CN114252875B - 一种成像高度计数据的高精度网格化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种成像高度计数据高精度网格化方法,本发明将成像高度计距离向测量精度定量化表达为误差置信值,利用观测点的误差置信值对网格化插值时的海面动力高度进行修正,可将由于观测系统误差导致的不同测量位置点的非等精度测量,修正为近似等精度测量,提高了网格化插值时的海面动力高度精度,可为海洋三维重构、海洋表面流场计算提供高精度的海面动力高度,从而提高了业务化海洋环境保障精度。
Description
技术领域
本发明属于海洋环境遥感技术领域,具体涉及一种成像高度计数据的高精度网格化方法,即一种海面高度网格化插值时通过误差影响修正提高网格化精度的方法。
背景技术
雷达高度计是重要的海洋微波遥感器,其通过分析海洋回波信号特征来获取海洋信息,包括海面高度、有效波高和海面风速等,进而可提取海浪、潮汐、中尺度涡与环流、海平面变化、海洋重力异常与大地水准面等信息。通过卫星测高技术,可以获取全球范围内的海洋观测数据特别是海洋动力环境数据,有效弥补海洋现场观测资料的不足。
但雷达高度计由于数据采集方法的先天不足,仅能获得一维的沿轨数据,数据的空间分辨率和时间分辨率低。为获取大范围的海面高度,大幅宽成像高度计应运而生。成像高度计是一种在传统雷达高度计基础上发展起来的新型雷达高度计,是小观测角的干涉SAR和传统底视高度计的结合,侧重于高精度宽刈幅的海面高度测量。其基本原理是通过测量两天线相对时延(或相位差)求得精确的观测角,再根据精确测量的距离值,最终测得海面高度。
目前,国际上典型的成像高度计有两个,一是我国研制的并已经成功发射的天宫二号微波成像高度计,另一是美国将要发射的SWOT成像高度计。天宫二号微波成像高度计能够对海洋进行干涉成像观测,得到海面高度等观测参数,观测刈幅可达35km;SWOT卫星观测刈幅可达120km。由于成像高度计的高测量精度、高时空分辨率和成像技术,能有效地应用于海洋、陆地冰盖、雪盖及冰川的研究中,其拥有广阔的应用前景。实际实用时,为提高测量精度,星载成像高度计系统设计需要关注海面高度测量误差分配、指标体系建立等的问题。
虽然成像高度计具有一定的观测幅宽,对于数百上千公里的海洋动力环境而言,还是不满足要求的。实际应用中,将关注的大面海域进行网格化格点划分,利用成像高度计在关注海域获取的多个沿轨海面动力高度数据进行网格化插值,即计算各网格点的海面动力高度,得到大面的海面动力高度,其可为海面流场计算、三维重构提供数据支持。成像高度计由于受观测条件影响,其沿距离向的误差值随观测角的增加而变化,在进行网格化插值的时候,如果不考虑这个误差影响,将出现不同测量精度的观测值同时计算一个网格点的情况,从而导致网格化产品精度降低。因此,在进行多轨的成像高度计海面高度网格化时,应对距离向误差变化的影响应进行修正,这必将提高大面海面动力高度的反演精度,具有重要的应用意义。
发明内容
本发明提供一种成像高度计数据高精度网格化方法,即一种海面高度网格化插值时通过误差影响修正提高网格化精度的方法,从而弥补现有技术的不足。
本发明所提供的成像高度计数据高精度网格化方法,包括如下的步骤:
S1:获取海面高度沿轨测量数据即成像高度计的海面高度观测数据SSH测;
S2:根据海面动力高度反演模型计算各测量点的海面动力高度,海面动力高度反演模型为:
sla=SSH测-MSS-Htide-HIB-Δh
式中,Δh为测量误差,MSS为平均海平面高度,Htide为潮汐高度,HIB为逆气压高度;
S3:根据仿真观测误差,计算每个观测点的观测误差,利用公式分别统计不同观测角的误差置信值Reθ;
式中,θ为观测角,ei为θ观测角下沿轨的多景n个点海面动力高度观测误差,为观测误差ei的平均值;
S4:建立拟合误差置信值与观测角关系的函数关系公式
Reθ=a*θ2+b*θ+c
其中Ka波段:
Re(θ)=-2.975*10-5*θ2+0.001565*θ+0.01582
Ku波段:
Re(θ)=6.427*10-5*θ2+-0.0004067*θ+0.0223;
S5:将计算海域划分为(约4.6公里*4.6公里)的网格点,用于计算海面动力高度;
S6:对于每个待插值计算的网格点(x,y),以一定的搜索半径检索网格点附近的测量点,读取相应测量点的观测角θ(i,j)及海面动力高度sla(i,j);其中1≤x≤481,1≤y≤481,i代表轨道号,j代表测量点号;
S7:基于检索到的测量点观测角θ(i,j),计算每个观测点的Reθ(i,j),并求出待参与插值的各测量点的误差置信值中的最大值Remax;
当某观测点的误差置信值等于误差置信最大值时,其对插值点海面动力高度的贡献为1;
当观测点的误差置信值数值变小时,其对插值点海面动力高度的贡献应比误差大的观测点大,贡献值大于1;
