一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法，包括：选取具有风条纹的海面后向散射系数图像，并根据图像经纬度坐标与再分析预报风速数据进行时空插值，匹配得到海面风速数据；将海面后向散射系数图像对应的入射角和海面风速数据输入后向散射系数模型，得到用于反加权的后向散射系数，对海面后向散射系数图像进行反加权处理；对反加权后的海面后向散射系数图像进行滤波处理；计算滤波后的图像的梯度方向；根据风向检测尺度对滤波后的图像进行子图划分，并对每个子图的所有梯度进行直方图统计，选取出现频率最多的梯度方向为具有180°方向模糊的风向；根据再分析预报数据或浮标数据去除风向的180°模糊得到每个子图的风向。

An inverse weighted inversion method of sea surface wind direction based on Interference Imaging Altimeter

【技术实现步骤摘要】
一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法
本专利技术涉及雷达信号处理及反演领域，具体涉及一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法。
技术介绍
线性风条纹是合成孔径雷达图像上出现的一种准周期线性条带，它是由大气边界层中的滚轴涡引起的，空间尺度在1～9公里左右。利用合成孔径雷达(SAR)图像中的线性风条纹提取风向信息有两种方法：傅里叶变换法和局部梯度法。第一种方法在频域中进行，对选定的子图像进行二维傅里叶变换后得到二维波数谱，二维波数谱谱峰连线的垂直方向就对应海面风向，第二种方法利用风向与风条纹方向基本平行且风条纹是均匀分布的线性条纹，在垂直于风条纹的方向上就会产生强烈的梯度变化的特征，通过提取梯度最大的方向，就可以得到对应的风向。但此时得到风向仍然存在180°风向模糊。需要结合再分析风场数据或者现场浮标数据去除风向存在的180°模糊。干涉成像高度计入射角小于SAR，干涉成像高度计的后向散射系数主要来自于海面的准镜面反射而SAR的后向散射系数主要来自于海面的布拉格散射，二者的后向散射系数随入射角呈现不同的变化规律，成像高度计后向散射系数随入射角增大呈现更加明显的减小，所以需要对局部梯度法进行改进以适用于干涉成像高度计的风向检测。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述技术缺陷，提供一种改进的局部梯度风向检测方法，对干涉成像高度计的后向散射系数图像进行反加权的处理，实现利用梯度检测的方法对干涉成像高度计进行风向反演。首先将干涉成像高度计得到的具有明显风条纹的后向散射系数图像进行反加权处理，然后对图像进行去噪声处理，最后对图像进行梯度检测，找到频率最大的梯度方向即为含180°模糊的海面风向，结合其他测量数据或现场数据去除风向模糊得到风向。为了实现上述目的，本专利技术提出了一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法，所述方法包括：选取具有风条纹的海面后向散射系数图像，并根据图像经纬度坐标与再分析预报风速数据进行时空插值，匹配得到与海面后向散射系数图像对应的海面风速数据；将海面后向散射系数图像对应的入射角和海面风速数据输入后向散射系数模型，得到用于反加权的后向散射系数，对海面后向散射系数图像进行反加权处理；对反加权后的海面后向散射系数图像进行滤波处理；计算滤波后的图像梯度及梯度方向；根据风向检测尺度对滤波后的图像进行子图划分，并对每个子图的所有梯度进行直方图统计，选取出现频率最多的梯度方向为具有180°方向模糊的风向；根据再分析预报数据或浮标数据去除风向的180°模糊得到每个子图的风向。作为上述方法的一种改进，所述将海面后向散射系数图像对应的入射角和海面风速数据输入后向散射系数模型，得到用于反加权的后向散射系数，具体包括：所述后向散射系数模型采用KuLMOD2模型，其输出为：σKuLMOD2(θ(x,y),U10(x,y))＝a(θ(x,y))+b(θ(x,y))U10(x,y)+c(θ(x,y))U10(x,y)2a(θ(x,y))＝a0+a1θ(x,y)+a2θ(x,y)2b(θ(x,y))＝b0+b1θ(x,y)+b2θ(x,y)2c(θ(x,y))＝c0+c1θ(x,y)+c2θ(x,y)2其中，θ(x,y)为海面后向散射系数σInIRA(x,y)对应的入射角，U10(x,y)为海面后向散射系数σInIRA(x,y)对应的海面10m高度处的风速数据；x表示后向散射系数图像的对应的经度坐标，y表示后向散射系数图像的对应的纬度坐标；则用于反加权的后向散射系数σinv_weight(x,y)为：其中，A为常数，A＝3。作为上述方法的一种改进，所述对海面后向散射系数图像进行反加权处理，具体为：σafter(x,y)＝σInIRA(x,y)+σinv_weight(x,y)σafter(x,y)为反加权处理后的(x,y)处的海面后向散射系数。作为上述方法的一种改进，所述对反加权后的后向散射系数图像进行滤波处理，具体包括：采用高斯滤波对反加权后的后向散射系数图像进行滤波处理，高斯函数f(x,y)为：其中，σ为平滑窗口的大小；滤波过程表示为：σafter'(x,y)＝∫∫σafter(x′,y′)f(x'-x,y'-y)dx′dy′其中，σafter'(x,y)为滤波平滑后的反加权后的海面后向散射系数图像。