiàn)交叉極化雷達(dá)回波信號(hào)在高風(fēng)速條件下不易飽和，提出了適用于高風(fēng)速反演的C-2PO模式函數(shù)；張國勝等人[36]通過考慮交叉極化波段非Bragg散射的貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)C波段交叉極化SAR海面回波信號(hào)存在對(duì)入射角的依賴性，利用RADARSAT-2衛(wèi)星和美國國家大氣海洋局颶風(fēng)飛機(jī)觀測(cè)數(shù)據(jù)，提出了改進(jìn)的C-3PO模式函數(shù)。交叉極化SAR觀測(cè)的引入，顯著地提高了C波段SAR反演風(fēng)場(chǎng)在高風(fēng)速條件下的精度[37—43]。

2.2.2 風(fēng)向提取

SAR是固定觀測(cè)角度的側(cè)視雷達(dá)，每次衛(wèi)星過境只能獲取單一角度的海面觀測(cè)。雖然，已知風(fēng)速、風(fēng)向和觀測(cè)幾何，可以通過地球物理模式函數(shù)準(zhǔn)確的計(jì)算確定頻段和極化的雷達(dá)海面后向散射強(qiáng)度，但是，只有單一雷達(dá)后向散射觀測(cè)，無法同時(shí)反演風(fēng)速和風(fēng)向。風(fēng)向信息的獲取成為SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演的難題。早在上世紀(jì)80年代，基于美國SEASAT衛(wèi)星獲取的L波段SAR圖像，Gerling等人[44]就發(fā)現(xiàn)了SAR圖像上的公里尺度的條紋特征是由風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)生的，通過將SAR圖像進(jìn)行傅里葉變化，可以從圖像頻率譜中估計(jì)風(fēng)向。但是該方法得到的風(fēng)向存在180°風(fēng)向模糊，即，無法區(qū)分順風(fēng)和逆風(fēng)方向。隨后，該方法得到了學(xué)者們的進(jìn)一步完善和改進(jìn),提出了多種基于小波分析[45—47]、局部梯度[48—51]和圖像非均勻性[52,53]的風(fēng)向提取算法。但是，由于SAR成像的復(fù)雜性和海氣環(huán)境的多變性，并非所有的SAR圖像都包含清晰的風(fēng)條紋特征，限制了此類方法的普適性和風(fēng)向提取精度。張彪等人[54]通過分析大量全極化合成孔徑雷達(dá)圖像和浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)同極化和交叉極化通道相關(guān)系數(shù)與海面風(fēng)向呈奇對(duì)稱，該特征可以有效去除海面風(fēng)向計(jì)算過程中存在的180°方向模糊問題，獲取海面風(fēng)向唯一解。此外，該研究建立了海面風(fēng)速和風(fēng)向協(xié)同反演模式，并且獲取了高空間分辨率(100 m)的海面風(fēng)場(chǎng)，能夠反映海岸帶區(qū)域海面風(fēng)場(chǎng)在亞公里尺度變化的精細(xì)結(jié)構(gòu)特征。統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證結(jié)果表明，基于該模式反演的海面風(fēng)速均方根誤差為1.39 m/s，海面風(fēng)向均方根誤差為22.5°。對(duì)于高海況海面風(fēng)向信息提取，張彪等人[55]利用垂直極化和水平極化雷達(dá)圖像，基于代價(jià)函數(shù)方法獲取了包含風(fēng)向模糊的臺(tái)風(fēng)海面風(fēng)向，然后采用參數(shù)化流入角模型消除了風(fēng)向模糊。范和張彪等人[56]建立了基于局地梯度的雙極化合成孔徑雷達(dá)臺(tái)風(fēng)海面風(fēng)向反演方法，結(jié)合臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)特征獲取了無模糊的風(fēng)向，并用浮標(biāo)、衛(wèi)星散射計(jì)、輻射計(jì)以及拋棄式探空儀觀測(cè)風(fēng)向驗(yàn)證了反演的海面風(fēng)向，其均方根誤差為13.3°。

除了從SAR圖像本身獲取風(fēng)向，還可以通過外部輔助數(shù)據(jù)的方式，獲取風(fēng)向信息。最常見的外部數(shù)據(jù)源包括：海上浮標(biāo)觀測(cè)[57]、散射計(jì)等其他衛(wèi)星遙感產(chǎn)品[58]和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式輸出產(chǎn)品[59,60]。考慮到外部數(shù)據(jù)獲取的便利性、空間覆蓋性和時(shí)間連續(xù)性等因素，數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式輸出產(chǎn)品是最常用的風(fēng)向數(shù)據(jù)來源。但是，業(yè)務(wù)化模式的空間分辨率通常明顯低于SAR，因此，在風(fēng)場(chǎng)反演前需要對(duì)模式風(fēng)向進(jìn)行插值處理，以保證每個(gè)反演的風(fēng)單元都有對(duì)應(yīng)的風(fēng)向信息。

