基于航海雷达图像的海面风向信息提取技术研究

摘要

海洋占了地球面积的三分之二，包含着丰富的渔业和矿产资源，因此探索和开发海洋资源将成为21世纪重要的研究课题。全方位、实时的监测海洋动力环境对于我们了解和开发海洋具有重要的指导意义。随着海洋遥感技术的发展，使得利用雷达反演海表面参数成为可能。本文在教研室在研项目的支持上，对利用航海雷达反演海面风向技术进行了研究，取得了比较满意的结果，为进一步研究航海雷达在海洋遥感领域的应用奠定了基础。
　　本文在对国内外海面风向反演相关文献的分析和研究基础上，分析了在SAR图像中风条纹的成因以及特性，结合合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar简称SAR）图像中风条纹的成因和特性分析了X波段航海雷达中风条纹的成因和特性，利用仿真实验对风条纹的特性进行了验证，仿真实验结果表明风条纹是静态的、低频的周期性条纹，并且与风向是平行的。在较短的时间间隔内，风条纹在雷达图像中的位置基本保持不变。由于风条纹与风向是平行的，因此可以利用局部梯度法反演海面风向，利用局部梯度法反演海面风向具有一定的反演精度，图像缩减问题会导致反演精度的降低。接下来，从风条纹的特性来分析，本文对光流法反演海面风向的可行性提出质疑，原因在于光流法是利用目标物体在图像序列中形成的运动场，从而推算出目标的移动方向和速度，这与风条纹的特性是相违背的。通过实验结果表明，利用光流法计算出风条纹的移动方向和移动速度均接近于零。
　　最后，本文分别介绍了谱方法的原理以及利用谱方法反演海面风向的具体实验步骤。并且局部梯度法和谱方法这两种方法反演海面风向的误差进行了对比，实验结果表明，利用谱方法反演海面风向比局部梯度法反演海面风向具有更高的反演精度。谱方法除了在反演精度方面优于局部梯度法以外，谱方法不需要对风条纹图像进行缩减从而可以避免由于图像缩减而造成的图像失真，计算较简单。谱方法首先对雷达图像中的风条纹进行二维离散傅里叶变换，将雷达图像中的风条纹信息从空间域转换到频率域，在风条纹的频谱图中，低波数谱峰值连线的垂线方向就是所选区域的风向。但是利用谱方法和局部梯度法反演海面风向都存在180°模糊问题，本文采用参考本地风向方法消除180°模糊。利用谱方法反演海面风向比利用局部梯度法反演海面风向具有一定的优越性。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文的组织结构

第2章 航海雷达成像机制及图像处理方法

2.1 航海雷达海杂波成像机制分析

2.2 雷达图像处理基本方法

2.3 本章小结

第3章 风条纹的成因分析及提取

3.1 SAR图像中风条纹的成因及影响因素

3.2 航海雷达图像中的风条纹情况

3.3 航海雷达图像中风条纹的特性研究

3.3 本章小结

第4章 经典反演海面风向算法研究

4.1 局部梯度法反演海面风向

4.2 光流法反演海面风向

4.3 本章小结

第5章 谱方法反演海面风向

5.1 谱方法反演海面风向的原理

5.2 谱方法反演海面风向的实验步骤

5.3 谱方法与局部梯度法比较

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