123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）作為一種空天對(duì)地觀測(cè)的遙感數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，與可見光和紅外成像載荷相比，具有全天時(shí)、全天候的工作效率，并具備在惡劣氣象條件下能夠穿透云層、霧霾、雨雪等獲取地面高分辨率遙感圖像信息的優(yōu)點(diǎn)，其已成為世界上海洋觀測(cè)乃至對(duì)地觀測(cè)的重要技術(shù)手段之一。鑒于此，該書緊密圍繞SAR的成像原理，依據(jù)作者已有的研究成果和對(duì)他人成果的提煉，開展SAR對(duì)海洋環(huán)境動(dòng)力要素的反演以及海上環(huán)境安全保障監(jiān)測(cè)輔助功能的研究和總結(jié)，并結(jié)合我國(guó)“十三五”規(guī)劃海洋環(huán)境觀測(cè)和海洋環(huán)境安全保障體系建設(shè)中一些重要的研究成果，針對(duì)海面風(fēng)場(chǎng)反演技術(shù)、海浪反演技術(shù)、海洋內(nèi)波反演技術(shù)、臺(tái)風(fēng)與臺(tái)風(fēng)浪反演技術(shù)、海洋內(nèi)波反演技術(shù)、海底地形反演技術(shù)、海面溢油監(jiān)測(cè)技術(shù)、海面艦船監(jiān)測(cè)技術(shù)等分別開展了技術(shù)方法介紹、研究數(shù)據(jù)集描述以及代表性案例分析，對(duì)各項(xiàng)SAR反演和監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)的算法和原理進(jìn)行了深入探討，詳細(xì)闡述，使讀者能夠充分了解這些關(guān)鍵技術(shù)，包括我國(guó)在該領(lǐng)域目前已達(dá)到的水平和今后的發(fā)展方向，此舉有益于發(fā)展我國(guó)的SAR海洋觀測(cè)監(jiān)測(cè)技術(shù)，從而完善我國(guó)“十四五”規(guī)劃海洋環(huán)境觀測(cè)和海洋環(huán)境安全保障體系。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《星載合成孔徑雷達(dá) 海洋應(yīng)用技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1 章星載合成孔徑雷達(dá)
1.1 合成孔徑雷達(dá)原理 1
1.2 星載合成孔徑雷達(dá)發(fā)展概況 3
1.2.1 國(guó)外SAR 發(fā)展與應(yīng)用 3
1.2.2 我國(guó)民用SAR 的發(fā)展 7
參考文獻(xiàn) 9
第2 章海面風(fēng)場(chǎng)反演技術(shù)
2.1 概述 11
2.1.1 結(jié)合CMOD4 和CMOD5 反演海表面風(fēng)場(chǎng)研究背景 11
2.1.2 利用改進(jìn)的極化比模型XPR2 反演海面風(fēng)速研究背景 12
2.1.3 利用CMOD5N、PR 和C-SARMOD 模型以及兩種修正方法進(jìn)行
風(fēng)場(chǎng)反演研究背景 13
2.2 數(shù)據(jù)集 14
2.2.1 結(jié)合CMOD4 和CMOD5 來(lái)反演海表面風(fēng)場(chǎng)的數(shù)據(jù)集 14
2.2.2 利用改進(jìn)的極化比模型XPR2 反演海面風(fēng)速的數(shù)據(jù)集 15
2.2.3 利用CMOD5N、PR 和C-SARMOD 模型以及兩種修正方法進(jìn)行
風(fēng)場(chǎng)反演的數(shù)據(jù)集 18
2.3 反演技術(shù) 22
2.3.1 結(jié)合CMOD4 和CMOD5 來(lái)反演海表面風(fēng)場(chǎng) 22
2.3.2 利用改進(jìn)的極化比模型XPR2 反演海面風(fēng)速 27
2.3.3 利用CMOD5N、PR 和C-SARMOD 模型以及兩種修正方法進(jìn)行
風(fēng)場(chǎng)反演 30
2.4 驗(yàn)證與分析討論
結(jié)合CMOD4 和CMOD5 來(lái)反演海表面風(fēng)場(chǎng)驗(yàn)證與分析討論 32
2.4.2 利用改進(jìn)的極化比模型XPR2 反演海面風(fēng)速驗(yàn)證與分析討論 32
