星载雷达波谱仪反演海浪谱的精度研究
极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究
极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究引言：极地海冰在地球气候系统中扮演着重要的角色，不仅反射太阳辐射和调节全球能量平衡，还对海洋生态系统有着重要影响。
随着全球气候变暖，极地海冰的密集度和厚度变化也成为气象海洋学、气候变化和生态学研究的重要课题。
然而，极地区域的极端环境条件以及广阔的空间范围使得直接观测变得异常困难，因此遥感技术成为研究极地海冰的重要手段之一。
本文将对极地海冰密集度和厚度的遥感反演方法进行研究。
一、极地海冰密集度的遥感反演方法1.1 光电遥感方法光电遥感方法是利用反射和辐射特性来获取极地海冰密集度信息的一种主要方法。
通过遥感传感器获取极地海冰的辐射信息，通过辐射传输模型和反演算法来确定海冰的密集度。
常用的辐射传输模型有单散射模型和双散射模型。
利用光学遥感方法反演极地海冰密集度时要考虑到海冰的各向异性、表面形态的变化以及波段选择等因素。
1.2 微波遥感方法微波遥感方法是利用微波辐射通过极地海冰并感知其特征参数，再进行反演得到密集度和厚度的一种遥感方法。
微波波段对于极地海冰的反射和散射较为敏感，能够穿透海冰，因此具有用于海冰密集度反演的优势。
在微波遥感方法中，亮温、散射系数和极化度等参数常常用于反演极地海冰的密集度信息。
二、极地海冰厚度的遥感反演方法2.1 光学遥感方法对于极地海冰厚度的遥感反演，光学遥感方法也是一种常用的手段。
通过光学遥感传感器获取海冰表面高度、表面形态等信息，结合光学传输模型和反演算法来得到海冰厚度。
光学方法在获取海冰厚度时常常遇到光线衰减、遥感图像分辨率低等问题，因此需要进行合理的预处理和校正来提高数据的质量和精度。
2.2 雷达遥感方法雷达遥感方法利用雷达波传输特点可以对极地海冰厚度进行较好的反演。
通过雷达波的穿透能力，可以获取到海冰下的海水反射信号。
结合雷达回波的散射、穿透特性等信息，可以使用算法反演得到海冰的厚度。
由于雷达波能够穿透海冰，可以获取到海冰底部的有效反馈信息，因此具有较高的反演精度。
基于星载微波辐射计的海洋大气参数反演算法研究
基于星载微波辐射计的海洋大气参数反演算法研究
李乐乐;管磊;陈锐
【期刊名称】《中国海洋大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(036)0z1
【摘要】利用3个辐射传输模式对无冰无降水情况下的星载微波辐射计亮温测量进行仿真研究,通过模拟计算结果与同步卫星数据之间的比较分析,确定了用于反演算法研究的前向模式;利用该模式,提出了基于物理的星载微波辐射计海洋大气参数(包括海面风速、海表温度、大气垂直积分水汽量以及积分液态水量)多重线性回归算法.
