CN106324275A - 一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种新的利用双视角光学遥感图像探测海面风速的方法。该方法利用同步或准同步观测获得的双视角光学遥感图像记录的海面粗糙度几乎不变的特征,通过比值法,建立了一种新的双视角太阳耀光辐射强度海面粗糙度之间的定量关系,实现了海面粗糙度和海面风速的逐像元计算。该方法可用于高分辨率的海面风速信息,是遥感信息技术用于海面风速探测的中项创新,具有极大的实用价值。

Description

一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法
技术领域
本发明属于海洋遥感技术应用领域,具体是一种能够利用双视角光学遥感图像中所含的不同灰度信息,如所希望那样测量海面风速的方法。
背景技术
海面风速是基础的海洋环境要素,海面风速探测是认识海洋环境基础工作,也是现今海洋学研究的迫切需求,对于应对全球气候变化、保障海洋环境安全都有十分重要的意义。面向全球广阔的海洋的海面风速探测需求,离散分布的浮标和气象站已难以满足要求。遥感方法已成为全球海面风场探测的主要方法,其基本原理是:海面风速驱动下会引起海面粗糙度的变化,不同的海面粗糙度可以被遥感器探测并记录为不同的强度信息。相关业务化工作中已经建立了海面粗糙度和海面风速的定量关系,因此海面风速遥感探测的关键是海面粗糙度的定量探测。微波散射计和微波辐射计是当前最主要的两种风速探测遥感器,两者的基本原理都是电磁散射强度与海面粗糙度相关。这两种方法能业务化获得风场数据,其探测误差为2m/s左右,然而其海面风速的探测分辨率为数十千米,难以满足高分辨率风速的需求。高分辨率合成孔径雷达技术的发展,提供了一种高分辨率海面风速探测的手段,但其探测范围较小。海洋光学遥感器应用中,太阳耀光信号作为一种污染或干扰信息,被掩膜处理掉。前人研究表明海洋光学遥感图像中的太阳耀光信号强度与海面粗糙度相关,但受到太阳耀光辐射传输复杂过程的影响,难以直接利用太阳耀光辐射信息号探测海面粗糙度,也就难以完成海面风速探测。仅有的工作是基于拟合迭代方法开展了区域性的海面风速光学遥感探测实验,但仍然无法实现逐像元的高分辨率风速探测。因此,从检索到的公开资料看,尚未有与本发明完全一致的实现基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法。
本发明利用遥感技术方法的大范围覆盖和高频率重访的能力,基于双视角光学遥感图像中所包含的不同辐射信息,通过信息处理计算获得海面风速信息。
发明内容
本发明的目的是提供了一种新的基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法。
本发明通过以下技术方案实现:
一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于其包括以下步骤:
(1)选取由同一遥感平台同时或准同时(相隔时间很短,指间隔时间小于5分钟)成像的双视角光学遥感图像,根据观测方向与遥感平台运动方向的关系,分别记为前视遥感图像(N)和后视遥感图像(B)。
(2)根据遥感图像的成像时间确定太阳高度角(θ0)和方位角
(3)根据遥感图像文件所记录的遥感图像获取时的轨道倾角(S)和侧视角(P),分别逐像元地计算前视遥感图像的传感器高度角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器高度角(θB)和方位角
(4)对前视遥感图像和后视遥感图像分别进行大气校正,获得前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)。
(5)利用太阳耀光辐射传输模型和海面波面倾斜概率模型,分别建立前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)与海面粗糙度的关系。
(6)采用比值法,逐像元地计算获得海面粗糙度。
(7)利用海面粗糙度和海面风速的定量关系,计算海面风速,获得整幅图像的风速信息。
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(2)中,根据获取的遥感图像的经纬度位置和成像时间,逐像元计算太阳天顶角(θ0)和方位角太阳天顶角(θ0)的计算方法为:
θ0=90°-h0
sinh0=sinγsinδ0+cosγcosδ0cost0
公式中,各参数确定如下:
①h0为太阳高度角;
②γ为当地纬度,即遥感图像各像元的纬度;
③t0为当地太阳时角,由遥感图像时的地方时确定,中午12时为0°,每早一小时差-15°,每晚一小时差15°;
④δ0为太阳赤纬角,计算方法为:
其中,D为某天在儒略历中该年中的排序,如2016年1月1日,D为1。
太阳方位角的计算方法为:
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(3)中根据遥感图像文件所记录的遥感图像获取时的轨道倾角(S)和侧视角(P),分别逐像元地计算前视遥感图像的传感器高度角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器高度角(θB)和方位角计算公式如下:
θN=|n*IFOV+P|
其中,n为距离中心像元的像元数,在中心点左边为正值,右边为负值;IFOV为遥感器的视场角。
其中,h为遥感器的高度;m为遥感图像的空间分辨率;前视方向和后视方向的夹角;
其中,G为前视和后视影像的基高比。
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(4)中对前视遥感图像和后视遥感图像分别进行大气校正,获得前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)。大气校正的过程是根据步骤(2)确定的太阳高度角(θ0)和方位角步骤(3)确定的前视遥感图像的传感器高度角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器高度角(θB)和方位角分别计算前视遥感图像的瑞利散射强度(LrN)和气溶胶散射强度(LaN)、后视遥感图像的瑞利散射强度(LrB)和气溶胶散射强度(LaB),计算方式采用单次散射函数进行计算:
公式中,各参数确定如下:
①下标x为r和a,分别代表瑞利散射和气溶胶散射;
②下标y为N和B分别代表前视遥感图像和后视遥感图像;
③ρ为大气分子单次散射率;
④τ为大气光学厚度;
⑤F0为大气层外太阳垂直辐照度;
⑥α±为散射角,由下式计算:
⑦P(α±)为散射相函数;
⑧R为菲尼尔反射率。
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(4)中,获得LrN、LaN、LrB)和LaB后,采用以下公式计算前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB):
Lgy=Lty-Lry-Lay
其中下标y为N和B分别代表前视遥感图像和后视遥感图像,Lty为遥感图像记录的辐射强度。
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(5)中利用太阳耀光辐射传输模型和海面波面倾斜概率模型,分别建立前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)与海面粗糙度的关系:
公式中,各参数确定如下:
①F0为大气层外太阳垂直辐照度;
②T0为太阳光大气直射透过率;
③ωN和ωB分别是前视遥感图像和后视遥感图像的反射角,计算方法为:
其中,下标y为前视(N)和后视(B)。
④R为菲尼尔反射率,计算方法如下:
其中ω’为海水的折射角,计算方法为:
⑤βN和βB分别为前视和后视的反射面倾角,计算方法为:
其中,下标y为前视(N)和后视(B)。
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(6)中将步骤(5)获得的前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)进行比值计算:
通过变形可以获得海面粗糙度
所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(7)中利用步骤(6)获得的海面粗糙度信息,逐像元地计算获得10米海面风速(U10)。计算方法海面粗糙度和海面风速之间的定量关系:
利用该公式逐像元计算10米海面风速,获得海面风速探测结果。
本发明的有益效果是:
本发明的显著特点是利用同步或准同步观测的两个视角光学遥感图像,通过遥感成像几何关系,计算了前视遥感图像的高度角和方位角、后视遥感图像的高度角和方位角。然后经过对前视遥感图像和后视遥感图像进行大气校正获得前视太阳耀光辐射强度和后视太阳耀光辐射强度。基于同步和准同步观测的海面粗糙度保持不变的特征,建立了前视太阳耀光辐射强度、后视太阳耀光辐射强度与海面粗糙度的关系,且通过比值计算法,建立了海面粗糙度的计算方法。进一步利用海面粗糙度和10米海面风速的定量关系,计算获得海面风速。该发明提出了利用双视角光学遥感图像探测海面风速的新方法,是遥感信息技术用于海面风速探测的一项创新,在海洋环境监测研究中具有极大的实用价值。
附图说明
图1是基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法的技术路线图;
图2是典型遥感图像探测的海面风速与浮标实测风速水深的比较图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的实施作具体说明:
实施例1
根据本发明的基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法进行实验,技术路线如图1所示,具体包括如下步骤:
(1)选取由同一遥感平台同时或准同时(相隔时间很短,指间隔时间小于5分钟)成像的双视角光学遥感图像,根据观测方向与遥感平台运动方向的关系,分别记为前视遥感图像(N)和后视遥感图像(B)。
(2)根据遥感图像的成像时间确定太阳天顶角(θ0)和方位角
根据获取的遥感图像的经纬度位置和成像时间,逐像元地计算太阳天顶角(θ0)和方位角太阳天顶角(θ0)的计算方法为:
θ0=90°-h0
sinh0=sinγsinδ0+cosγcosδ0cost0
公式中,各参数确定如下:
①h0为太阳高度角;
②γ为当地纬度,即遥感图像各像元的纬度;
③t0为当地太阳时角,由遥感图像时的地方时确定,中午12时为0°,每早一小时差-15°,每晚一小时差15°;
④δ0为太阳赤纬角,计算方法为:
其中,D为某天在儒略历中该年中的排序,如2016年1月1日,D为1。
太阳方位角的计算方法为:
(3)根据遥感图像文件所记录的遥感图像获取时的轨道倾角(S)和侧视角(P),分别逐像元地计算前视遥感图像的传感器天顶角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器天顶角(θB)和方位角
根据遥感图像文件所记录的遥感图像获取时的轨道倾角(S)和侧视角(P),分别逐像元地计算前视遥感图像的传感器天顶角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器天顶角(θB)和方位角计算公式如下:
θN=|n*IFOV+P|
其中,n为距离中心像元的像元数,在中心点左边为正值,右边为负值;IFOV为遥感器的视场角。
其中,h为遥感器的高度;m为遥感图像的空间分辨率;前视方向和后视方向的夹角;
其中,G为前视和后视影像的基高比。
(4)对前视遥感图像和后视遥感图像分别进行大气校正,获得前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB):
对前视遥感图像和后视遥感图像分别进行大气校正,获得前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)。大气校正的过程是根据步骤(2)确定的太阳天顶角(θ0)和方位角以及步骤(3)确定的前视遥感图像的传感器天顶角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器天顶角(θB)和方位角分别计算前视遥感图像的瑞利散射强度(LrN)和气溶胶散射强度(LaN)、后视遥感图像的瑞利散射强度(LrB)和气溶胶散射强度(LaB),计算方式采用单次散射函数进行计算:
公式中,各参数确定如下:
①下标x为r和a,分别代表瑞利散射和气溶胶散射;
②下标y为N和B分别代表前视遥感图像和后视遥感图像;
③ρ为大气分子单次散射率;
④τ为大气光学厚度;
⑤F0为大气层外太阳垂直辐照度;
⑥α±为散射角,由下式计算:
⑦P(α±)为散射相函数;
⑧R为菲尼尔反射率。
获得LrN、LaN、LrB)和LaB后,采用以下公式计算前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB):
Lgy=Lty-Lry-Lay
其中,下标y为N和B,分别代表前视遥感图像和后视遥感图像,Lty为遥感图像记录的辐射强度。
(5)利用太阳耀光辐射传输模型和海面波面倾斜概率模型,分别建立前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)与海面粗糙度的关系:
基于双视角同步或准同步观测的海面粗糙度保持不变的特征,分别建立前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)与海面粗糙度的关系:
公式中,各参数确定如下:
①F0为大气层外太阳垂直辐照度;
②T0为太阳光大气直射透过率;
③ωN和ωB分别是前视遥感图像和后视遥感图像的反射角,计算方法为:
其中,下标y为前视(N)和后视(B)。
④R为菲尼尔反射率,计算方法如下:
其中ω’为海水的折射角,计算方法为:
⑤βN和βB分别为前视和后视的反射面倾角,计算方法为:
其中,下标y为前视(N)和后视(B)。
(6)采用比值法,逐像元地计算获得海面粗糙度。
将上一步获得的前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)进行比值计算:
通过变形可以获得海面粗糙度
利用前面我们已经获得的前视太阳耀光辐射强度(LgN)和后视太阳耀光辐射强度(LgB)、太阳天顶角(θ0)和方位角前视遥感图像的传感器天顶角(θN)和方位角后视遥感图像的传感器天顶角(θB)和方位角可以逐像元地完成海面粗糙度的计算。
(7)利用海面粗糙度和海面风速的定量关系,计算海面风速,获得整幅图像的风速信息:
根据上一步获得的海面粗糙度信息,逐像元地计算获得10米海面风速(U10)。计算方法海面粗糙度和海面风速之间的定量关系:
