CN116953708A - 一种基于合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演方法 - Google Patents

一种基于合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演方法，所述方法包括：获取原始星载SAR遥感图像、实际观测的SFMR以及SMAP风场数据；利用同极化的最大风速、交叉极化的最大风速与最大风速半径探究风速与最大风速半径之间的关系；根据探究结果构造出台风风场的反演模型；验证构建的反演模型的准确性，并采用该反演模型对台风风场进行反演。该反演方法解决了同极化SAR后向散射信号饱和导致风速反演中高风速不足和在交叉极化中条带存在使得台风风速反演不连续的技术问题。

Description

一种基于合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演方法
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达技术领域，具体是涉及一种合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演算法。
背景技术
海面风场是海气相互作用研究中最重要的参数之一，风对于海洋中的各种运动都有着直接或间接的影响，对于海气之间的热量、物质和水汽的交换具有重要的调节作用，海洋学和气象学领域的各项研究都需要海面风场的资料。传统的观测手段包括浮标、海洋站、不定期的船舶报告等，但由于台风的极端天气情况，其过境海洋区域的实时现场观测资料往往缺乏，而西北太平洋作为遭受台风影响最严重的区域之一，常需要利用卫星遥感手段取得资料对台风路径、台风强度、台风结构等进行实时监测和预报。随着遥感技术的发展，各种被动及主动式微波传感器成为获取海面风场的重要手段，如辐射计、高度计、散射计、合成孔径雷达等。其中，合成孔径雷迖(SAR)可获取相对更高空间分辨率的海面风场信息，更适用于近海和岛屿以及冰缘附近海域海面风场以及局地风场的测量，一定程度上弥补了散射计测风的不足，在台风监测方面发挥着越来越重要的作用，近年来备受关注。
SAR是一种主动式微波成像雷达，SAR通过测量海面后向散射信号，经处理可以得到海面后向散射强度图，即表征海面粗糙度的强度图像。海面风通过对海表面的作用，产生海表面波，改变海表面粗糙度，引起雷达后向散射系数信号变化。因此，利用SAR图像中海表面粗糙度信息与海面风场的相关关系可以反演获得海面风场信息。其中，地球物理模式函数(GMF)是较为常用的海面风场反演的手段。
21世纪是海洋的世纪，随着探索海洋的技术不断发展，传统的测风方法如岸基观测站、船只、浮标以及星载微波散射计已经无法满足某些高分辨率海表风场的数据需求。在海洋遥感技术中，合成孔径雷达(英文全称：Synthetic Aperture Radar,英文缩写：SAR)具有一定的优势。SAR是一种主动式微波成像雷达，通过发射一定频率的微波并测量其后向散射信号的幅值以及位相信息，可以得到海表后向散射强度的图像，这种图像拥有很高的分辨率，能达到几米的量级，而且SAR对海表粗糙度的变化十分敏感，可海表细微空间变化特征提供较多的海洋动力信息，例如海表风场、海表波浪、内波、海流、海冰、海面船只的尾流以及海表浮油等。同时，SAR作为一种微波成像雷达，可以在任何时间任何天气情况对海表进行观测。因此SAR是一种全天时、全天候和高分辨率观测海洋的成像雷达。
现有技术中，SAR可以在其运行轨道上全天候全天时连续获得对海洋表面大面积的高分辨率的图像，对海表风场的监测十分有利。例如，2014年欧空局(英文全称：EuropeanSpace Agency,英文缩写：ESA)发射的新一代C波段Sentinel-1SAR卫星条带式遥感图像，其单个像素元宽度可达10米，刈幅宽度可达80公里。目前，Sentinel-1SAR可提供垂直-垂直极化(VV极化)、水平-水平极化(HH极化)、水平-垂直极化(HV极化)以及垂直-水平极化(VH极化)四中双重极化方式。而C波段SAR同极化即VV极化与HH极化方式的海表风场反演技术CMODs已经完全成熟，且CMODs的地球物理模型(英文全称：Geophysical Model Functions,英文缩写：GMFs)在过去几十年中被广泛应用，例如CMOD4、CMOD-IFR2、CMOD5、中性风反演算法CMOD5N以及新的GMF C-SARMOD等等。至今为止，这种描述了SAR归一化后向散射截面值(英文全称：normalized radar cross section,英文缩写：NRCS)与海表10米处风速之间的复杂关系的CMODs已经成功运用于C波段SAR遥感图像的海表风场反演。最近一项研究，使用Metop-A和-B卫星上的ASCAT散射计观测的海表风场数值验证C波段Sentinel-1SAR遥感图像海表风场反演结果，对比结果表明CMOD5N和CMOD4+PR反演算法分别适用于VV极化与HH极化方式的海表风场反演。
发明内容