【总页数】7页(P205-211)
【作者】李乐乐;管磊;陈锐
【作者单位】中国海洋大学海洋遥感研究所,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003;中国海洋大学海洋遥感研究所,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003;中国海洋大学海洋遥感研究所,海洋遥感教育部重点实验室,山东,青岛,266003
【正文语种】中文
【中图分类】P715.7
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1.海洋二号扫描微波辐射计冷空定标和地球物理参数反演研究 [J], 周武;林明森;李延民;王振占;黄磊
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X_波段导航雷达测波系统的设计与研究_李继刚
Desig n and Analysis on W av e M easuring Sys tem by X-band Marine Radar
有下式成立:
S (k,k ) = T A (k, k )
S (k,k ) = Z(t , x , y )
( 1)
A (k,k ) = a(t , x , y )
根据雷达方程 ,通过分析可以得到 T 的性质:
( 1)在 T 变换下 ,k不变。
( 2)在 T 变换下 ,κ不变。
由色散关系式 ,知:
k= |k|g th(|k|d ) + k u
反演算法包括: 海流反演、海浪谱反演和 波高反演三部 分内容 ,如图 7所示。
图 5 软件设计流程图
图 6 软件系统设计
演模型。 设海面方程为 Z(t , x , y ) ,图像方程为 a( t ,x , y ) ,海
Hale Waihona Puke 浪 谱 为 S (k,k ) ,雷达 图像谱 为 A (k, k ) ,传 递函数 为 T ,则
图 1 设计原理
2 系统的设计与实现
2. 1 系统的总体设计 系统由 X-波段导航雷达子系统、 数据采集子系统、 PC
机与软件组成 , 见图 2。其中雷达子系统包括: 天线单元 、伺 服系统、 显 示单元、 收发单元与控制系统 ; 数据采集子系统 包括: 方位信号提取电路、视频采集电路、 编码与传输电路 ; 软件包括: 单片机软体、 驱动程序、 采集控制程序和应用软 件。
Abstract: Ba sed on Brag g scatte ring theo ry a nd Doppler fr equency effec t theo ry , X-ba nd ma rine radar can be used to measure ocean wav e a nd ocean cur rent. As a new ly o cean w av e measuring device, X -band marine radar w ave measuring system is g radua lly g etting mo re pe rfect. Aiming to g eneral desig n a nd dev elopment o f X-ba nd ma rine rada r wav e measuring sy stem, this paper discuss the ha rdwa re desig ning technique, so ftwa re desig ning dia gr am a nd alg orithm, and indicate tha t the main difficulty still focused o n the study o f modulation mecha nism s. Key words: X-ba nd; ma rine rada r; o cea n w av e
利用双波段补偿法提高卫星高度计海面风速反演精度
利用双波段补偿法提高卫星高度计海面风速反演精度陈戈;方朝阳;徐萍【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】1999(004)011【摘要】提出了一种利用卫星高度计测量的同步双波段雷达散射截面数据(σ0Ku 和σ0C)提取海面风速特别是高风速信息的补偿算法.这一方法的基本思想是假定在正常情况下,高度计测量的Ku和C波段的后向散射截面对于某一风速存在一种"标准"关系,降雨和大浪等异常大气海洋过程的出现会导致σ0Ku/σ0C偏离其"标准"位置而产生一个系统误差,通过对这一系统误差进行修正和补偿,可以有效地消除其影响并显著提高高度计海面风速的反演精度.实验表明,与通常采用的单波段海面风速反演算法相比,双波段补偿法可提高精度10%左右.【总页数】6页(P970-975)【作者】陈戈;方朝阳;徐萍【作者单位】中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;青岛海洋大学海洋遥感研究所,青岛,266003;青岛海洋大学海洋遥感研究所,青岛,266003;青岛海洋大学海洋遥感研究所,青岛,266003【正文语种】中文【中图分类】P228【相关文献】1.利用卫星高度计风速资料研究海面粗糙度 [J], 周良明;郭佩芳;王爱方2.基于神经网络的卫星高度计海面风速反演算法 [J], 任建奇;严卫;王迎强3.星载雷达高度计反演海面风速进展 [J], 姜祝辉;黄思训;刘刚;刘向培4.Vandemark-Chapron算法与Young算法联合反演Jason-1雷达高度计海面风速方法研究 [J], 姜祝辉;黄思训;郭洪涛;赫英明;尹志泉5.卫星高度计反演海面风速——模式函数与应用实例 [J], 陈戈因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
星载SAR海浪遥感中波向确定的一种新方法
星载SAR海浪遥感中波向确定的一种新方法
杨劲松;黄韦艮;周长宝
【期刊名称】《遥感学报》
【年(卷),期】2002(006)002
【摘要】海浪传播方向的180.不确定性是海浪遥感的固有问题.根据海浪传播理论,提出了解决该问题的一种新方法.利用该方法可直接由合成孔径雷达(SAR)图像确定海浪的传播方向,消除波向180.不确定性.实例研究表明,利用该方法确定的海浪传播方向与同步海浪数据有很好的一致性.