2.2.3 真實(shí)性檢驗(yàn)

對(duì)SAR反演風(fēng)場(chǎng)的真實(shí)性檢驗(yàn)是其數(shù)據(jù)定量應(yīng)用的前提[61]。隨著星載SAR的日益增多和SAR風(fēng)場(chǎng)反演業(yè)務(wù)化系統(tǒng)的運(yùn)行，對(duì)SAR風(fēng)場(chǎng)遙感產(chǎn)品的誤差特性有了更準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)。表2給出了具有代表性的一些SAR風(fēng)場(chǎng)遙感產(chǎn)品的誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果。經(jīng)過與海上固定浮標(biāo)、數(shù)值模式再分析資料和微波散射計(jì)風(fēng)場(chǎng)遙感產(chǎn)品的對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，SAR遙感風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品整體上與其他風(fēng)場(chǎng)資料均有很好的一致性，數(shù)據(jù)之間的均方根差異或標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于2.0 m/s這一風(fēng)場(chǎng)業(yè)務(wù)化精度要求。但是，不同衛(wèi)星或者同一衛(wèi)星不同極化數(shù)據(jù)得到的反演精度還存在差異，這與衛(wèi)星載荷的數(shù)據(jù)質(zhì)量、定標(biāo)精度、模式函數(shù)和外部輔助數(shù)據(jù)的使用有關(guān)。整體上看，在中低風(fēng)速條件下(＜20 m/s)，SAR反演風(fēng)場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)與其他遙感手段相近或相同的反演精度；而在高風(fēng)速條件下，SAR反演風(fēng)場(chǎng)仍然面臨挑戰(zhàn)。

表2 SAR風(fēng)速遙感誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯總表Tab.2 SAR wind speed retrieval statistics

2.3 SAR風(fēng)場(chǎng)資料應(yīng)用

2.3.1 海氣邊界層現(xiàn)象研究

海氣邊界層(Marine Atmospheric Boundary Layer,MABL)指的是在大氣逆溫層之下，海洋表面之上的大氣層。雖然海氣邊界層僅存在于海洋表面之上1～2 km，但它決定著海氣之間的能量、動(dòng)量和物質(zhì)的交換。海氣邊界層內(nèi)存在著多種重要的物理現(xiàn)象，包括大氣重力波、邊界層風(fēng)條紋、強(qiáng)降水、大氣熱/冷鋒面、錮囚鋒面、大氣渦街等。由于此類現(xiàn)象的空間尺度對(duì)常規(guī)氣象觀測(cè)網(wǎng)而言太小，對(duì)單個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)來講又太大，因此關(guān)于它們發(fā)生發(fā)展的動(dòng)力學(xué)過程機(jī)制的研究在相當(dāng)長的一段時(shí)間內(nèi)進(jìn)展緩慢。近年來，隨著高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)和中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式的發(fā)展，該領(lǐng)域的研究有了快速突破。

海氣邊界層現(xiàn)象會(huì)改變海面風(fēng)場(chǎng)的分布，對(duì)海洋表面毛細(xì)波和重力波波譜產(chǎn)生調(diào)制，影響到海面粗糙度，因而可被SAR圖像記錄。隨著SAR衛(wèi)星的不斷發(fā)射，SAR觀測(cè)到的MABL現(xiàn)象也不斷增多。受益于SAR極高的空間分辨率和風(fēng)場(chǎng)定量反演能力，為海氣邊界層現(xiàn)象生消機(jī)制的研究提供了新的觀測(cè)資料，在大氣重力波(atmospheric gravity waves)[68—76]、大氣渦街(vortex streets)[77,78]、下坡風(fēng)(katabatic winds)[79,80]、布拉風(fēng)(bora winds)[81—86]、極地氣旋(polar lows)[87—91]、邊界層渦旋(boundary layer rolls)[92—97]、錮囚鋒(occluded fronts)[98]等現(xiàn)象的研究中，發(fā)揮了重要作用。圖3給出了我國海南島東部一次陸海風(fēng)過程和渤海海域一次大風(fēng)寒潮過程的SAR圖像及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)速反演結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)SAR的高分辨率和近岸觀測(cè)能力對(duì)此類中小尺度的近岸過程研究具有顯著的優(yōu)勢(shì)。通過SAR衛(wèi)星遙感和數(shù)值模式的結(jié)合，還可彌補(bǔ)高分辨率遙感資料在重訪周期上的不足，并且實(shí)現(xiàn)了與遙感數(shù)據(jù)同步的各類大氣海洋環(huán)境參量信息的獲取，可以更加全面的分析邊界層物理過程的生消機(jī)制。此外，衛(wèi)星遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)也是數(shù)值模式精度檢驗(yàn)的重要手段，通過對(duì)比模擬結(jié)果和遙感影像的差異，可以直觀并定量的判斷數(shù)值模式對(duì)特定天氣現(xiàn)象的模擬能力，為模式資料同化方法和參數(shù)化方案的優(yōu)化提供依據(jù)。