前人的研究表明，使用交叉极化方式的SAR遥感图像进行海表风场反演具有以下优势：交叉极化SAR遥感图像的后向散射截面与风速之间存在较强的线性关系，即随着风速增加，后向散射截面值也相应增加。与此相比，在风向方面，交叉极化SAR图像对风向的依赖性较低，即风向变化对后向散射截面值的影响相对较小。换句话说，交叉极化SAR遥感图像能够更可靠地反演海表风场的风速，而对风向预测的精度相对较高。同极化SAR图像的后向散射截面值通常随着风速的增加而逐渐增大，当风速达到25m/s的时候，同极化的后向散射截面值则会达到一个饱和的状态。
为解决现有技术中同极化方式SAR遥感图像的海表风场重构反演算法既需借助后向散射截面与风速之间存在较强的线性关系，消除后向散射截面因为达到一定风速而饱和的问题，又要利用同极化不存在亚条带边缘不会存在严重存在风反演的不连续性的问题，利用最大风速与最大风速半径探究风速与最大风速半径之间的关系，提出一种合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演算法。所述技术方案如下：
一种基于合成孔径雷达遥感图像的海表风场重构反演方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始星载SAR遥感图像、实际观测的SFMR以及SMAP风场数据；
利用同极化的最大风速、交叉极化的最大风速与最大风速半径探究风速与最大风速半径之间的关系；
根据探究结果构造出台风风场的反演模型；
验证构建的反演模型的准确性，并采用该反演模型对海表风场进行重构反演。
本发明的进一步改进在于，获取原始星载SAR遥感图像、实际观测的SMAP风场数据，具体包括：
共收集了多幅星载SAR遥感图像；SFMR测量的空间分辨率为0.01°的SFMR风场数据；间隔时间为1小时分辨率为0.1°的SMAP(Soil Moisture Active Passive)再分析风场数据。
本发明的进一步改进在于，利用同极化的最大风速、交叉极化的最大风速与最大风速半径探究风速与最大风速半径之间的关系，具体包括：
将待反演的SAR遥感图像经过辐射定标后，划分为多个子图像，利用C-SARMOD算法得到同极化的风场的风速，以及S1IW.NR和S1EW.NR的地球物理模式函数分别计算出IW和EW的交叉极化下的风速；确定同极化风速与交叉极化最大风速之间比率与最大风速半径的关系，在公式中我们利用了交叉极化的最大风速与同极化的最大风速的比率的关系。
本发明的进一步改进在于，根据探究结果构建台风风场的反演模型，具体包括：
按照以下几个步骤构建出SAR遥感图像海表风场重构的反演方法：
(1)利用同极化的物理模式函数计算出同极化的风速，公式如下：
其中，σ0是VV极化中的后向散射截面，是相对卫星飞行的风向，矩阵B是海面0m以上1风速U10和入射角；
(2)利用地球物理模式函数计算出交叉极化的风速，其中IW和EW的算法如下所示；
S1EW.NR：
其中U10为风速，为VH极化雷达后向散射系数，
需要在低入射角下进行额外的校正，表示如下
S1IW.NR：
3.在风速U10≤30m/s时：
4.在风速U10>30m/s时：
(3)根据来自VH极化图像的SAR反演风场，估计TC(Tropical Cyclone，热带气旋)中心的识别值；根据SAR风速反演计算TC参数，包括：VV极化最大风速，VV极化的最大风速表示为Maxwind_VV；VH极化的最大风速表示为Maxwind_VH；最大风速半径Rmax_VH；基于VV极化SAR风速U10和VH极化台风特征参数，重建了台风风场，该风场具有子条带边缘畸变小、中低风精度高的特点，如下式所示；
在上述公式中，
r为距离校正参数。
本发明的进一步改进在于，验证构建风场的算法的准确性，具体包括：
整个SAR图像分为几个子场景，即IW模式为256×256像素(～3公里)，EW模式为128×128像素(～5公里)；对所有子场景实施重建方法；与VV极化和VH极化SAR风场相比，重建风场的结构完整性较好；特别是，看到VH极化SAR风场的不连续性得到改善具有重要意义；将重构风场的检索结果与SFMR观测结果和SMAP产品进行比较，结果表示重构后的风场具有更高的精度，从这个意义上，我们认为重建后的SAR反演的风对于台风研究是相当可靠的。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明公开了一种基于合成孔径雷达遥感图像的海表风场重构反演方法，利用星载SAR获取遥感图像，对该遥感图像进行辐射定标，获取其后向散射截面值以及入射角。本发明结合同极化和交叉极化SAR风速算法的优点，提出了一种新的台风风场反演算法。
附图说明
为了更加清晰的表述本发明技术方案，下面将对算法开发描述中所需要的附图做简单的介绍。
图1为本发明一种基于合成孔径雷达遥感图像的台风风场反演方法流程图；
图2a和2b分别为台风上同极化和交叉极化归一化雷达横截面(NRCS)的快视图；
图3(a)是VV极化图像的反演结果，图3(b)是VH极化图像的反演结果；
图4是SAR风场重构后的风场图；
图5是重构风场与SMAP对比图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细说明。