【总页数】4页(P113-116)
【作者】杨劲松;黄韦艮;周长宝
【作者单位】国家海洋局第二海洋研究所,国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室,浙江,杭州,310012;中国科学院地理科学与资源研究所资源环境信息系统国家重点实验室,北京100101;国家海洋局第二海洋研究所,国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室,浙江,杭州,310012;国家海洋局第二海洋研究所,国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室,浙江,杭州,310012
【正文语种】中文
【中图分类】TP79/P71
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海浪波谱仪微波散射模型
海浪波谱仪微波散射模型储小青;何宜军【摘要】Objective]A sea surface scattering model was established in order to agree well with measurement data for SWIM (Surface Waves Investigation and Monitoring).[Methods]The forward transfer functionfrom sea surface directional wave spectrum to normalized radar cross section (NRCS,σº)was developed based on Kirchhoff approximation and quasi-specular reflec﹣tion theory.Precipitation radar (PR)on the Tropical Rainfall Mapping Mission (TRMM)pro﹣vides NRCS at low incidence angles.The model is tested using measurements from PR.[Re-sults]By using the quasi-specular scattering theory,combined with Gram-Charlier expansion of probability density function of wave slopes to the forth order,the modeled NRCS agrees well with radar measurements from nadir to 18º.[Conclusion]For SWIM,the sea surface scattering can be presentedby quasi-specular scattering theory,combined with Gram-Charlier expansion of probability density function of wave slopes to the forth order.%【目的】建立与观测数据相符的海浪波谱仪(SWIM)散射模型。
星载全极化微波散射计仿真与海面风场反演研究
１２ 全极化后向散射系数模拟算法
全极化后向散射系数模拟算法主要分为两部
分：首先，输入各星下点的 ＨＹ２Ａ微波散射计实测
的空间几何参数，将数值天气预报（ＮＷＰ）的真实风
续海洋卫星的发展提供技术储备．
１ 全极化微波散射计系统仿真
全极化微波散射计系统仿真流程如图 １所示， 其中空间几何参数使用 ＨＹ２Ａ微波散射计实测数 据，系统输入“真实风场”为美国国家环境预报中心 （ＮＣＥＰ）提供的数值天气预报（ＮＷＰ）．
图 １ 全极化微波散射计系统仿真流程 Ｆｉｇ．１ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｆｕｌｌｐｏｌａｒｉｚｅｄｍｉｃｒｏｗａｖｅ
比不同仪器测量精度下全极化和同极化微波散射计风场反演结果，分析评价全极化微波散射计系
统反演海面风场的性能．全极化微波散射计通过增加测量信息来减少模糊解出现的概率，进一步提
升风场反演精度．结果表明全极化微波散射计相比同极化微波散射计具有更好的风场反演性能，对
于风向结果的改善较为明显：在仿真实验中，全极化仿真反演的风速误差结果优于同极化 １０°以
Ｔｓａｉ等通过理论推导认为极化后向散射系数具
有如下函数形式［７］：
σ０ｐｍｑｎ（Ｕ，χ，θ） ＝α１（Ｕ，θ，ｐｍｑｎ）·ｓｉｎχ
＋α２（Ｕ，θ，ｐｍｑｎ）·ｓｉｎ２χ