圖3 不同過程的SAR圖像及其對(duì)應(yīng)的風(fēng)速反演結(jié)果Fig.3 SAR images of different processes and their corresponding wind speed

2.3.2 海上風(fēng)能資源開發(fā)

SAR可以得到高分辨率的近岸風(fēng)場(chǎng)資料，通過收集長時(shí)序SAR衛(wèi)星觀測(cè)資料，可以對(duì)近海風(fēng)能資源進(jìn)行定量評(píng)估。2000年前后，歐洲航天局率先資助了利用星載SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行海上風(fēng)能資源評(píng)估的研究項(xiàng)目(FP5-WEMSAR)。在該項(xiàng)目資助下，丹麥Ris?國家實(shí)驗(yàn)室利用近岸測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了利用衛(wèi)星遙感資料估算近海平均風(fēng)速、風(fēng)速Weibull分布參數(shù)和風(fēng)功率密度分布的可行性，并估算出了計(jì)算上述參數(shù)所需的最小衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)量[99]。2004年，上述研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步研究了風(fēng)速Weibull分布參數(shù)不同數(shù)學(xué)擬合方法導(dǎo)致的風(fēng)功率密度分布結(jié)果的不確定性，提出了基于觀測(cè)樣本均值和偏斜度的最佳擬合方法，該方法在保證風(fēng)功率密度估算精度的前提下，可大幅減少擬合所需的衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)量[100]。2006年，基于前述研究成果，丹麥Ris?國家實(shí)驗(yàn)室基于SAR數(shù)據(jù)，利用歐空局ESR-2和ENVISAT/ASAR載荷觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算得到了北海Horns Rev海上風(fēng)電場(chǎng)海域的平均風(fēng)速和風(fēng)功率密度分布，估算結(jié)果與測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)取得很好的一致性，驗(yàn)證了利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行海上風(fēng)能評(píng)估的能力。2010年，在中歐環(huán)境項(xiàng)目支持下，國家衛(wèi)星氣象中心和丹麥Ris?國家實(shí)驗(yàn)室合作，利用148景C波段SAR數(shù)據(jù)，得到了江蘇近海1 km分辨率的平均風(fēng)速和風(fēng)功率密度分布數(shù)據(jù)。2013年，美國國家海洋大氣局環(huán)境衛(wèi)星中心(NOAA/NESDIS)利用12年的1439景RADARSAT-1和11500余景ENVISAT/ASAR數(shù)據(jù)，得到了馬里蘭州近海區(qū)域的平均風(fēng)速和風(fēng)功率密度分布數(shù)據(jù)[7]。2019年，丹麥Ris?國家實(shí)驗(yàn)室和NOAA/NESDIS進(jìn)一步合作基于衛(wèi)星SAR風(fēng)場(chǎng)資料完成了美國東部沿海區(qū)域的風(fēng)能資源評(píng)估，并發(fā)現(xiàn)SAR風(fēng)場(chǎng)資料比傳統(tǒng)數(shù)值模式再分析資料對(duì)風(fēng)能評(píng)估中的風(fēng)速梯度和變化參數(shù)的估計(jì)更準(zhǔn)確[101]。

2.3.3 臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)與預(yù)警預(yù)報(bào)

極端天氣尤其是臺(tái)風(fēng)的遙感監(jiān)測(cè)一直是SAR海洋學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。上世紀(jì)70年代隨著第1顆海洋衛(wèi)星SEASAT的升空，研究人員就試圖利用L波段的SAR觀測(cè)提取颶風(fēng)風(fēng)速[102]。隨后，基于ERS系列衛(wèi)星和Radarsat-1衛(wèi)星觀測(cè)，學(xué)界對(duì)典型熱帶氣旋過程進(jìn)行了觀測(cè)試驗(yàn)，初步驗(yàn)證了SAR臺(tái)風(fēng)反演的可行性[103,104]。然而，與數(shù)值模式和現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)資料對(duì)比發(fā)現(xiàn)，SAR臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)存在顯著的低估。利用交叉極化SAR可以比同極化SAR獲得更準(zhǔn)確的中高風(fēng)速反演結(jié)果，但是在風(fēng)速＞35 m/s時(shí)，仍然存在較大誤差[66,68]。