S8:计算待参与插值的各测量点的权重因子k'ij;
其中Reθij表示观测角为θ,第i个轨道,第j个观测点的误差置信值,
S9:计算待参与插值的各测量点的权重系数kij;
其中k'ij(Reθ)为第i个轨道、第j个已知点海面动力高度与误差置信值相关的权重因子;
S10:计算待插值网格点的SLA(x,y);
式中SLA(x,y)表示待插值点(x,y)处的海面动力高度,sla(xij,yij)表示在插值点附近的相关尺度内第i个轨道、第j个观测点(xij,yij)的海面动力高度,kij(Reθ)表示与误差置信值相关的权重系数,M代表总的轨道数,N表示第i个轨道的总测量点数;
S11:循环计算每个网格点的海面动力高度,最终获得大面的海面动力高度。
本发明将成像高度计距离向测量精度定量化表达为误差置信值,利用观测点的误差置信值对网格化插值时的海面动力高度进行修正,可将由于观测系统误差导致的不同测量位置点的非等精度测量,修正为近似等精度测量,提高了网格化插值时的海面动力高度精度,可为海洋三维重构、海洋表面流场计算提供高精度的海面动力高度,从而提高了业务化海洋环境保障精度。
附图说明
图1为考虑成像高度计误差影响时网格化插值流程图;
图2为误差置信值函数拟合流程图;
图3为本发明的对应某升轨的沿轨海面高度观测图;
图4为本发明的观测角为4°的海面高度观测误差波动图;
图5为本发明的误差置信值与观测角之间统计的变化关系图;
图6为本发明的待插值点及观测点的位置示意图;
图7为本发明的Ka、Ku波段误差置信值与观测角的变化关系拟合图。
具体实施方式
本发现提供了一种成像高度计数据高精度网格化方法,即在成像高度计海面动力高度网格化插值时,对沿轨距离向误差影响进行修正,其表现为网格化插值时权重系数的确定。考虑误差影响的待插值点海面动力高度由以下表达式计算。
式中,SLA(x,y)表示待插值点(x,y)处的海面动力高度,sla(xij,yij)表示在插值点附近的相关尺度内第i个轨道、第j个观测点(xij,yij)的海面动力高度,kij(Reθ)表示与误差置信值相关的权重系数,M代表总的轨道数,N表示第i个轨道的总测量点数。
误差置信值是指在成像高度计沿轨观测条带(图3)的距离向上,各个测量点的观测值误差范围,其可用海面动力高度误差值Reθ表示,代表测量值的精度。
对应沿轨观测条带,不同观测角观测点的海面动力高度误差值Reθ是不一样的。观测角越小,其观测精度越高,则误差值越小,反之,观测角越大,其观测精度越小,则误差值越大(图4)。
对于某固定的观测角,海面动力高度误差值通过统计多轨图像中,相同观测角观测点的海面动力高度测量误差的统计特征确定。其可取测量误差的均方根值、平均值、或误差分布的最大值。根据统计理论,选择误差的均方根值表示更优。
海面动力高度由成像高度计测量的海面高度减去平均海平面得到。通常海面动力高度反演时,使用的平均海平面数据是多星多年遥感数据获取的产品数据,其与测量条件无关,即成像高度计海面动力高度沿轨误差的统计特征与海面高度沿轨误差一致。
海面高度观测误差包括干大气误差、湿大气误差、电离层误差、基线长度误差、基线倾角误差、随机相位误差、定轨误差、处理误差,通常这些观测误差项会由载荷部门测量,并在发布的测量数据中给出,对各误差项求和得到观测误差。
利用单轨测量的海面高度及各误差项值数据,计算各观测点的海面动力高度及观测误差,按观测角分别统计沿轨多景海面动力高度观测误差均方根值Reθ(图5),均方根值即观测角对应的误差置信值,如下式:
式中,θ为观测角,ei为θ观测角下沿轨的多景n个点海面动力高度观测误差,为观测误差ei的平均值。
将统计结果制成对应观测角的误差置信值查找表。
观测误差置信值与观测角有关。观测角小,观测误差置信值小;观测角大,观测误差置信值大。
权重系数是计算网格点海面动力高度值时,各参与计算的观测点海面动力高度的贡献度大小。
权重系数与观测点和待插值点的距离、相关性有关,简单情况下,可不考虑距离和相关性影响。假设每个测量值贡献度一样,则权重系数相同kij,如下式
由于成像高度计存在随观测角变化的误差置信值,即不同观测角的测量精度不一样,计算权重系数时,应考虑观测角的影响,并对其进行修正,保证进行插值计算的各观测点是近似等精度测量的。
考虑与观测角有关的测量误差影响时,权重系数公式对应的权重系数表达式kij变为:
式中,k'ij(Reθ)为第i个轨道、第j个已知点海面动力高度与误差置信值相关的权重因子。
单个测量点的权重因子k'ij(Reθ)表达为
Reθij表示观测角为θ,第i个轨道,第j个观测点的误差置信值,其与i,j无关,仅与观测角θ有关。
Reθmax是误差置信最大值,其是参与插值的各测量点海面动力高度的误差置信值中的最大值。以图6所示情形为例:
Reθmax=max(Reθ1,Reθ2,Reθ3...)
