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1、利用偏振SAR图像测量海洋表面波坡和波谱摘要：人们已经发展了很多算法对海洋斜坡和波谱进行测量，其中，基于完全偏振孔径雷达(SAR)图像数据进行测量的方法得到了广泛的研究。在SAR方位和距离方向上测量波斜坡的独立技术已经得到了极大的发展。尤其重要的是，基于方向角的测量技术比其他传统的、基于强度的回波截面测量技术相比能实现对海洋波坡的直接测量。在方向角方向，波动会造成偏振角的变化，利用这一变化可以测量波坡。在距离方向上，一种新的测量方法被用来测量波坡，这种测量法被称为参数测量法，参数为Cloude-Pottier偏振散射分解定理中的 H-A-的一个参量。使用这两种方法可以实现对海洋波坡的精确且直接
2、的测量。综上所述，两种方法实现了利用合成孔径雷达的偏振图像数据对海洋波坡和波谱的测量。这些测量方法必须能解决在SAR图像处理过程的非线性问题，这种非线性问题是中波动和加速效应引起的聚束效应。本次研究使用了美国航天局喷气推进实验室/的机载合成孔径雷达从加州沿海水域得到L波段和p波段的数据。本文把新的测量方法与过去常规的基于SAR强度计算方法和NOAA国家数据中心利用浮标的测量方法进行了比较。1 介绍合成孔径雷达(SAR)系统通常使用回波灰度算法(Alpers & Rufenach,1981)测量海洋的物理参数。具体做法为：合成孔径雷达发出一束线偏振光，线偏振光到达波面后被反射回来，我们通过测量回
3、波截面或波动引起的解偏度的变化来估计的海洋表面波坡或波谱。但利用这样的方法的测量海洋波物理属性时，需要知道调制传递函数(MTF)。 本次研究说明了利用偏振SAR数据和schule等人改进的算法对海洋波物理属性进行测量时，在方向角方向和距离方向都是可行的。在傅里叶变换域，我们可以利用两个正交方向的波坡信息估计完整的海浪斜坡的频谱。基于偏振合成孔径雷达的算法的优点就是它不需要复杂的调制传递函数参数，就几乎可以实现对波坡的直接测量。由运动引起的“速度聚束”是一种非线性效应，它对方向角方向的波动测量带来了困难，这些困难可以被1991年Engen和Johnsen以及1991年Hasselmann在几乎相
4、同的时间提出的算法解决，这个算法可以降低先前测量方法的非线性。偏振角的改变很大程度上是由在偏振方向的波动引起的，而距离方向的波动对偏振角只有小部分影响。所以，偏振角的变化很大程度上是由波在偏振方向的运动造成的。在1996年，Schuler等人在提出一种算法，此算法最初被用在地形测量中，后来这个算法也被引用到了海洋测量中，该方法能测量海浪波坡的和波谱的偏振成分。但在地形测量中，Schuler等人的算法对大范围的入射角和边坡都有效，但当这个方法运用到海洋测量中就只能测量方向角方向的波坡，并且测量的波坡要远小于一度才有效。在1998年Pottier提出一种基于特征向量/特征值分解的参数测量法，此方法
5、被用来在测量距离方向上的波坡。我们知道距离方向的波动能引起本地入射角的改变，从而改变的值，这个参数的值具有“卷积-不变性”，也就意味着方向角方向的波动对的值没有影响。同样地，在海洋波的测量中，距离方向的波动对取向角值没有影响。因此，一个算法要使用两个参量（,），才能测量任意方向的波坡。一般来说，在单个分辨单元内要实现在两个正交方向上对某个的物理参数的测量是不可能的，因此微波仪器必须有一个2 - D成像或扫描功能，以便获得两个正交方向的信息。在我们已经讨论的两种测量方法中，用取向角测量对方向角方向的坡度的是最容易理解的，并且此方法在2000年己经被Lee证明是准确的。本次研究发现了在距离方向上使