臺(tái)風(fēng)是復(fù)雜的天氣系統(tǒng)，其內(nèi)部通常包含強(qiáng)降雨和劇烈的海氣相互作用過程。由于其巨大的破壞性，臺(tái)風(fēng)條件下的有效氣象海洋觀測(cè)非常缺乏，不足以支撐經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型的開發(fā)。此外，對(duì)臺(tái)風(fēng)及其生消過程的地球物理認(rèn)識(shí)尚不清晰，也無法建立準(zhǔn)確的機(jī)理模型對(duì)其三維形態(tài)和運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行模擬，更加難以對(duì)其電磁散射特性進(jìn)行定量描述[105,106]。2016年，歐空局發(fā)起了名為ESA SHOC的臺(tái)風(fēng)觀測(cè)計(jì)劃，通過與WMO區(qū)域天氣預(yù)報(bào)中心等組織的合作，利用5天內(nèi)的臺(tái)風(fēng)中心位置預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，結(jié)合衛(wèi)星軌道，制定臺(tái)風(fēng)SAR任務(wù)規(guī)劃，并根據(jù)臺(tái)風(fēng)發(fā)展的情況對(duì)未來3天的觀測(cè)計(jì)劃進(jìn)行更新，確保制定的觀測(cè)計(jì)劃能夠準(zhǔn)確覆蓋臺(tái)風(fēng)中心。該計(jì)劃的實(shí)施，極大提高了對(duì)臺(tái)風(fēng)中心區(qū)域的觀測(cè)成功率和同一臺(tái)風(fēng)生命周期內(nèi)的重復(fù)觀測(cè)能力，為全球臺(tái)風(fēng)科研人員積累了非常寶貴的臺(tái)風(fēng)極化SAR觀測(cè)資料，支撐了臺(tái)風(fēng)形態(tài)學(xué)和臺(tái)風(fēng)動(dòng)力過程的相關(guān)研究[107—111]。

由于SAR衛(wèi)星觀測(cè)的空間覆蓋能力弱、重訪周期長，目前尚未通過資料同化方式進(jìn)入業(yè)務(wù)化的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)。但是，世界各主要?dú)庀蠛Ｑ髾C(jī)構(gòu)均開展了相關(guān)的預(yù)先研究，向預(yù)報(bào)員和預(yù)報(bào)產(chǎn)品用戶展示SAR風(fēng)場(chǎng)資料在氣象水文預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力[112]。在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)方面，通過將SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演數(shù)據(jù)輸入變分同化系統(tǒng)，結(jié)合中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，選取典型臺(tái)風(fēng)過程進(jìn)行了同化應(yīng)用研究；已經(jīng)在變分同化框架內(nèi)引入了風(fēng)場(chǎng)地球物理模式函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了遙感資料篩選、變分偏差訂正、變分質(zhì)量控制等資料同化；建立了適于SAR遙感風(fēng)場(chǎng)的變分同化流程，成功實(shí)現(xiàn)了高分辨率衛(wèi)星遙感風(fēng)場(chǎng)資料的同化，并在西北太平洋區(qū)域的試驗(yàn)中，取得了對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)的初步效果[113,114]。

3 SAR海浪遙感

3.1 傳統(tǒng)SAR海浪遙感

傳統(tǒng)單天線合成孔徑雷達(dá)遙感海浪方向譜及特征參數(shù)主要有4種方法，分別是初猜譜方法、交叉譜方法、半?yún)?shù)化方法和經(jīng)驗(yàn)方法。上世紀(jì)90年代初期，為了利用星載合成孔徑雷達(dá)圖像定量獲取海浪方向譜信息，Hasselmann等人[115]發(fā)展了海浪方向譜與雷達(dá)圖像譜積分映射模型，由于該模型呈現(xiàn)高度非線性特征，無法直接求逆，需要輸入海浪數(shù)值模式提供的初始猜測(cè)譜并進(jìn)行迭代求解，因此稱為初猜譜方法。該方法建立了海浪譜與圖像譜之間的數(shù)學(xué)物理模型，但利用該模型反演的海浪方向譜結(jié)果依賴于初猜譜的準(zhǔn)確性。此外，初猜譜方法反演的海浪方向譜存在180°方向模糊，無法知曉真實(shí)的海浪傳播方向，因而需要先驗(yàn)波譜信息去除模糊解。為了解決這個(gè)問題，Engen等人[116]提出了交叉譜方法，基于海浪譜與圖像交叉譜映射模型，利用SAR圖像交叉譜反演海浪方向譜。圖像交叉譜不僅較大程度減小斑點(diǎn)噪聲，而且保留了重要的譜形特性。更重要的是，交叉譜能夠提供海浪傳播方向的信息。歐洲地球資源衛(wèi)星ERS上搭載了SAR和散射計(jì)，利用這兩個(gè)載荷可以同步獲取海面波浪和風(fēng)場(chǎng)信息。針對(duì)這一特點(diǎn)，Mastenbroek等人[117]構(gòu)建了一種半?yún)?shù)化海浪譜反演方法，其優(yōu)點(diǎn)在于不需要先驗(yàn)海況信息。該方法首先利用散射計(jì)風(fēng)速構(gòu)造包含波齡和主波傳播方向的參數(shù)化風(fēng)浪譜，使其結(jié)合非線性映射模型模擬的風(fēng)浪圖像譜與觀測(cè)圖像譜差別最小，得到最優(yōu)風(fēng)浪參數(shù)對(duì)應(yīng)的風(fēng)浪譜。其次，利用雷達(dá)圖像譜與風(fēng)浪圖像譜做差，獲取涌浪圖像譜，再結(jié)合線性映射模型計(jì)算涌浪譜。最后，將最優(yōu)風(fēng)浪譜與涌浪譜相加即可得到反演的海浪方向譜。然而，該方法也存在局限性，即利用前向映射的風(fēng)浪圖像譜去逼近風(fēng)浪和涌浪共存的觀測(cè)圖像譜并不十分合理。上述3種方法均基于圖像譜與海浪譜非線性映射模型，利用SAR圖像反演海浪方向譜，然后計(jì)算有效波高、主波波長、主波波向和周期等特征參數(shù)。Schulz-Stellenfleth等人[118]發(fā)展了一種新的反演海浪特征參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)方法，首先通過二次函數(shù)將海浪特征參數(shù)與ERS-2雷達(dá)后向散射系數(shù)、圖像方差以及利用正交函數(shù)和圖像方差譜計(jì)算的20個(gè)參數(shù)建立關(guān)聯(lián)，然后采用逐步回歸方法擬合二次函數(shù)中的系數(shù)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，不用反演海浪方向譜，利用輻射定標(biāo)后的ERS-2波模式圖像直接計(jì)算海浪特征參數(shù)，這種方法也被應(yīng)用于Envisat ASAR海浪參數(shù)計(jì)算[119]。