式中,(x,y)为待插值点,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...为已知的观测点,Reθmax为误差置信最大值。
当某观测点的误差置信值等于误差置信最大值时,其对插值点海面动力高度的贡献为1;
当观测点的误差置信值数值变小时,其对插值点海面动力高度的贡献应比误差大的观测点大,贡献值大于1。
最小误差置信值对插值点海面动力高度的贡献最大。
在计算误差权重时,与观测角对应的误差置信值可通知查表确定,也可采用函数表达式。函数表达式由观测误差置信值与观测角的变化关系拟合得到。
根据观测误差置信值Reθ随观测角θ的变化关系曲线,设误差置信值与观测角有如下函数关系:
Reθ=a*θ2+b*θ+c
成像高度计通常采用Ku和Ka波段。对应不同的观测波段,可分波段拟合误差置信值与观测角函数关系式(图7)。
基于成像高度计观测数据,可得到对应公式Reθ=a*θ2+b*θ+c不同波段的拟合系数。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例1
下面以中国某一海域范围内,2020年1月1日-2020年1月7日14景沿轨海面高度成像高度计仿真观测数据为例,按照图1所示流程计算大面海面动力高度,说明成像高度计数据的误差修正影响方法。
1)获取载荷部门仿真的成像高度计海面高度观测数据SSH测,仿真数据根据一定的成像高度计观测条件,对真实海面仿真成像得到。真实的海面数据包含真实的海面动力高度数据,其可作为反演结果的检验数据。
2)根据海面动力高度反演模型计算各测量点的海面动力高度。海面动力高度反演模型为:
sla=SSH测-MSS-Htide-HIB-Δh
式中,Δh为测量误差,MSS为平均海平面高度,Htide为潮汐高度,HIB为逆气压高度。后三项可通过标准模型计算得到
3)根据载荷部门提供的各项仿真观测误差,计算每个观测点的观测误差,利用分别统计不同观测角的误差置信值Reθ。
4)按照图2所示流程,拟合误差置信值与观测角关系,建立二者函数关系Reθ=a*θ2+b*θ+c;利用多年的仿真数据,可得
Ka波段:
Re(θ)=-2.975*10-5*θ2+0.001565*θ+0.01582
Ku波段:
Re(θ)=6.427*10-5*θ2+-0.0004067*θ+0.0223
5)将计算海域划分为(约4.6公里*4.6公里)的网格,共481*481=231361个待计算海面动力高度的网格点;
6)对于每个待插值计算的网格点(x,y),以一定的搜索半径(此处取70公里)检索网格点附近的测量点,读取相应测量点的观测角θ(i,j)及海面动力高度sla(i,j)。其中1≤x≤481,1≤y≤481。i代表轨道号,j代表测量点号。
7)基于检索到的测量点观测角θ(i,j),利用如下的公式计算每个观测点的Reθ(i,j),并求出待参与插值的各测量点的误差置信值中的最大值Remax;
Ka波段:
Re(θ)=-2.975*10-5*θ2+0.001565*θ+0.01582
Ku波段:
Re(θ)=6.427*10-5*θ2+-0.0004067*θ+0.0223
8)计算待参与插值的各测量点的权重因子k'ij;
其中Reθij表示观测角为θ,第i个轨道,第j个观测点误差置信值,
9)计算待参与插值的各测量点的权重系数kij;
其中k'ij(Reθ)为第i个轨道、第j个已知点海面动力高度与误差置信值相关的权重因子;
10)计算待插值网格点的SLA(x,y)。
循环计算每个网格点的海面动力高度,最终获得的该海域范围内,2020年1月1日-2020年1月7日七天融合的海面动力高度。
将融合得到的大面海面动力高度与真实的海面动力高度比较,其标准偏差为4.7cm。比不作误差影响修正时,精度有显著的提高。
以上实施方式仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变化和变型,因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴,本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (5)
1.一种成像高度计数据高精度网格化方法,其特征在于,所述的方法包括如下的步骤:
S1:获取海面高度沿轨测量数据即成像高度计的海面高度观测数据SSH测;
S2:根据海面动力高度反演模型计算各测量点的海面动力高度,海面动力高度反演模型为:
sla=SSH测-MSS-Htide-HIB-Δh
式中,Δh为测量误差,MSS为平均海平面高度,Htide为潮汐高度,HIB为逆气压高度;
S3:根据仿真观测误差,计算每个观测点的观测误差,利用公式分别统计不同观测角的误差置信值Reθ;
式中,θ为观测角,ei为θ观测角下沿轨的多景n个点海面动力高度观测误差,为观测误差ei的平均值;
S4:建立拟合误差置信值与观测角关系的函数关系公式
Reθ=a*θ2+b*θ+c;
S5:将计算海域划分为网格点,用于计算海面动力高度;
S6:对于每个待插值计算的网格点(x,y),检索网格点附近的测量点,读取相应测量点的观测角θ(i,j)及海面动力高度sla(i,j);其中1≤x≤481,1≤y≤481,i代表轨道号,j代表测量点号;
S7:基于检索到的测量点观测角θ(i,j),计算每个观测点的Reθ(i,j),并求出待参与插值的各测量点的误差置信值中的最大值Remax;
S8:计算待参与插值的各测量点的权重因子k'ij;
其中Reθij表示观测角为θ,第i个轨道,第j个观测点的误差置信值,
S9:计算待参与插值的各测量点的权重系数kij;
