一种航海雷达图像风向检索方法技术

本发明专利技术公开了一种航海雷达图像风向检索方法，对原始雷达图像去除同频干扰，并进行归一化；在图像的极坐标系中，按照设定距离步长选取距离雷达图像中心距离相等的像素点作为一组，在每组像素点中剔除强度异常的像素点，然后在每组像素点中选取强度最大的像素点，并根据强度最大的像素点确定一维理想距离衰减数据然后应用最小二乘拟合将一维理想距离衰减数据拟合至理想距离衰减模型，并确定其回归参数；理想距离衰减模型与每个方位角的雷达图像像素点强度进行拟合比较，确定每个方位衰减水平分量；根据水平极化下航海雷达图像风向与方位角依赖性检索海面风向。本发明专利技术改善了风向检索精度，有效地减少雷达图像中异常值干扰以及低风速造成的误差。及低风速造成的误差。及低风速造成的误差。

【技术实现步骤摘要】
from Single X
‑
Band Marine Radar Image Improvement by Utilizing the DWT and Azimuth
‑
Scale Expansion Method[J].Entropy,2022,24(6):747.)。第二类方法是基于雷达图像中风条纹，它属于低频信号，且其空间尺度在200～500m左右，并且与风向平行，通过低通滤波滤掉高频海浪信号后，可以得到风条纹，风条纹的方向即为风向。基于此理论，2021年王慧提出了能量谱理论(ESM)来检索雷达图像序列中的海面风向(Wang H,Qiu H,Lu Z,et al.An Energy Spectrum Algorithm for Wind Direction Retrieval From X
‑
Band Marine Radar Image Sequences[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2021,14:4074
‑
4088.)。
[0004]以上方法在不断发展的过程中，不仅考虑了雷达视场受到遮挡情况，也考虑了风向方位角受到阻挡时的情况，并获得了较好的结果。但是在同一个方位角中，不仅有遮挡的影响，还有固定目标遮挡后形成的目标尾迹，即使在排除目标的像素点也难以计算出此方位角的真实平均强度，即出现局部低值或者高值。因此在曲线拟合过程中，虽然排除了遮挡方向的数据，但可能保留了由于海况比较复杂而产生的多个方位角的数据，导致结果精度降低。此外，雷达回波强度会受到距离的调制，NRCS与海洋表面的距离依赖可以呈现在雷达图像中，雷达回波强度会随着距离的增大而衰减。较远的海面回波信号不仅会随着距离的增大不断减小，还会出现较多的零强度值像素点，这会造成这个方位角下求得平均回波强度较小，进而导致风向的检索精度降低。有研究表明，雷达图像中发生的任何径向距离依赖都是海洋表面NRCS的掠射角依赖的结果，NRCS与径向距离为三次方衰减关系。因此，当从航海雷达图像中检索风的信息时，不能忽略距离衰减的影响。