3.2 干涉SAR海浪遙感

雙天線干涉合成孔徑雷達(dá)是在平行或垂直于衛(wèi)星飛行方向上以一定間距(基線)安置兩幅天線的雙天線SAR，前者稱為沿軌或順軌干涉SAR，后者稱為交軌干涉SAR。相對(duì)于單天線合成孔徑雷達(dá)，雙天線干涉SAR觀測(cè)能夠同時(shí)測(cè)量目標(biāo)的振幅和相位信息。對(duì)于沿軌干涉SAR，沿衛(wèi)星飛行方向上前后兩幅天線在較短的時(shí)間間隔內(nèi)分別向海面同一目標(biāo)區(qū)域發(fā)射電磁波，接收到的信號(hào)經(jīng)過匹配濾波，分別產(chǎn)生兩幅復(fù)圖像，經(jīng)過干涉相干處理得到干涉SAR復(fù)圖像，其中干涉相位包含海浪軌道速度信息。對(duì)于交軌干涉SAR，與衛(wèi)星飛行方向垂直的兩幅天線同時(shí)向海面相同目標(biāo)點(diǎn)發(fā)射電磁波，接收到海面回波信號(hào)具有一定的相干性，經(jīng)過干涉處理后的相位差與兩幅天線至海面目標(biāo)之間的路徑差有關(guān)。由于目標(biāo)點(diǎn)高程信息與路徑差存在一定的幾何關(guān)系，因而可以將干涉相位轉(zhuǎn)化為高程信息。雙天線SAR海浪測(cè)量的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在兩個(gè)方面：(1)干涉復(fù)圖像的相位正比于海浪軌道速度的徑向分量，其成像機(jī)制較傳統(tǒng)單天線雷達(dá)更為直接；(2)真實(shí)孔徑雷達(dá)調(diào)制傳遞函數(shù)對(duì)相位圖像幾乎沒有影響，因而雙天線相位圖像相對(duì)于單天線振幅圖像更適合遙感海浪。

