SAR圖像淺海地形反演算法研究的中期報(bào)告

SAR圖像淺海地形反演算法研究的中期報(bào)告一、研究背景與意義隨著無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星等遙感技術(shù)的快速發(fā)展，海洋測(cè)繪工作已經(jīng)飛速發(fā)展，并且在民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，例如海洋資源勘探、海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)、海底地形測(cè)繪等。其中，海底地形測(cè)繪是海洋測(cè)繪中的重要組成部分，隨著海洋開(kāi)發(fā)程度的不斷提高，我們需要獲取更加精細(xì)、全面的海底地形數(shù)據(jù)，特別是在淺海區(qū)域的地形特征展現(xiàn)更加突出。因此，開(kāi)展淺海區(qū)域地形反演算法研究對(duì)于提高海底地形測(cè)繪精度和效率具有重要意義。SAR（SyntheticApertureRadar，合成孔徑雷達(dá)）作為一種主動(dòng)遙感的技術(shù)手段，在海洋測(cè)繪中得到了廣泛應(yīng)用。其中，SAR圖像地形反演算法是一種基于SAR圖像的地形測(cè)繪方法，其原理是利用SAR圖像的反射特性，通過(guò)解析SAR圖像陰影和多普勒頻移來(lái)推測(cè)地面高程信息。相比于傳統(tǒng)的地形測(cè)繪方法，SAR圖像地形反演算法具有不受地形高程限制、具有高精度測(cè)繪結(jié)果等優(yōu)點(diǎn)。因此，研究SAR圖像淺海地形反演算法具有重要的科學(xué)和實(shí)踐意義。二、研究現(xiàn)狀目前，SAR圖像地形反演算法已經(jīng)有了很多研究成果，例如常用的SRTM（ShuttleRadarTopographyMission，航天飛機(jī)雷達(dá)地形測(cè)量任務(wù)）算法、InSAR（InterferometricSyntheticApertureRadar，干涉合成孔徑雷達(dá)）算法和SAR影像陰影（Shadows）算法等。這些算法都已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，但是這些算法的缺點(diǎn)也比較明顯，例如算法在復(fù)雜地形下效果不佳，測(cè)量結(jié)果有誤差等。對(duì)于淺海地形反演算法的研究，目前也有較多的關(guān)注。其中，整個(gè)淺海地形建模方法包括雙波段分析方法、時(shí)頻分析方法、多靶標(biāo)點(diǎn)擴(kuò)展方法、成像前處理方法、中等分辨率及以下衛(wèi)星數(shù)據(jù)方法等。通過(guò)這些研究，有效地解決了淺海區(qū)域的地形反演問(wèn)題，為海洋測(cè)繪提供了重要數(shù)據(jù)支撐。三、研究?jī)?nèi)容本中期報(bào)告主要基于單極化SAR數(shù)據(jù)（C波段，TD、SC）為主，研究SAR圖像淺海地形反演算法，包括SAR影像陰影算法和時(shí)頻域算法兩種。1.SAR影像陰影算法：通過(guò)陰影區(qū)域計(jì)算子地形的高度，該算法簡(jiǎn)單高效，并且可以處理較大的圖像。本報(bào)告中主要是基于海底陰影區(qū)域的梯度分析來(lái)計(jì)算海底地形。2.時(shí)頻域算法：時(shí)頻域算法是一種常用于處理SAR圖像的算法，通過(guò)分析SAR圖像中的多普勒頻移信息來(lái)反演地形高差。該算法可以在復(fù)雜地形下計(jì)算數(shù)據(jù)，但是需要進(jìn)行復(fù)雜的處理。四、研究進(jìn)展1.SAR影像陰影算法：已經(jīng)完成了基礎(chǔ)的SAR圖像預(yù)處理，并且利用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了基于陰影區(qū)域梯度分析的地形反演算法，計(jì)算部分的結(jié)果已經(jīng)初步驗(yàn)證。2.時(shí)頻域算法：開(kāi)始著手處理相關(guān)數(shù)據(jù)，并且在Matlab環(huán)境下完成了經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的基于時(shí)頻域分析的地形反演算法，初步結(jié)果很良好。五、下一步計(jì)劃1.SAR影像陰影算法：繼續(xù)完善算法，優(yōu)化計(jì)算步驟，改進(jìn)算法的穩(wěn)定性和精度；研究引入其他定量指標(biāo)，進(jìn)一步提高地形反演的精度。2.時(shí)頻域算法：開(kāi)展更多數(shù)據(jù)處理工作，進(jìn)一步完善算法；通過(guò)對(duì)算法的優(yōu)化，減少椒鹽噪聲的影響，進(jìn)一步提高計(jì)算精度。六、參考文獻(xiàn)[1]AntoniaBrogioni,FabioLombardini,GabriellaVenuti,andPaolo.Casciello.ANewTechniqueforTopographicFeatureExtractioninVeryShallowCoastalWatersUsingX-BandSARImages.RemoteSensing,2016,8(11):981.[2]NathanaelWong,TintHlaHlaWin,Han-LimChoi.BathymetryRetrievaloverShallowWaterUsingSingle-PolL-BandSARImage.RemoteSensing,2016,8(12):971.[3]陳建康，朱立平.SAR圖像淺海地形反演研究綜述.地球物理學(xué)報(bào),2015(04):1164-1172.[4]VeroniqueCommandre,GillesGuitton,CedricGervaiseetal.Comparisonoftwotechniquesfordeterminingseabottomtopographyusing