（１）
式（１）中：σ０ｐｍｑｎ表“ｖｈｈｈ”两种极化方式，Ｕ、χ和 θ分别
为风速（ｍ／ｓ）、相对方位角和入射角，系数 α１ 和 α２ 是风速、入射角和极化方式的函数．
ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｅｒｓｙｓｔｅｍ
收稿日期：２０１７１１２１ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（４１５７６１７７） 作者简介：杨晟（１９９３～），男，硕士研究生；Ｅｍａｉｌ：ｙａｎｇｓｈｅｎｇ＠ｍａｉｌ．ｎｓｏａｓ．ｏｒｇ．ｃｎ 通讯作者：邹巨洪（１９８１～），男，副研究员；Ｅｍａｉｌ：ｚｏｕｊｕｈｏｎｇ＠ｍａｉｌ．ｎｓｏａｓ．ｏｒｇ．ｃｎ
多视角多波段 SAR 浅海地形反演研究
多视角多波段 SAR 浅海地形反演研究王静;陈永强;李宁;徐真【摘要】在 SAR 浅海地形成像基本原理的基础上，对现有的流场仿真和微波成像模型进行研究，选择二维水动力模型和比较成熟的 M4S 仿真软件，建立了 SAR 对浅海地形成像模型，使用该模型对准一维地形进行仿真实验，综合分析了气象水文条件(风场和流场)和雷达参数(波段、极化和入射角)对 SAR 成像的影响，仿真结果说明 SAR 对浅海地形成像受到上述条件的综合影响。
传统的浅海水下地形反演方法都是在单视角单波段的情况下进行的，而多视角多波段 SAR 浅海地形研究则考虑了多个入射角和多个波段的不同影响，通过仿真结果分析可知，提出的方法能有效提高反演精度和抗噪性能。
%On the basis of the basic principle of SAR imaging shallow sea topography,the existing flow field simulation and microwave imaging model are studied.The two-dimensional hydrodynamic model and a more mature M4S simulation software are selected.The shallow sea topography SAR imaging model is es-tablished.One-dimensional terrain simulation is made using this model.The comprehensive analysis of the meteorological hydrological conditions (wind field and flow field)and the influences of radar parameters (wavelength,polarization and incident angle)on SAR imaging are also conducted.The simulation results show that the shallow sea topography SAR imaging is affected by these conditions.The traditional shallow underwater topography inversion was conducted in the case of single angle and single band.The multiple points of view and multiband SAR neritic underwater topography research in this paper considers thedifferent influences of multiple angles of incidence and multiple wavelengths.The simulation results show that the proposed method can improve the anti-noise performance.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】10页(P375-383,389)【关键词】多视角;多波段;合成孔径雷达;浅海地形【作者】王静;陈永强;李宁;徐真【作者单位】中国科学院电子学研究所，北京 100190; 中国科学院大学，北京100039;中国科学院电子学研究所，北京 100190;中国科学院电子学研究所，北京100190; 中国科学院大学，北京 100039;中国科学院电子学研究所，北京 100190; 中国科学院大学，北京 100039【正文语种】中文【中图分类】TN958;TP790 引言浅海水下地形是海洋环境的重要组成元素。