上世紀(jì)90年代初期，Marom等人[120]發(fā)現(xiàn)機(jī)載沿軌干涉SAR圖像呈現(xiàn)了清晰的海面波浪特征，并率先利用相位圖像獲取了二維海浪方向譜，其結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)浮標(biāo)觀測(cè)較為一致，這一奠基性的重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)從此開啟了雙天線雷達(dá)海浪遙感研究的序幕。對(duì)于傳統(tǒng)單天線SAR，當(dāng)海浪沿著或接近于衛(wèi)星飛行方向傳播時(shí)，速度聚束會(huì)引起高波數(shù)區(qū)域信息損失，導(dǎo)致波長較短的海浪無法成像。Lyzenga等人[121]通過理論研究發(fā)現(xiàn)雙天線SAR能夠拓展海浪波長的探測(cè)范圍，進(jìn)一步掀起了干涉雷達(dá)海浪遙感的熱潮。Shemer[122]推導(dǎo)了單天線和雙天線SAR單頻海浪成像解析表達(dá)式，可用于定量分析二者測(cè)量海浪的優(yōu)勢(shì)和局限性。為進(jìn)一步研究沿軌干涉SAR海浪成像機(jī)制，Bao等人[123]建立了包含速度聚速調(diào)制和長波后向散射調(diào)制的海浪成像模型，并基于蒙特卡洛方法數(shù)值仿真了不同海況和雷達(dá)參數(shù)條件下的振幅圖像譜和相位圖像譜，發(fā)現(xiàn)速度聚束會(huì)影響沿軌干涉SAR海浪成像。然而，蒙特卡洛方法存在統(tǒng)計(jì)取樣不確定性，而且需要對(duì)每個(gè)樣本逐要素計(jì)算相位圖像，因而計(jì)算量較大。為解決這個(gè)問題，Bao等人[124]建立了沿軌干涉SAR海浪方向譜與相位譜非線性積分映射模型，便于由輸入的海浪方向譜前向仿真相位圖像譜。在建立該模型之前，需要確定相位圖像表達(dá)式，但在推導(dǎo)過程中遺漏了狄拉克δ函數(shù)項(xiàng)，導(dǎo)致所建立的非線性積分映射模型丟失了海浪徑向軌道速度的導(dǎo)數(shù)項(xiàng)。He等人[125]在相位圖像中加入了狄拉克函數(shù)項(xiàng)，得到了較為完整的海浪譜與相位譜非線性積分映射模型。張彪等人[126]全面綜述了沿軌干涉SAR海浪遙感理論和關(guān)鍵技術(shù)，指出了海浪測(cè)量存在的具體問題和下一步研究的方向。為了深入研究沿軌干涉合成孔徑雷達(dá)海浪成像機(jī)制，張彪等人[127]數(shù)值模擬了不同距離速度比率、不同有效波高和波長比率對(duì)應(yīng)的相位圖像譜，發(fā)現(xiàn)當(dāng)速度聚束比率逐漸增大時(shí)，速度聚束引起的海浪成像非線性逐漸增強(qiáng)，導(dǎo)致相位譜發(fā)生變形；當(dāng)有效波高與波長比率逐漸增大時(shí)，相位譜逐漸變窄且向距離軸旋轉(zhuǎn)。此外，上述研究還發(fā)現(xiàn)當(dāng)兩幅天線的間距即基線逐漸增大時(shí)，相位譜逐漸變形，產(chǎn)生這種現(xiàn)象的主要原因是兩天線對(duì)海面同一目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)的時(shí)間間隔大于海面相關(guān)時(shí)間，從而導(dǎo)致接收的回波信號(hào)失去相關(guān)性。在上述研究的基礎(chǔ)上，張彪等人[128]發(fā)展了沿軌干涉SAR參數(shù)化海浪方向譜反演方法，利用機(jī)載C波段和X波段干涉相位圖像獲取了海浪方向譜，并與同步浮標(biāo)觀測(cè)進(jìn)行了定量比較和驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)沿軌干涉合成孔徑雷達(dá)不僅可以探測(cè)波長較長的涌浪，而且可以探測(cè)波長較短的風(fēng)浪。如圖4，其中，“A”表示方位向，“R”表示距離向。

對(duì)于交軌干涉合成孔徑雷達(dá)海浪遙感，Schulz-Stellenfleth等人[129]發(fā)展了交軌干涉SAR海浪成像模型，計(jì)算了數(shù)字高程模型方差譜，發(fā)現(xiàn)對(duì)低振幅的涌浪，利用失真的數(shù)字高程模型計(jì)算的波高誤差在10%以內(nèi)，且誤差依賴于海浪傳播方向和海面相關(guān)時(shí)間。此外，Schulz-Stellenfleth等人[130]發(fā)現(xiàn)當(dāng)海浪成像非線性較弱時(shí)，利用交軌SAR海面數(shù)字高程模型計(jì)算的有效波高和海浪頻譜與浮標(biāo)測(cè)量較為一致，然而計(jì)算的主波傳播方向與浮標(biāo)觀測(cè)相差30°。張彪等人[131]建立了包含海面高度和速度聚束的交軌干涉SAR涌浪干涉相位模型，得到了涌浪成像的解析表達(dá)式，進(jìn)一步研究了沿方位向傳播的涌浪成像機(jī)制。此外，通過定義二次諧波振幅與基波振幅比率來表征海浪成像非線性，通過比較交軌和沿軌干涉SAR相位的2階調(diào)和分量，分析了不同海況和干涉雷達(dá)參數(shù)條件下的數(shù)值模擬結(jié)果，發(fā)現(xiàn)當(dāng)速度聚束較強(qiáng)時(shí)，交軌干涉SAR更適合測(cè)量海浪；當(dāng)速度聚束較弱時(shí)，沿軌干涉SAR更適合測(cè)量海浪。此外，張彪[132]利用多維高斯變量特征函數(shù)方法建立了交軌干涉SAR海浪方向譜與相位圖像譜非線性積分映射模型，并指出長波徑向軌道速度的1階導(dǎo)數(shù)項(xiàng)不能忽略。