技术实现思路

[0005]针对上述现有技术，本专利技术要解决的技术问题是提供一种航海雷达图像风向检索方法，利用雷达图像中回波强度距离衰减特性从X波段航海雷达所获取的图像中检索海表面风向。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的一种航海雷达图像风向检索方法，包括：
[0007]步骤1、对读取雷达文件得到的原始雷达图像去除同频干扰，并对雷达图像像素点强度进行归一化处理；
[0008]步骤2、在步骤1得到的雷达图像的极坐标系中，按照设定距离步长选取距离雷达图像中心距离相等的像素点作为一组，在每组像素点中剔除强度异常的像素点，然后在每组像素点中选取强度最大的像素点，并根据强度最大的像素点确定理想距离衰减数据X
ra
(r)，X
ra
(r)＝max
θ
{X(r,θ)},θ∈[0,2π)，其中，r表示雷达天线到海表面的径向距离，θ表示雷达图像的方位角，X表示归一化后的雷达图像强度；然后应用最小二乘拟合将X
ra
(r)拟合至理想距离衰减模型D(r)，从而确定D(r)的回归参数；
[0009]步骤3、根据理想距离衰减模型D(r)与每个方位角的雷达图像像素点强度进行拟合比较，确定每个方位角的衰减水平分量；
[0010]步骤4、根据水平极化下航海雷达图像风向与方位角依赖性检索海面风向。
[0011]进一步的，步骤2所述在每组像素点中剔除强度异常的像素点包括：
[0012]将0
‑
1的强度范围均匀划分为m个直方图窗格，然后将像素点分别存储至对应强度的直方图窗格中，像素点数量小于阈值T的窗格中的像素点被认为异常并剔除掉。
[0013]进一步的，所述阈值T满足：
[0014]T＝k
×
N
[0015]式中，N表示雷达图像中方位角线数，即同一距离上像素点的个数；k为0
‑
1之间的常值。
[0016]进一步的，所述理想距离衰减模型D(r)为：
[0017][0018]式中：r为雷达天线到海表面的径向距离，b0和b1为回归参数。
[0019]进一步的，步骤3所述根据理想距离衰减模型D(r)与每个方位角的雷达图像像素点强度进行拟合比较，确定每个方位角的衰减水平分量包括：
[0020]步骤3.1、初始化迭代次数N＝1，从方位角0
°
顺时针开始至2π，依次选取雷达图像中每一个方位角下的雷达图像像素点强度X(r,θ)，将X(r,θ)中回波强度为0的权值ω(r)置零，权值ω(r)为：
[0021][0022]其中，r为雷达天线到海表面的径向距离，l为雷达的距离分辨率；n为径向距离的离散点位置，p为径向距离的最大离散点位置；
[0023]然后，通过非线性最小二乘法计算出每一个方位角的衰减水平分量C
θ
，C
θ
的计算公式为：
[0024][0025]其中，δ为设定阈值，δ≤1。
[0026]步骤3.2、判断是否达到设定的迭代次数N，若达到，则输出衰减水平分量C
θ
；否则，令N＝N+1，利用迭代约束对得到的C
θ
的值进行优化，更新加权函数ω(r)以及阈值δ，具体为：阈值δ更新为δ/2；返回步骤3.1。
[0027]进一步的，步骤4所述根据水平极化下航海雷达图像风向与方位角依赖性检索海面风向包括：
[0028]步骤4.1、采用最小二乘法将衰减水平分量C
θ
作为方位角的函数拟合为余弦函数：
[0029]C
θ
＝a0+a1cos2(0.5(θ
‑
w))
[0030]其中，θ为雷达图像的方位角，a0、a1为回归参数，w表示拟合函数峰值点的角度；
[0031]步骤4.2、将峰值点角度w转换为相对风向：
[0032][0033]其中，θ
re
表示相对风向；
[0034]步骤4.3、将相对风向转换为绝对风向：
[0035]θ
wind
＝Rem(θ
re
+θ
ship
,360)
[0036]其中，θ
wind
表示绝对风向，θ
ship
表示船艏方向。
[0037]本专利技术的有益效果：本专利技术提出了一种基于回波强度距离衰减特性的航海雷达图
像风向反演方法。利用雷达图像中回波强度与海面径向距离的依赖关系，推导出雷达图像的理想衰减模型。在低掠入射下工作的标准航海水平极化X波段雷达采集的图像在迎风方向只有一个回波强度峰值。通过理想衰减模型得出每个方位角度下的衰减函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航海雷达图像风向检索方法，其特征在于，包括：步骤1、对读取雷达文件得到的原始雷达图像去除同频干扰，并对雷达图像像素点强度进行归一化处理；步骤2、在步骤1得到的雷达图像的极坐标系中，按照设定距离步长选取距离雷达图像中心距离相等的像素点作为一组，在每组像素点中剔除强度异常的像素点，然后在每组像素点中选取强度最大的像素点，并根据强度最大的像素点确定理想距离衰减数据X
ra
(r)，X
ra
(r)＝max
θ
{X(r,θ)},θ∈[0,2π)，其中，r表示雷达天线到海表面的径向距离，θ表示雷达图像的方位角，X表示归一化后的雷达图像强度；然后应用最小二乘拟合将X
ra
(r)拟合至理想距离衰减模型D(r)，从而确定D(r)的回归参数；步骤3、根据理想距离衰减模型D(r)与每个方位角的雷达图像像素点强度进行拟合比较，确定每个方位角的衰减水平分量；步骤4、根据水平极化下航海雷达图像风向与方位角依赖性检索海面风向。2.根据权利要求1所述的一种航海雷达图像风向反演方法，其特征在于：步骤2所述在每组像素点中剔除强度异常的像素点包括：将0
‑
1的强度范围均匀划分为m个直方图窗格，然后将像素点分别存储至对应强度的直方图窗格中，像素点数量小于阈值T的窗格中的像素点被认为异常并剔除掉。3.根据权利要求2所述的一种航海雷达图像风向反演方法，其特征在于：所述阈值T满足：T＝k
×
N式中，N表示雷达图像中方位角线数，即同一距离上像素点的个数；k为0
‑
1之间的常值。4.根据权利要求1所述的一种航海雷达图像风向反演方法，其特征在于：所述理想距离衰减模型D(r)为：式中：r为雷达天线到海表面的径向距离，b0和b1为回归参数。5.根据权利要求1所述的一种航海雷达图像风向反演方法，其特征在于：步骤3所述根据理想距离衰...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢志忠，于环宇，文保天，张玉莹，孙雷，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：