根据时间和空间位置匹配方法,选取了与浮标实测风速匹配的6幅双视角遥感图像(ASTER立体观测遥感图像)进行了海面风速探测实验,6幅遥感探测海面风速平均值与浮标实测风速的比较如图2所示。结果表明,两者之间最小偏差为0.51m/s,最大偏差为3.06m/s,平均绝对偏差为1.517m/s,表明遥感探测风速和浮标实测风速之间也具有很好的一致性,可见本发明具有巨大的应用潜力。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于其包括以下步骤:
(1)选取由同一遥感平台,在时间间隔小于5分钟内成像的双视角光学遥感图像,根据观测方向与遥感平台运动方向的关系,分别记为前视遥感图像N和后视遥感图像B;
(2)根据遥感图像的成像时间确定太阳高度角θ0和方位角
(3)根据遥感图像文件所记录的遥感图像获取时的轨道倾角S和侧视角P,分别逐像元地计算前视遥感图像的传感器高度角θN和方位角后视遥感图像的传感器高度角θB和方位角
(4)对前视遥感图像和后视遥感图像分别进行大气校正,获得前视太阳耀光辐射强度LgN和后视太阳耀光辐射强度LgB
(5)利用太阳耀光辐射传输模型和海面波面倾斜概率模型,分别建立前视太阳耀光辐射强度LgN和后视太阳耀光辐射强度LgB与海面粗糙度的关系;
(6)采用比值法,逐像元地计算获得海面粗糙度;
(7)利用海面粗糙度和海面风速的定量关系,计算海面风速,获得整幅图像的风速信息。
2.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(2)中,根据获取的遥感图像的经纬度位置和成像时间,逐像元计算太阳天顶角θ0和方位角太阳天顶角θ0的计算方法为:
θ0=90°-h0
sinh0=sinγsinδ0+cosγcosδ0cost0
公式中,各参数确定如下:
①h0为太阳高度角;
②γ为当地纬度,即遥感图像各像元的纬度;
③t0为当地太阳时角,由遥感图像时的地方时确定,中午12时为0°,每早一小时差-15°,每晚一小时差15°;
④δ0为太阳赤纬角,计算方法为:
其中,D为某天在儒略历中该年中的排序;
太阳方位角的计算方法为:
3.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(3)中根据遥感图像文件所记录的遥感图像获取时的轨道倾角S和侧视角P,分别逐像元地计算前视遥感图像的传感器高度角θN和方位角后视遥感图像的传感器高度角θB和方位角计算公式如下:
θN=|n*IFOV+P|
其中,n为距离中心像元的像元数,在中心点左边为正值,右边为负值;IFOV为遥感器的视场角;
其中,h为遥感器的高度;m为遥感图像的空间分辨率;前视方向和后视方向的夹角;
其中,G为前视和后视影像的基高比。
4.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(4)中对前视遥感图像和后视遥感图像分别进行大气校正,获得前视太阳耀光辐射强度LgN和后视太阳耀光辐射强度LgB;大气校正的过程是根据步骤(2)确定的太阳高度角θ0和方位角步骤(3)确定的前视遥感图像的传感器高度角θN和方位角后视遥感图像的传感器高度角θB和方位角分别计算前视遥感图像的瑞利散射强度LrN和气溶胶散射强度LaN、后视遥感图像的瑞利散射强度LrB和气溶胶散射强度LaB,计算方式采用单次散射函数进行计算:
L x y = ω x τ x F 0 [ P x ( α y - ) + ( R ( θ 0 ) + R ( θ y ) P x ( α y + ) ) ] 4 πcosθ y
公式中,各参数确定如下:
①下标x为r和a,分别代表瑞利散射和气溶胶散射;
②下标y为N和B分别代表前视遥感图像和后视遥感图像;
③ρ为大气分子单次散射率;
④τ为大气光学厚度;
⑤F0为大气层外太阳垂直辐照度;
⑥α±为散射角,由下式计算:
⑦P(α±)为散射相函数;
⑧R为菲尼尔反射率。
5.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(4)中,获得LrN、LaN、LrB和LaB后,采用以下公式计算前视太阳耀光辐射强度LgN和后视太阳耀光辐射强度LgB
Lgy=Lty-Lry-Lay
其中下标y为N和B分别代表前视遥感图像和后视遥感图像,Lty为遥感图像记录的辐射强度。
6.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(5)中利用太阳耀光辐射传输模型和海面波面倾斜概率模型,分别建立前视太阳耀光辐射强度LgN和后视太阳耀光辐射强度LgB与海面粗糙度的关系:
公式中,各参数确定如下:
①F0为大气层外太阳垂直辐照度;
②T0为太阳光大气直射透过率;
③ωN和ωB分别是前视遥感图像和后视遥感图像的反射角,计算方法为:
其中,下表y为前视(N)和后视(B);
④R为菲尼尔反射率,计算方法如下:
R ( ω ) = 1 2 [ sin 2 ( ω - ω ′ ) sin 2 ( ω + ω ′ ) + tan 2 ( ω - ω ′ ) tan 2 ( ω + ω ′ ) ] ,
其中ω’为海水的折射角,计算方法为:
sinω ′ = sin ω 1.34 .