圖4 文獻(xiàn)[128]的海浪波譜反演方法Fig.4 Ocean wave spectrum retrieval algorithm of Ref.[128]

3.3 極化SAR海浪遙感

由于速度聚束的影響，傳統(tǒng)單極化SAR不能較好地成像沿方位向傳播的海浪。方位向圖像強(qiáng)度調(diào)制的衰減使得利用垂直或水平極化SAR圖像計(jì)算海浪方向譜并不準(zhǔn)確。此外，當(dāng)海浪沿方位向傳播時(shí)，傾斜調(diào)制和水動(dòng)力調(diào)制會(huì)明顯衰減，導(dǎo)致反演的海浪譜與觀測(cè)的海浪譜存在較大的差距。上世紀(jì)90年代中期，Schuler等人[133]利用機(jī)載全極化SAR海浪圖像發(fā)現(xiàn)了一種新的極化方向調(diào)制，相對(duì)于傾斜調(diào)制和水動(dòng)力調(diào)制，極化方向調(diào)制在方位向最強(qiáng)，不僅能夠提高雷達(dá)對(duì)方位向傳播海浪的觀測(cè)能力，還能夠改進(jìn)海浪譜反演的準(zhǔn)確度，該項(xiàng)研究為極化SAR海浪測(cè)量指出了光明的方向。為了進(jìn)一步構(gòu)建全極化SAR海浪測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)，Schuler等人[134]發(fā)展了全極化SAR遙感海浪斜率和海浪譜的新方法，即利用海浪運(yùn)動(dòng)引起的極化方向角調(diào)制計(jì)算方位向斜率，使用極化分解理論計(jì)算的散射角參數(shù)計(jì)算距離向斜率。該方法的優(yōu)點(diǎn)是不需要計(jì)算復(fù)雜的參數(shù)化傾斜、水動(dòng)力和速度調(diào)制傳遞函數(shù)，可以由極化雷達(dá)數(shù)據(jù)直接測(cè)量海浪斜率，較大程度簡(jiǎn)化了海浪譜計(jì)算的過程，且反演的海浪譜與浮標(biāo)觀測(cè)結(jié)果較為一致。然而，該方法依然沒有解決由于非線性聚束效應(yīng)引起的方位向海浪測(cè)量不準(zhǔn)確問題，仍需要采用Hasselmann等人[115]提出的SAR基于后向散射強(qiáng)度的海浪測(cè)量方法輔助解決。He等人[135]推導(dǎo)了線性極化SAR極化方向調(diào)制函數(shù)和傾斜調(diào)制傳遞函數(shù)，通過數(shù)值模擬研究了雷達(dá)和海浪參數(shù)對(duì)線性極化雷達(dá)圖像譜的影響，提出了一種剔除海浪180°方向模糊的方法。在此基礎(chǔ)上，He等人[136]發(fā)展了一種利用全極化真實(shí)孔徑雷達(dá)測(cè)量方位向和距離向海浪斜率的新方法，該方法利用兩種線性極化圖像信息將有關(guān)弱極化項(xiàng)剔除，不用計(jì)算水動(dòng)力調(diào)制傳遞函數(shù)，利用機(jī)載全極化合成孔徑雷達(dá)AIRSAR圖像進(jìn)行海浪反演，獲得了與浮標(biāo)一致的結(jié)果。張彪等人[137]利用RADARSAT-2星載全極化SAR圖像驗(yàn)證了該方法，反演的有效波高、主波周期和波長等參數(shù)與浮標(biāo)觀測(cè)相吻合，如圖5，其中，“Azimuth direction”表示方位向，“Radar illumination”表示雷達(dá)視向，“N”表示正北方向，“Azimuth wavenumber”表示方位向波數(shù)，“Range wavenumber”表示距離向波數(shù)。此外，在速度聚束模式情況下，何等人[138]推導(dǎo)了雙極化SAR圖像譜與海浪方向譜的非線性變化關(guān)系，該關(guān)系有潛力應(yīng)用于星載合成孔徑雷達(dá)反演海浪譜及特征參數(shù)。此外，張彪等人[139]發(fā)展了全極化SAR海浪和海面風(fēng)場(chǎng)協(xié)同遙感方法，同步獲取了海面風(fēng)場(chǎng)和海浪譜信息，較大程度提高了極化SAR海洋動(dòng)力環(huán)境定量遙感水平，如圖6、圖7，其中，圖7中“N”表示正北方向，“flight”表示衛(wèi)星飛行方向，“Azimuth wavenumber”表示方位向波數(shù)，“Range wavenumber”表示距離向波數(shù)。

