基于航海雷达图像的海面风场监测方法研究

Marine radar has a broadly application in marine information monitoring benefiting from the advantages of low-cost and strong environment adaptivities. However, because of complexity and uncertainty of wind field modulation, marine radar retrieving of sea surface wind still confronts with the challenge of low-accuracy and scalability problem of radar data. For the purpose to improve the performance of wind field retrieving from marine radar, based on marine radar images this project plan to begin the research on such fields:(1) exploit and grasp small wind streak imaging mechanism, and investigate into its period and orientation characteristics finally give an extraction method of small scale wind streak; (2) pose an occlusion area zero strength percentage rain identifition and adaptive piecewise fitting calibration approach which can effectively eliminate the influence of wind retrieving by radar image radial attenuation; (3) a wave number energy spectrum approach for wind-direction retrieving is designed on the physical property of small scale wind steak , simultaneously a particle swarm optimization - support vector regression machine for wind speed retrieving is proposed based on the relationship between marine radar echo intensity and sea surface wind. Ultimately, a sea surface wind monitoring theoretical frame can be established based on marine radar, to improve the comprehensiveness and accuracy of marine meteorological monitoring.

航海雷达由于自身成本低及环境适应性强的优异性在海面信息监测领域得到了广泛应用，然而因海面风场调制的复杂性与不确定性，利用航海雷达反演海面风场依然存在反演精度低、雷达数据适用性差的现实。为了提升航海雷达反演海面风场的性能，本项目以航海雷达图像为研究对象，拟开展以下研究内容：（1）探索并掌握小尺度风条纹的成像机理，对小尺度风条纹尺度、周期、方向等特性进行深入研究，提出小尺度风条纹的提取方法；（2）提出基于遮挡区零强度百分比降雨识别方法与基于自适应的分段拟合校正方法，有效去除降雨及雷达图像径向衰减对海面风场反演带来的影响；（3）根据小尺度风条纹的物理特性，设计基于波数能量谱的风向反演方法，同时基于海面风速对雷达回波强度的影响，提出粒子群优化-支持向量回归机的风速反演方法。最终建立基于航海雷达图像反演海面风场信息的理论分析框架，为提高海洋气象监测的全面性和精准性提供依据。

航海雷达由于自身成本低及环境适应性强的优异性在海面信息监测领域得到了广泛应用，然而因海面风场调制的复杂性与不确定性，利用航海雷达监测海面风场依然存在反演精度低、雷达数据适用性差的现实。为了提升航海雷达反演海面风场信息的性能，本项目首先从海面风场成像机制、小尺度风条纹特性及提取小尺度风条纹特征提取模型技术三个方面分析海面风场在航海雷达上的成像的原因及特征，确定了风产生的切应力是小尺度风条纹产生的主要因素，构建全局低通滤波器从航海雷达图像序列中提取小尺度风条纹模型。应用多组不同时刻的海浪条纹图像和小尺度风条纹进行比对，确定了小尺度风条纹为轴向与实测风向平行、尺度为200~500m、周期大约是十几分钟的静态特征信号。接着，提出基于最小二乘自适应分段拟合辐射校正方法、基于雷达图像遮挡区零强度百分比的降雨识别及基于雷达径向廓线融合的航海雷达降雨图像自动校正优化方案，保证在关键信息不丢失、不失真的目的前提下，最大程度的校正了航海雷达回波图像受径向衰减、降雨等干扰的影响。最后，提出了基于波数能量谱（ESM）海面风向反演方法，从小尺度风条纹能量谱分布体现了其在空间上的梯度分布，将海面风向信息从航海雷达图像序列中提取出来，海面风向反演结果与参考风向相关度达到0.99。针对现有模型函数法反演海面风速存在没有考虑降雨和海洋环境因素对风速反演成熟度和精度的影响，提出了K-means聚类算法的航海雷达图像反演海面风速方法，对输入的海洋环境和气象信息数据进行分类，去除数据中降雨、同频干扰等噪声未识别或抑制的异类数据对建模的影响，应用非线性二次函数确定海面风速提取模型，海面风速反演误差<2m/s，所提方法具有模型简单、数据适应强、精度高、无复杂信号处理环节等优点。项目不仅应用实测的航海雷达图像序列对各环节的图像进行算法验证，还在硬件平台上构建了海面风场反演方法软件试验平台，具有较高的工程应用价值。

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