6、用新的参数法测量波坡有很大的发展空间。本次研究使用了美国航天局喷气推进实验室/的机载合成孔径雷达从加州沿海水域得到L波段和p波段的数据。我们对传统的基于强度对比的测量方法和运用新的极化合成雷达方法对海洋谱的测量结果做了比较。另外，我们也把使用新方法的测量结果和NOAA国家数据浮标中心发布的原位浮标做了对比。这些浮标是一些3-m的的铁饼浮标，它用来测量非定向海浪谱与频率的关系，还可以测量水面5米以上的风速以及风向。本文的最后即附录A中，我们阐述了当使用真实孔径雷达（ RAR ）对海洋波进行测量得到的数据是一种特例情况。因为在方向角方向上使用线偏振RAR测量所有的目标得到的调制传递函数都接近零，而
7、在同样的条件下利用极化RAR测量却可以得到很大的调制传递函数。所以我们得到一个结论：在方向角方向上，不能使用极化RAR传感器测量波参数。2.利用线偏振SAR测量海洋参数1982年Vesecky和Stewart提出了一种新的算法，它是一种基于SAR图像的边缘特征与光学图像相匹配的算法,它最初被用来测量海洋的表面波、浅海的水下地形、内波、实时边界、光滑波，和舰船的尾流等。基于这些应用，1986年Monaldo和Beal提出了通过海洋特征对SAR图像强度进行调制，进而使图像的特征可见。1981年Alpers和Rufenach提出了对海洋表面波进行测量时，主要的调制机制有倾斜调制、流体调制、速度聚束。
8、1978年，Valenzuela提出倾斜调制是由于本地入射角的改变引起的。本地入射角的变化又是由表面波坡的变化引起的，对于在距离方向上的波动而言倾斜调制影响最大。1975 年Keller &和Wright提出流体调制是由于大尺度和小尺度的表面波之间流体动力学相互作用的结果。当入射角度适中时，流体调制是引起后向离子散射的最主要原因。1979年Alpers和Rufenach提出：对于SAR成像系统，速度聚束是唯一调制过程，速度聚束效应是散射方向角变化引起的，而散射波面的运动导致了散射方向角的变化。研究发现，速度聚束效应对方向角方向的波动影响最大。. 在过去的几年，为了定量地恢复通过SRA得到的海洋
9、表面波图像的信息，研究人员做了大量的努力(Plant & Zurk, 1997)。人们开展了几次SAR探测任务，比如ERS 1&2 和RADARSAT 1&2，我们从这些探测中获得了一些数据。这些数据可以被用来从SAR图像信息中估计表面波波谱。大体上来说，波的高度和波坡频谱可以整体地定量的描述海洋表面波浪的属性(Hasselmann et al., 1985)。多年以来，为了从SAR图像频谱恢复出海洋波频谱，人们改进了很多技术（Hasselmann & Hasselmann, 1991,Kasilingam & Shi, 1997Lyzenga, 1988.）。在线性技术方面，主要有：Lyze
10、nga (1988)提出了线性调制传递函数，这个线性调制传递函数把图像的频谱和波的频谱联系了起来。这个线性调制传递函数MTF是由三个最初的调制传递函数推导而来的。利用调制传递函数，我们可以恢复SAR图像频谱，但因为这个方法是线性的，而人们已经证明真实条件下对海洋波的SAR图像调制是非线性的，因而它不能解释任何非线性的调制机制。随着海面状况的复杂，非线性因素也会增多。在这样的条件下，线性方法不能对海洋波的频谱进行精确评估。因此，线性传递函数方法使用会有很大的限制，所以它只能作为一个定性的指标。要对海洋波频谱进行更精确的估计需要使用非线性反演技术（Kasilingam & Shi, 1997和Ly
11、zenga, 1988）。人们已经发展了若干个从SAR图像频谱中恢复海洋波谱的非线性反演算法。这些算法大部分基于对1991年Hasselmann 技术的改进。此算法最初是用迭代法从图像频谱中估计波谱。最初的思路是用一个类似于Lyzenga于1988年提出的的线性传递函数算法对初始值进行估算。在早期的SAR图像模型中，这些初始值作为输入，并且采用迭代算法实现对原始图像频谱的修正。这种算法的精确度是不确定的，精确度的大小取决于具体的SAR图像模型。1996年，人们基于波谱和图像频谱的联系对Hasselmann算法进行了改进，改进的算法实现了非线性传递函数解的收敛性。但是，求解这种非线性的传递函数需