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第32卷 第5期海 洋 学 报Vol132,No152010年9月ACTAOCEANOLOGICASINICASeptember2010
星载雷达波谱仪反演海浪谱的精度研究林文明1,2,董晓龙1*(1.中国科学院空间科学与应用研究中心,北京100190;2.中国科学院研究生院,北京100049)
收稿日期:2010-05-07;修订日期:2010-07-22。基金项目:国家高技术研究发展计划(/八六三0计划)课题(2007AA12Z119)。作者简介:林文明(1984)),男,福建省仙游县人,博士研究生,研究方向为星载雷达散射计信号处理及微波遥感技术。E-mail:1inwenzi1984@163.com通信作者:董晓龙(1969)),男,陕西省人,研究员,主要从事微波遥感理论研究以及微波遥感器系统研究、设计与研制等。E-mail:dxl@nmrs.ac.cn
摘要:介绍了星载雷达波谱仪的观测原理及误差分析模型,并在Hauser等提出的SWIM(seawaveinvestigationandmonitoringbysatellite)的基础上分析了波谱仪反演海浪谱的波长分辨率和角度分辨率。为了减小反演调制谱的波动,在数据处理过程中时域和波数域相邻单元的平均个数分别为10和8个。系统在不同的模式下工作,为了获取20b的角度分辨率,对调制谱平均次数分别取3次(模式1)、7次(模式2)、10次(模式3)。使用解析法和仿真法分析了SWIM工作在模式2时海浪谱观测的能量误差,两种方法的结果一致。对于给定的海浪条件,能量误差小于20%。关键词:雷达波谱仪;海浪谱;精度指标;能量误差中图分类号:TP732.1文献标志码:A文章编号:0253-4193(2010)05-0009-08
1 引言海洋波浪谱信息在数值波浪预测模型的数据同化中可以改善波浪预测的精度[1]。以往的数据同化一般都是基于波浪谱的总能量,而忽略了谱的具体参数,因此需要假定波浪特性。对于全球性的海浪预测,需要卫星遥感技术提供大尺度海浪谱观测的数据。合成孔径雷达(SAR)是当前惟一用于海浪方向谱估计的星载传感器,但SAR图像与真实的海浪具有非线性的关系,由图像提取海浪谱并不直观;SAR观测受限于海面的运动特性和海浪的波长,并非所有海况都能成像;由于SAR的功耗和数据量的限制,不能实现全球观测,并且SAR图像比较昂贵,因此利用SAR观测的海浪谱来预测波浪并没有得到广泛应用[1-2]。国际上利用雷达波谱仪进行海浪谱观测的研究已经开展并取得了一定的成果。Jackson等[3]论证了利用机载和星载真实孔径雷达即雷达波谱仪测量海浪谱的可行性,并分析了相应的数据处理流程;通过对比机载Ku波段雷达(ROWS)海浪方向谱观测数据和现场观测数据,证明ROWS测量的海浪谱与浮标测量的海浪谱相当吻合[4]。Hauser等[1]利用C波段的机载雷达(RESSAC)进行海浪谱测量实验,观测结果也与真实值一致。Hauser等[1]还提出了利用星载雷达进行表面波研究和监测计划(SWIMSAT,seawaveinvestigationandmonitoringbysatellite),并建立了相应的仿真模型,指出SWIMSAT能够测量波长大于70m,有效波高大于1.5~2.0m的海浪谱信息。真实孔径雷达波谱仪是一种较新的遥感仪器,它的应用指标还没有统一的规范。本文在SWIM的基础上,分析了雷达波谱仪的海浪方向谱的角度测量精度、波长确定度,并利用解析法着重分析了雷达波谱仪的能量误差指标,最后通过仿真的方法进一步验证雷达波谱仪的精度指标。用解析法和仿真得到的结果一致。研究这些精度及指标将为雷达波谱仪观测的海浪谱数据在数值波浪预报模式的数据同化过程中提供重要的参考。2 雷达波谱仪观测原理雷达波谱仪至少有两个观测波束:天底点波束和斜视波束。天底点波束的观测原理与雷达高度计的类似,用它来获取海面的有效波高和风速等信息,其中有效波高参数是波浪谱反演过程的一个重要的输入参数;斜视波束以准镜面散射机制的低入射角(H[15b)观测海面,用它来反演海浪谱。波束足迹应该足够宽,能保证分析到最长的波,并减少统计波动;单个波束足迹应尽量覆盖相同的海面状态;电磁波前的弯曲度应该小于波浪的方向伸展。设计SWIM观测海浪谱的斜视波束的入射角为6b~10b左右,在500km的轨道高度该入射角范围内的波束最大扫描半径为87km(图1),可以认为大多数情况下这个范围内的海面状态是相同的[1]。图中H表示入射角。图1雷达波谱仪的观测几何位置雷达后向散射信号的调制是方位方向各散射单元后向散射截面变化的积分平均[3],它是足迹位置x和观测方位角噪声的影响,则接收信号[1]表示为
