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利用合成孔径雷达图像自动获取海底地形

DOI:10.1007/s12567-018-0234-4 期刊:CEAS Space Journal 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:23:52
摘要: 测深学(即海底地形测绘)因海上风电场等离岸工程建设的增加而需求旺盛。该数据集对气候变化建模也至关重要,可用于模拟海平面上升和洋流变化。获取精确的测深数据通常需要派遣测量船进行实地勘测,这是一项成本高昂的工作。然而,利用地球观测卫星数据也能远程获取测深信息。本研究的核心是开发一种处理器,能够从星载合成孔径雷达(SAR)数据中自动生成网格化测深信息。通过分析SAR图像中的??霰浠?,利用浅水效应(即波浪进入浅水区时波长变短的特性)推导大陆架区域的测深数据?;诒砻嫠ǖ钠瞪⒐叵导扑闼?,该关系需要波长和波周期作为输入参数——波长可直接从SAR图像获取,但波峰周期还需额外信息与处理流程(如本地测量或复杂SAR数据)。本文开发并测试了一种自动推导SAR图像中涌浪波周期的方法:以公共数据库的水深数据为初始值,通过沿计算网格迭代可能的波峰周期,将推导水深与初始值对比,最终选取使均方根偏差最小的波峰周期进行测深计算。研究展示了利用TerraSAR-X卫星获取的海峡群岛测深数据,所得11.3秒的波峰周期与邻近实测数据高度吻合。
作者: Stefan Wiehle,Andrey Pleskachevsky,Claus Gebhardt
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研究概述 实验方案 设备清单

开发一种处理器,用于从星载合成孔径雷达(SAR)数据中自动推导网格化测深信息,特别是实现SAR图像中涌浪波周期的自动提取。

该研究成功开发了一种从合成孔径雷达(SAR)图像中自动推导水深的方法,通过自动确定波周期减少了人工输入需求。该方法通过现场数据验证,显示出良好的一致性。它能够实现近实时业务化处理,用于改进沿海地区的水深数据,补充其他遥感技术。

该方法要求合成孔径雷达图像中存在涌浪;在不具备波浪特征或存在强洋流及破浪效应的区域不适用。其精度受外部水深数据库质量影响,这些数据库可能已过时或分辨率较低。未考虑潮汐变化和洋流因素,可能导致结果不准确。该技术仅适用于约10米至70米的水深范围。

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