2.4.3 利用CMOD5N、PR 和C-SARMOD 模型以及兩種修正方法進(jìn)行
風(fēng)場(chǎng)反演驗(yàn)證與分析討論 35
2.5 本章小節(jié) 42
參考文獻(xiàn)45
第3 章海浪反演技術(shù)
3.1 概述 53
3.1.1 利用PFSM 算法反演X 波段SAR 圖像中波浪參數(shù)研究背景 53
3.1.2 基于C 波段VV 極化Sentinel-1 SAR 圖像的海浪參數(shù)反演的
半經(jīng)驗(yàn)算法研究背景 54
3.1.3 從同極化X 波段SAR 圖像中反演波浪的經(jīng)驗(yàn)算法研究背景 54
3.1.4 利用改進(jìn)算法CSAR_WAVE2 進(jìn)行同極化SAR 圖像海浪參數(shù)反演 56
3.2 數(shù)據(jù)集介紹 57
3.2.1 利用PFSM 算法反演X 波段SAR 圖像中波浪參數(shù)的數(shù)據(jù)集 57
3.2.2 基于C 波段VV 極化Sentinel-1 SAR 圖像的海浪參數(shù)反演的
半經(jīng)驗(yàn)算法的數(shù)據(jù)集 62
3.2.4 利用改進(jìn)算法CSAR_WAVE2 進(jìn)行同極化SAR 圖像海浪
參數(shù)反演的數(shù)據(jù)集 63
3.3 技術(shù)思路 66
3.3.1 利用PFSM 算法反演X 波段SAR 圖像中波浪參數(shù) 66
3.3.2 基于C 波段VV 極化Sentinel-1 SAR 圖像的海浪參數(shù)反演的
半經(jīng)驗(yàn)算法 68
3.3.3 從同極化X 波段SAR 圖像中反演波浪的經(jīng)驗(yàn)算法 74
3.3.4 利用改進(jìn)算法CSAR_WAVE2 進(jìn)行同極化SAR 圖像上海浪參數(shù)反演 77
3.4 驗(yàn)證 81
3.4.1 利用PFSM 算法反演X 波段SAR 圖像中波浪參數(shù)的驗(yàn)證 81
3.4.2 基于C 波段VV 極化Sentinel-1 SAR 圖像的海浪參數(shù)反演的
半經(jīng)驗(yàn)算法的驗(yàn)證
從同極化X 波段SAR 圖像中反演波浪的經(jīng)驗(yàn)算法的驗(yàn)證 86
3.4.4 利用改進(jìn)算法CSAR_WAVE2 進(jìn)行同極化SAR 圖像海浪
參數(shù)反演的驗(yàn)證 91
3.5 結(jié)論 93
3.5.1 利用PFSM 算法反演X 波段SAR 圖像中波浪參數(shù)結(jié)論 93
3.5.2 基于C 波段VV 極化Sentinel-1 SAR 圖像的海浪參數(shù)反演的
半經(jīng)驗(yàn)算法結(jié)論 94
3.5.3 從同極化X 波段SAR 圖像中反演波浪的經(jīng)驗(yàn)算法結(jié)論 95
3.5.4 利用改進(jìn)算法CSAR_WAVE2 進(jìn)行同極化SAR 圖像海浪參數(shù)反演結(jié)論 96
參考文獻(xiàn) 97
第4 章海洋內(nèi)波反演技術(shù)
4.1 海洋內(nèi)波SAR 成像機(jī)理 104
4.2 海洋內(nèi)波反演的方法 104
4.2.1 基于EEMD 的SAR 海洋內(nèi)波參數(shù)反演 104
4.2.2 序列SAR 圖像內(nèi)波參數(shù)反演的仿真修正方法 107
4.2.3 基于合成孔徑雷達(dá)圖像內(nèi)波參數(shù)反演方法 110
4.2.4 基于壓縮感知和EMD 的SAR 海洋內(nèi)波探測(cè)方法 113
4.3 方法數(shù)據(jù)集 116
4.3.1 方法一的數(shù)據(jù)集 116
4.3.2 方法二的數(shù)據(jù)集 117
4.3.3 方法三的數(shù)據(jù)集 118
4.3.4 方法四的數(shù)據(jù)集 119
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 120
4.4.1 基于EEMD 的內(nèi)波參數(shù)反演 120
4.4.2 基于仿真修正的序列SAR 圖像內(nèi)波參數(shù)反演方法 124
4.4.3 基于合成孔徑雷達(dá)圖像內(nèi)波參數(shù)反演方法 127
4.4.4 基于壓縮感知和EMD 的SAR 海洋內(nèi)波探測(cè)方法 129
4.5 總結(jié) 132
參考文獻(xiàn)134