本发明的实施例提供了一种基于合成孔径雷达遥感图像的海表风场重构反演方法，在本发明中，S-1IW图像模式去噪后风速反演模型(S1IW.NR)采用VH极化GMF对台风风速进行反演。研究了VV极化NRCS与GMF CMOD5.N在VH极化风速条件下模拟的差异对降雨率的影响。在此基础上，提出了一种实用的SAR降雨率反演算法。将该算法应用于所有图像，并与全球降水测量(GPM)任务的产品进行了验证。具体的：
101：获取原始星载SAR图像、以及实际观测的SFMR和SMAP(Soil Moisture ActivePassive)风场数据。
具体地，我们采集到2016-2021期间以10m的干涉宽(IW)和像素为40m的超宽(EW)模式采集的30张S-1图像可用于这项工作(如下表1所示)。在这些图像中，NOAA的SFMR(全频率微波辐射计)数据观测了13张图像的空间覆盖。图2a和2b分别显示了台风上同极化和交叉极化归一化雷达横截面(NRCS)的快视图，其中红色矩形表示飞机的轨迹。
表1：关于合成孔径雷达(SAR)图像和相应的热带气旋的信息
102：利用同极化、交叉极化的最大风速探究与最大风速半径的关系
具体地，VV极化图像的反演结果如图3(a)所示，从图中可以看出VV风速的风速并没有达到实际台风风速；VH极化图像的反演结果如图3(b)所示，从图中可以看出VH的风速有着明显的亚条带边缘的问题。
103：根据探究结果构造出海表风场重构的反演算法
具体地，根据交叉极化图像的SAR反演风场，估计了台风中心眼位置。此外，根据SAR计算了两个台风参数，即交叉极化最大风速，Maxwind_VV表示为同极化最大风速，Maxwind_VH表示为交叉极化最大风速，Rmax_VH表示最大风半径。图4显示了本实施例SAR风场重构后的风场图。
104：验证反演算法的准确性。
从图5中可以看出，重构风场与SMAP对比图的RMSE为4.65，相关系数为0.94，证明了该重构风场的可靠性。以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于合成孔径雷达遥感图像的海表风场重构反演方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始星载SAR遥感图像、实际观测的SFMR以及SMAP风场数据；
利用同极化的最大风速、交叉极化的最大风速与最大风速半径探究风速与最大风速半径之间的关系；
根据探究结果构造出台风风场的反演模型；
验证构建的反演模型的准确性，并采用该反演模型对台风风场进行反演。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，获取原始星载SAR遥感图像、实际观测的SMAP风场数据，具体包括：
收集多幅星载SAR遥感图像；SFMR测量的空间分辨率为0.01°的SFMR风场数据；分辨率为0.1°的SMAP再分析风场数据。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，利用同极化的最大风速、交叉极化的最大风速与最大风速半径探究风速与最大风速半径之间的关系，具体包括：
将待反演的SAR遥感图像经过辐射定标后，划分为多个子图像，利用C-SARMOD算法得到同极化的风场的风速，以及S1IW.NR和S1EW.NR的地球物理模式函数分别计算出IW和EW的交叉极化下的风速；确定同极化风速与交叉极化最大风速之间比率与最大风速半径的关系。
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，根据探究结果构建台风风场的反演模型，具体包括：按照如下步骤构建出SAR遥感图像海表风场重构的反演模型：
(1)利用同极化的物理模式函数计算出同极化的风速，公式如下：
其中，σ0是VV极化中的后向散射截面，是相对卫星飞行的风向，矩阵B是海面0m以上1风速U10和入射角；
(2)利用地球物理模式函数计算出交叉极化的风速，其中IW和EW的算法如下所示；
S1EW.NR：
其中U10为风速，为VH极化雷达后向散射系数，
需要在低入射角下进行额外的校正，表示如下
S1IW.NR：
1.在风速U10≤30m/s时：
2.在风速U10>30m/s时：
(3)根据来自VH极化图像的SAR反演风场，估计TC中心的识别值；根据SAR风速反演计算TC参数，包括：VV极化最大风速，VV极化的最大风速表示为Maxwind_VV；VH极化的最大风速表示为Maxwind_VH；最大风速半径Rmax_VH；基于VV极化SAR风速U10和VH极化台风特征参数，重建了台风风场，该风场具有子条带边缘畸变小、中低风精度高的特点，如下式所示；
在上述公式中，
r为距离校正参数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117969881A (zh) * 2024-03-29 2024-05-03 中国石油大学(华东) 基于遥感数据反演台风海况海面风速的方法、装置及介质

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