4 結(jié)語

合成孔徑雷達(dá)海面風(fēng)場(chǎng)反演已經(jīng)在多國氣象海洋部門實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)化運(yùn)行。與微波散射計(jì)和微波輻射計(jì)等同樣具備海面風(fēng)場(chǎng)監(jiān)測(cè)能力的微波遙感器相比，SAR風(fēng)場(chǎng)反演精度已到達(dá)與之相近的水平，并且具有更高的空間分辨率和近岸海域觀測(cè)能力。隨著各國SAR衛(wèi)星計(jì)劃的陸續(xù)實(shí)施，以及SAR衛(wèi)星組網(wǎng)和編隊(duì)技術(shù)的發(fā)展，SAR海面風(fēng)場(chǎng)資料的空間覆蓋能力和連續(xù)觀測(cè)能力也將進(jìn)一步提升，有望實(shí)現(xiàn)對(duì)全球海域的動(dòng)態(tài)連續(xù)觀測(cè)。在SAR風(fēng)場(chǎng)技術(shù)方面，也仍然存在一些需要攻克的前沿技術(shù)：(1)35 m/s以上的高風(fēng)速反演仍然存在較大不確定性；(2)降雨等強(qiáng)對(duì)流天氣對(duì)海面雷達(dá)后向散射信號(hào)干擾很大，能否實(shí)現(xiàn)降雨和風(fēng)場(chǎng)的協(xié)同反演？(3)海面風(fēng)場(chǎng)、浪場(chǎng)和流場(chǎng)是相互耦合的，但是當(dāng)前SAR業(yè)務(wù)系統(tǒng)仍然將3個(gè)參量分別反演，應(yīng)該建立海面風(fēng)浪流場(chǎng)的綜合反演系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海面動(dòng)力環(huán)境的最優(yōu)監(jiān)測(cè)；(4)SAR衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展迅速，極化干涉SAR、MIMOSAR、多頻段SAR等新體制雷達(dá)衛(wèi)星均已納入多國的衛(wèi)星發(fā)展規(guī)劃，為海面動(dòng)力參數(shù)反演提供了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

圖5 從RADARSAT-2衛(wèi)星于2009年2月25日02:09 UTC 獲取的SAR圖像中截取的512×512像元子圖像Fig.5 Corresponding 512 × 512 pixel size images of area northwest of Morro Bay,CA selected from SAR image acquired at 02:09 UTC on 25 February 2009

圖6 RADARSAT-2衛(wèi)星于2012年5月24日13:53 UTC獲取的SAR圖像Fig.6 SAR images off the U.S.West Coast (Tanner Bank) from RADARSAT-2 fine quad-polarization SAR data acquired on 24 May 2012,at 13:53 UTC

國內(nèi)外學(xué)者近20年在傳統(tǒng)和新型星載SAR海浪遙感方面取得了一系列創(chuàng)新成果，建立了海浪遙感理論、方法和關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)研究體系。隨著衛(wèi)星技術(shù)的快速發(fā)展和日益增長的海洋動(dòng)力環(huán)境監(jiān)測(cè)需求，逐漸出現(xiàn)了以下亟需解決的關(guān)鍵科學(xué)和技術(shù)問題：(1)海岸帶區(qū)域地形復(fù)雜，經(jīng)常出現(xiàn)波浪的折射和繞射，海面風(fēng)場(chǎng)在該區(qū)域亞公里尺度內(nèi)會(huì)發(fā)生劇烈變化，如何獲取該區(qū)域內(nèi)波長較短的風(fēng)浪信息以及波場(chǎng)的空間演變特征？(2)傳統(tǒng)星載SAR海浪遙感普遍關(guān)注中低海況下的海浪譜和特征參數(shù)信息提取。臺(tái)風(fēng)產(chǎn)生的巨浪對(duì)于沿海地區(qū)建筑物具有較大的破壞性，能否定量獲取臺(tái)風(fēng)波浪場(chǎng)及空間分布特征？(3)傳統(tǒng)SAR海浪成像受到“速度聚束”的影響，只能探測(cè)波長較長的涌浪，中法衛(wèi)星波譜儀能夠測(cè)量波長較短的風(fēng)浪。能否同時(shí)利用SAR和波譜儀協(xié)同觀測(cè)獲取高分辨率海浪譜并拓展波長探測(cè)范圍？(4)星載SAR海洋遙感的區(qū)域通常是開闊大洋和近岸區(qū)域，對(duì)于北極海冰和海水混合區(qū)域內(nèi)的海浪研究較少，常規(guī)研究主要聚焦于提取主波波長和波向信息，缺乏邊緣冰區(qū)(marginal ice zones)海浪有效波高的定量遙感研究；(5)傳統(tǒng)星載SAR海浪遙感方法是基于海浪譜和圖像譜非線性映射或交叉譜的物理驅(qū)動(dòng)模型，隨著全球海洋長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的積累，面向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的海浪特征參數(shù)信息提取技術(shù)將是一種新的嘗試。

圖7 文獻(xiàn)[139]的海浪波譜反演方法Fig.7 Ocean wave spectrum retrieval algorithm in Ref.[139]