其中k'ij(Reθ)为第i个轨道、第j个已知点海面动力高度与误差置信值相关的权重因子;
S10:计算待插值网格点的SLA(x,y);
式中SLA(x,y)表示待插值点(x,y)处的海面动力高度,sla(xij,yij)表示在插值点附近的相关尺度内第i个轨道、第j个观测点(xij,yij)的海面动力高度,kij(Reθ)表示与误差置信值相关的权重系数,M代表总的轨道数,N表示第i个轨道的总测量点数;
S11:循环计算每个网格点的海面动力高度,最终获得大面的海面动力高度。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的S4中Ka波段拟合误差置信值与观测角关系的函数关系公式如下:
Re(θ)=-2.975*10-5*θ2+0.001565*θ+0.01582。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的S4中Ku波段拟合误差置信值与观测角关系的函数关系公式如下:
Re(θ)=6.427*10-5*θ2+-0.0004067*θ+0.0223。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的S5中将计算海域划分为的网格点。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的S7中当某观测点的误差置信值等于误差置信最大值时,其对插值点海面动力高度的贡献为1;当观测点的误差置信值数值变小时,其对插值点海面动力高度的贡献应比误差大的观测点大,贡献值大于1。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116399294B (zh) * | 2023-06-08 | 2023-09-05 | 山东科技大学 | 一种基于成像高度计比容高度法的海面高度检验分析方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112115406A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-22 | 自然资源部第二海洋研究所 | 基于遥感海面数据的海洋内部中尺度涡反演方法及系统 |
CN113126122A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-16 | 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 | 干涉成像高度计与激光雷达双星伴飞海洋观测方法及系统 |
CN113189559A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-07-30 | 中国人民解放军海军潜艇学院 | 一种星载成像高度计遥感数据海底地形反演方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9653003B2 (en) * | 2014-03-21 | 2017-05-16 | The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. | Navigation by ocean surface topography |
-
2021
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112115406A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-22 | 自然资源部第二海洋研究所 | 基于遥感海面数据的海洋内部中尺度涡反演方法及系统 |
CN113126122A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-07-16 | 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 | 干涉成像高度计与激光雷达双星伴飞海洋观测方法及系统 |
CN113189559A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-07-30 | 中国人民解放军海军潜艇学院 | 一种星载成像高度计遥感数据海底地形反演方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
High-Resolution Imaging of the Ocean Surface Backscatter by Inversion of Altimeter Waveforms;JEAN TOURNADRE et al.;《JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND OCEANIC TECHNOLOGY》;20111231;第28卷;第1050-1062页 * |
JASON-1与TOPEX/POSEIDON 卫星高度计数据在中国海和西北太平洋的一致性分析及印证;于振涛 等;《中国海洋大学学报》;20060531;第36卷;第189-196页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN114252875A (zh) | 2022-03-29 |
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