12、要进行反复的迭代。1995年Engen 和Johnsen以及在2000年Lehner等人都提出了对这种算法的改进算法。改进的算法利用了同一场景的不同外观的海浪图像之间有交叉谱的思想。改进算法的最大好处是它解决了波动方向上180模糊问题。另外，这种算法也降低了SAR频谱的散斑效果，但这种算法需要知道海浪场的先验信息，此算法近些年也被Dowd等人做了改进。在上述提及的恢复海洋频谱的方法中，速度聚束这种非线性效应可能会完全摧毁波结构（Engen & Johnsen, 1995andHasselmann & Hasselmann, 1991.）。速度聚束是海洋表面散射体运动的结构，表现为SAR图像的聚
13、束或膨胀。在方向角方向上，散射体的位移可能会摧毁SAR图像的波结构。在不同的幅度/速度比下，人们对SAR图像进行了模拟，模拟的目的是为了研究速度聚束效应对测量海洋斜坡的反演算法的影响。当（R/V）的值被增至很大时，速度聚束产生的影响将破坏波的结构，影响对波坡的测量。产生这一现象的原因是速度聚束调制会随着（R/V）增大而增大。人们对给定条件下雷达成像的过程进行了模拟，结果发现当速度聚束调制较小时，波的斜坡结构被保留了下来。因此，我们得到结论：要使速度聚束效应对波坡估计产生较大影响，那么（R/V）的值必须远大于100s。本次研究处理的数据来自瓜拉纳河和旧金山湾， 瓜拉纳河有最长的波动，所以对它的研
14、究能得到最理想的结果，机载合成雷达得到的结果显示：瓜拉纳河的R/V比是59s，而旧金山湾的R/V比是55s。R/V的这个比值也就表示虽然速度聚束效应存在，但它对波坡的测量结果不会造成太大的影响。但是，对于星载SAR成像的应用程序来说，这样的(R / V)比率可能产生大于数以百计的影响,速度聚束效应的存在限制了该方法的应用，尤其是在外海。3.1.利用定位角测量方向角变化率1996年Schuler提出通过测量偏振信号中取向角的变化情况，我们就可以确定方向角面的变化率的变化。这是因为，取向角的转变大部分是由方向角的变化率和入射角的变化引起的，而它受幅度变化的影响很小。它们之间的关系被lee在1998
15、年和pottier在1998年分别提出。如下公式（1）： （1）这里的, tan, tan, 和分别是取向角的值，方向角的变化率，距离方向的斜率，雷达的视角。根据公式（1），如果雷达的视角和距离方向上的变化率是确定的，那么从取向角的改变就可以估计出方向角的变化率。垂直方向上的变化率可以利用局部入射角的值和每个像素的参数估计出来。方向角的变化率tan和距离方向的变化率tan提供了对应每个像素的波坡的完整信息。： （2）海洋波通过机载合成雷达成像后图像的大小是确定的，图像大小为：（6.68.2 m）。波浪的平均的倾斜角很小（第一个波浪碎波的倾角大约7左右），在雷达的视角，距离方向的变化率tan的值
16、在很大范围内变化时，公式（1）的分母可以用sin的值近似。在这种近似下，海洋方向角方向的变化率tan可以写成如下公式（2） （2）公式（2）的重要性在于它给出了极化SAR可测量的参数和海洋表面物真实波坡的直接联系。海洋波坡的大小仅仅取决于公式（1）中雷达视角的值和公式（2）中取向角的值。对于海洋波来说，主要的散射机制是（Bragg）散射。lee等人在1998年通过实验发现，通过极化SAR方法测量取向角的值，其精度可以1。为了使复杂的数据看起来简单明了，人们采用一个散射矩阵来代替极化合成雷达的单视复杂数据。也可以利用斯托克斯矩阵、协方差矩阵或者相关性矩阵代替多视数据或空间平均数据。取向角的改变会引起这些矩阵的旋转，因为取向角的信息已经嵌