作为上述方法的一种改进，所述计算滤波后的图像的梯度方向；具体包括：对滤波平滑后的反加权后的海面后向散射系数图像σafter'(x,y)进行水平方向和垂直方向上的梯度计算，得到垂直方向上的梯度gy(x,y)，水平方向上的梯度gx(x,y)；根据水平方向的梯度和垂直方向的梯度计算梯度方向gθ(x,y)为：gθ(x,y)＝arctan(gy(x,y)/gx(x,y))。作为上述方法的一种改进，所述根据风向检测尺度对滤波后的图像进行子图划分，并对每个子图的所有梯度进行直方图统计，选取出现频率最多的梯度方向为具有180°方向模糊的风向；具体包括：将滤波平滑后的反加权后的后向散射系数图像划分为12km*12km的若干个子图；对每个子图的梯度方向进行统计得到统计直方图，对统计直方图进行平滑滤波，得到梯度出现频率最高的方向即为带180°方向模糊的风向。本专利技术的优势在于：1、本专利技术方法简单易于实现，且对干涉成像高度计的海面风向进行了有效检测，对实际应用具有重要的现实意义；2、本专利技术的方法能够利用干涉成像高度计图像进行海面风向反演，在海面风向检测中有重要应用。附图说明图1为本专利技术的基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法流程图；图2为海面后向散射系数与入射角变化关系示意图；图3为InIRA后向散射系数图像；图4为反加权后的后向散射系数图像；图5为原始图像滤波结果；图6为反加权后图像滤波结果；图7为原始图像风向检测结果；图8为反加权后的图像风向检测结果。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细的说明。如图1所示，本专利技术提出了一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法，该方法包括：步骤1)时空插值结合InIRA(InterferometricImagingRadarAltimeter，干涉成像高度计)的时空位置，将欧洲中期天气预报中心(EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts,ECMWF)再分析风场数据进行时空插值，得到与InIRA匹配的风速数据；步骤2)后向散射系数反加权处理将匹配得到的风速数据以及InIRA入射角输入对应的Ku波段的后向散射系数模型KuLMOD2，得到反加权后的后向散射系数图像。海面后向散射系数σ0随入射角的变化关系如图2所示。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法，所述方法包括：/n选取具有风条纹的海面后向散射系数图像，并根据图像经纬度坐标与再分析预报风速数据进行时空插值，匹配得到与海面后向散射系数图像对应的海面风速数据；/n将海面后向散射系数图像对应的入射角和海面风速数据输入后向散射系数模型，得到用于反加权的后向散射系数，对海面后向散射系数图像进行反加权处理；/n对反加权后的海面后向散射系数图像进行滤波处理；计算滤波后的图像的梯度方向；/n根据风向检测尺度对滤波后的图像进行子图划分，并对每个子图的所有梯度进行直方图统计，选取出现频率最多的梯度方向为具有180°方向模糊的风向；/n根据再分析预报数据或浮标数据去除风向的180°模糊得到每个子图的风向。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于干涉成像高度计的海面风向反加权反演方法，所述方法包括：
选取具有风条纹的海面后向散射系数图像，并根据图像经纬度坐标与再分析预报风速数据进行时空插值，匹配得到与海面后向散射系数图像对应的海面风速数据；
将海面后向散射系数图像对应的入射角和海面风速数据输入后向散射系数模型，得到用于反加权的后向散射系数，对海面后向散射系数图像进行反加权处理；
对反加权后的海面后向散射系数图像进行滤波处理；计算滤波后的图像的梯度方向；
根据风向检测尺度对滤波后的图像进行子图划分，并对每个子图的所有梯度进行直方图统计，选取出现频率最多的梯度方向为具有180°方向模糊的风向；
根据再分析预报数据或浮标数据去除风向的180°模糊得到每个子图的风向。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将海面后向散射系数图像对应的入射角和海面风速数据输入后向散射系数模型，得到用于反加权的后向散射系数，具体包括：
所述后向散射系数模型采用KuLMOD2模型，其输出为：
σKuLMOD2(θ(x,y),U10(x,y))＝a(θ(x,y))+b(θ(x,y))U10(x,y)+c(θ(x,y))U10(x,y)2
a(θ(x,y))＝a0+a1θ(x,y)+a2θ(x,y)2
b(θ(x,y))＝b0+b1θ(x,y)+b2θ(x,y)2
c(θ(x,y))＝c0+c1θ(x,y)+c2θ(x,y)2
其中，θ(x,y)为海面后向散射系数σInIRA(x,y)对应的入射角，U10(x,y)为海面后向散射系数σInIRA(x,y)对应的海面10m高度处的风速数据；x表示后向散射系数图像的对应的经度坐标，y表示后向散射系数图像的对应的纬度坐标；
则用于反加权的后向散射系数σinv_weight(x,y)为：



其中，A为常...

【专利技术属性】
技术研发人员：李果，张云华，董晓，杨杰芳，石晓进，李东，
申请(专利权)人：中国科学院国家空间科学中心，
类型：发明
国别省市：北京;11