I(x,<)=C(x)QG2(y)dy1+f[m(x,<)]+h(Bth), (2)式中,C(x)为定标因子,包含发射功率、天线增益、目标斜距以及系统损耗等要素;f表现为乘性噪声,作用在调制信号m(x,<)上;h表现为加性噪声,作用在热噪声Bth上。信号的调制由式(2)提取。对信号的调制的自相关函数进行傅立叶变换得到回波信号的调制谱密度。Jackson和Hauser的研究指出,假设G(y)是高斯函数形式,波谱仪回波信号的调制谱密度为[1,5]
P(k,<)=D(k)+R(k)Pm(k,<)+ Psp(k)+1NintLdis
Pth(k),(3)
式中,Pm为观测方向sp
为斑点噪声的谱;Pth表示热噪声引入的谱误差;
R(k)为冲击响应;D(k)为信号的连续分量,通过滤波可将该项去除;Nint为用于谱估计的分辨单元包含的方位方向的独立样本数,即积分脉冲个数;Ldis
为用于谱估计的分辨单元包含的距离向的独立样本
数。因此,通过回波信号的调制谱密度可以估计海浪的调制谱。式(3)中各项的表达式如下[1,3]:
Pm(k,<)=2PLyexp[-(kHscotH/4)2]@cotH+2tanH010028U+010092k2F(k,<),(4a)Psp=$xNint4Pln2R(k),(4b)
R(k)=exp-k22k2p,(4c)Pth(k)=1r2sn,(4d)式中,Ly表示-3dB波束宽度对应的足迹大小;Hs
为有效波高(由天底点波束测量得到);F(k,<)为观
测方向地面固有分辨率;kp=22ln2/$x;rsn为信噪比。知道了海浪调制谱即可由式(4a)反演海浪的波高谱;知道了海浪波高谱,则可由式(4a)正演计算海浪调制谱的理论值。由雷达方程估算的波谱仪信噪比一般大于6dB,因此式(4d)是个高阶小量,可以忽略不计;雷达冲击响应的值一般为110~0.98。
10海洋学报 32卷假设噪声正交分量均为高斯分布,即其幅度概率密度满足#分布。根据中心极限定律,海浪调制谱的标准差[5]是斑点噪声、热噪声以及调制谱与斑点噪声相互作用又独立累加的结果:E(k)=P2sp(k)R2(k)+2Psp(k)Pm(k)R(k)+1N2intL2disP2th(k)R2(k),(5)根号中第三项被认为是个小量,在以下的计算中不予考虑。处理波浪谱一般是将Ns个积分时间(或观测子周期)估计的谱进行平均,以减小统计波动。另外,由于对海浪波长的精度要求一般为10%,对应的波数分辨率往往大于谱估计之后波数的间隔,因此可以对Nk个相邻的波数进行平均,以进一步减小统计波动。处理后的标准差为E-=1NsNkE1(6)定义两个重要的性能指标[5]:积分能量误差$Et和分布能量误差$E(k)。$EtEEref-1=QkmaxkminE-(k)kdkQkmaxkminPm(k)kdk,(7a)$E(k)=E-(k)Pm(k), (7b)式中,Eref是根据海浪调制谱的理论值Pm计算得到的。3 SWIM系统与海浪谱模型简介SWIM有5个倾斜观测波束和一个天底点观测波束,各斜视波束中心的入射角分别为2b,4b,6b,8b,10b。本文主要研究斜视波束反演海浪谱的精度,假设由天底点波束获取的有效波高是精确的。SWIM的主要系统参数如表1所示[1,6]。每个波束的瞬时脉冲重复频率(PRF)和积分时间如表2所示[6]。
表1 SWIM的主要参数卫星参数高度/km500轨道极轨、太阳同步天线参数入射角(b)(极化方式)0,2,4,6,8,10(HH)波束宽度(3dB)2b@2b天线旋转速度/r#min-15.7天线最大增益/dB39斜视波束参数载频/GHz13.575(Ku波段)脉冲时宽/Ls50脉冲带宽/MHz320信噪比/dB>6PRF/kHz2~7峰值功率/W120
表2各波束的PRF及积分时间入射角/(b)PRF/kHz脉冲个数子周期/ms有效周期/ms02109048.74510241012033.73010441012033.7301066.614526.422.786.618533.930.2106.323041.537.8总值169.2150.7
表3给出了三种海面状况的方向谱模型及仿真时的风速/海况,图2显示与之对应的海况,即分别是完全成熟的风浪(P-M谱)、涌浪和JONSWAP风浪。方向谱存在180b的方向模糊。需要注意的是P-M谱中的风速指的是海面19.5m处的风速,而JONSWAP谱中的风速指的是海面10m处的风速。对于JONSWAP谱,A=0.076(gx/U2)-0.22。这三种典型的海浪谱模型和中等风速下的分析流程和结果可以推广到更复杂的海面状况下的波谱仪测量精度的研究。
115期 林文明等:星载雷达波谱仪反演海浪谱的精度研究