⑤βN和βB分别为前视和后视的反射面倾角,计算方法为:
cosβ y = cosθ 0 + cosθ y 2 cosω y .
其中,下表y为前视N和后视B。
7.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(6)中将步骤(5)获得的前视太阳耀光辐射强度LgN和后视太阳耀光辐射强度LgB进行比值计算:
L g N L g B = R ( ω N ) cosθ B cos 4 β B R ( ω B ) cosθ N cos 4 β N exp [ tan 2 β B - tan 2 β N σ 0 2 ]
通过变形可以获得海面粗糙度
σ 0 2 = ( tan 2 β B - tan 2 β N ) / L n [ L g N R ( ω B ) cosθ N cos 4 β N / L g B R ( ω N ) cosθ B cos 4 β B ] .
8.如权利要求1所述的一种基于双视角光学遥感图像的海面风速探测方法,其特征在于步骤(7)中利用步骤(6)获得的海面粗糙度信息,逐像元地计算获得10米海面风速U10;计算方法海面粗糙度和海面风速之间的定量关系:
σ 0 2 = 0.003 + 0.00512 U 10
利用该公式逐像元计算10米海面风速,获得海面风速探测结果。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110398738A (zh) * 2019-06-09 2019-11-01 自然资源部第二海洋研究所 一种利用遥感图像反演海面风速的方法
CN114324973A (zh) * 2022-03-17 2022-04-12 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 台风风速反演方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101915914A (zh) * 2010-07-30 2010-12-15 南京信息工程大学 一种基于查找表的遥感影像逐像元大气校正方法
CN102998667A (zh) * 2012-12-03 2013-03-27 北京航空航天大学 一种基于偏振遥感探测的波浪水面太阳耀光剥离方法
US20130147659A1 (en) * 2011-10-24 2013-06-13 Korea Meteorological Administration System for detecting sea-surface wind, using satellite observation, and a method for detecting sea-surface wind
CN103605887A (zh) * 2013-11-13 2014-02-26 北京航空航天大学 一种在轨卫星成像波浪水面太阳耀光时空分布仿真模型
CN104914418A (zh) * 2015-05-19 2015-09-16 华中科技大学 一种海浪斜率分布的微波散射遥感方法
CN105825438A (zh) * 2016-04-06 2016-08-03 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 一种基于海面粗糙度的海上风电场风能评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101915914A (zh) * 2010-07-30 2010-12-15 南京信息工程大学 一种基于查找表的遥感影像逐像元大气校正方法
US20130147659A1 (en) * 2011-10-24 2013-06-13 Korea Meteorological Administration System for detecting sea-surface wind, using satellite observation, and a method for detecting sea-surface wind
CN102998667A (zh) * 2012-12-03 2013-03-27 北京航空航天大学 一种基于偏振遥感探测的波浪水面太阳耀光剥离方法
CN103605887A (zh) * 2013-11-13 2014-02-26 北京航空航天大学 一种在轨卫星成像波浪水面太阳耀光时空分布仿真模型
CN104914418A (zh) * 2015-05-19 2015-09-16 华中科技大学 一种海浪斜率分布的微波散射遥感方法
CN105825438A (zh) * 2016-04-06 2016-08-03 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 一种基于海面粗糙度的海上风电场风能评估方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110398738A (zh) * 2019-06-09 2019-11-01 自然资源部第二海洋研究所 一种利用遥感图像反演海面风速的方法
CN114324973A (zh) * 2022-03-17 2022-04-12 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 台风风速反演方法、装置、电子设备及存储介质

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