SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选、滤波方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及海洋遥感领域，特别是涉及一种SeaWinds散射计星下点风矢量反演 的象元筛选、滤波方法和系统。
【背景技术】
[0002] 海风是作用在海洋表层的重要动力因子，驱动着海洋从海面波到深层洋流系统的 各种尺度的海洋运动，小则形成海洋波浪，大则推动洋流发展。海风通过调节海水与大气之 间的热量、水汽和化学物质的交换，来调整海-气禪合作用，维持全球和区域气候模式，该 禪合作用对全球和区域气候有重要影响，甚至能引起全球环境的变化，如厄尔尼诺现象。而 且，海风可W纳入到区域或全球的数值天气预报系统，提高天气预报的能力。因此，获得高 精度、高时空分辨率的海风数据对于海洋动力学、气象、气候学研究和人类合理利用风能资 源具有十分重要的科研价值和现实意义。
[0003] 海面风场的常规观测系统主要通过船舶、海上浮标及沿岸站等。对于覆盖全球面 积70%的海洋而言，常规手段获得的风场资料十分有限而且花费巨大。卫星遥感技术为海 面风场的测量提供了一个全新的手段，它具有覆盖面广、观测连续、受天气影响小等优点， 已经进入业务化运行。能够提供全球海面风场信息的星载传感器包括散射计、微波福射计、 合成孔径雷达（SAR)、卫星高度计，但只有散射计能大范围同时提供包括风速大小和风向在 内的完整的风矢量信息。
[0004] 散射计反演风场分为H个个步骤；第一步，建立地球物理模型函数（geo地ysical model化nction，GMF)，第二步，由地球物理模型函数反演得到2-4个模糊解，第H步，采用 圆中数滤波方法去除模糊解，得到唯一的真解。圆中数滤波算法有效运行的前提条件是滤 波窗口中的风矢量误差比较大（风向反演误差大于45度）的象元数目不能超过一半。由于 SeaWinds散射计的观测特点（圆盘天线旋转式扫描），使得该散射计星下点区域模糊解的 反演误差（反演步骤中的第二步）整体较大，因而在使用圆中数滤波算法时，滤波窗口中反 演误差较大的象元数目往往超过一半，使得圆中数滤波效果不佳，使得最终反演误差偏高。
【发明内容】
[0005] 本发明的一个目的在于提供一种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选 方法和系统，可W有助于提高风矢量反演精度。
[0006] 本发明的该一目的通过如下技术方案实现：
[0007] -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法，包括如下步骤：
[0008] 确定SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象元的各模糊解W及各所述模糊解 的总灰度值；
[0009] 将各所述模糊解与数值风场数据进行对比，找出与数值风场数据最接近的目标模 糊解；
[0010] 判断所述目标模糊解的总灰度值是否大于预设的灰度阔值；
[0011] 若是，对所述象元作一标记。
[0012] -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统，包括：
[0013] 处理模块，用于确定SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象元的各模糊解W 及各所述模糊解的总灰度值；
[0014] 对比模块，用于将各所述模糊解与数值风场数据进行对比，找出与数值风场数据 最接近的目标模糊解；
[0015] 第一判断模块，用于判断所述目标模糊解的总灰度值是否大于预设的灰度阔值；
[0016] 标记模块，用于在所述第一判断模块的判断结果为是时，对所述象元作一标记。
[0017] 根据上述本发明的方案，其是首先确定象元的各模糊解及其相应的总灰度值，再 通过将各模糊解与数值风场数据进行对比获得目标模糊解，判断该目标模糊解的总灰度值 是否大于预设的灰度阔值，若是，对象元作一标记，SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的 各象元都可W按照该种方式进行筛选，最后得到的有标记的象元即为筛选出的反演误差较 小的象元，可W基于该些象元进行圆中数滤波，由于筛选过程可有效剔除风矢量反演误差 较大的象元，从而较大程度地提高了圆中数滤波算法的精度，即，提高了最终的风矢量反演 精度。
[0018] 本发明的另一目的在于提供一种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波方法 和系统，可W有助于提高风矢量反演精度。
[0019] 本发明的该一目的通过如下技术方案实现：
[0020] -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波方法，包括如下步骤：
[0021] 采用如上所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法对SeaWinds 散射计星下点风矢量反演中的象元进行筛选；
[0022] 选取滤波窗口，获取该滤波窗口中的有标记的象元数目；
[0023] 判断所述象元数目是否大于预设的象元数阔值；
[0024] 若是，则对滤波窗口中的有标记的象元进行圆中数滤波，获得所述滤波窗口的风 矢量；
[002引若否，则根据L2B数据的获得所述滤波窗口的风矢量。
[0026] -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波系统，包括如上所述的SeaWinds 散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统，还包括：
[0027] 选取模块，用于选取滤波窗口，获取该滤波窗口中的有标记的象元数目；
[0028] 第二判断模块，用于判断所述象元数目是否大于预设的象元数阔值；
[0029] 滤波模块，用于在所述第二判断模块的判断结果为是时，对滤波窗口中的有标记 的象元进行圆中数滤波，获得所述滤波窗口的风矢量，在所述第二判断模块的判断结果为 否时，根据L2B数据的获得所述滤波窗口的风矢量。
[0030] 根据上述本发明的方案，其是首先采用如上所述的SeaWinds散射计星下点风矢 量反演的象元筛选方法对SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象元进行筛选，再选取 滤波窗口，获取该滤波窗口中的有标记的象元数目，判断所述象元数目是否大于预设的象 元数阔值，若是，则对滤波窗口中的有标记的象元进行圆中数滤波，获得所述滤波窗口的风 矢量，若否，则根据L2B数据的获得所述滤波窗口的风矢量，由于筛选过程可有效剔除滤波 窗口中的风矢量反演误差较大的象元，从而较大程度地提高了圆中数滤波算法的精度，即， 提高了最终的风矢量反演精度。
【附图说明】
[0031] 图1为SeaWinds散射计地球物理模型函数的W雷达后向散射系数和相对方位角 为坐标的模型表；
[0032] 图2为同一象元观测值在风矢量解空间中的图谱示意图；
[0033] 图3为本发明的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法实施例的流 程示意图；
[0034] 图4为模糊解区域交点分布示意图；
[0035] 图5为确定模糊解的总灰度值的方式在其中一个实施例中的流程示意图；
[0036] 图6为图谱算法风矢量反演误差与总灰度关系示意图；
[0037] 图7为本发明的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波方法实施例的流程示 意图；
[0038] 图8为本发明的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统实施例的结 构示意图；
[0039] 图9为图8中的处理模块在其中一个实施例中的结构示意图；
[0040] 图10为本发明的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波系统实施例的流程示 意图。
【具体实施方式】
[0041] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对本 发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的【具体实施方式】仅仅用W解释本发明， 并不限定本发明的保护范围。
[0042] 为了便于理解本发明的方案，W下首先对传统的散射计风场反演方式进行说明。
[0043] 1)传统风场反散射计风场反演方式的一般步骤
[0044] 传统风场反散射计风场反演方式可分为H个步骤：建立地球物理模型函数，风矢 量解搜索（反演算法）W及风矢量模糊解去除。从1978年第一颗专口用于海洋遥感的卫星 SEASAT-A发射到现在，国外学者提出了多种用于散射计海面风场遥感的模型函数及反演算 法。由于地球物理模型函数的双调和特性W及观测中存在的误差，使得风矢量搜索的结果 不唯一，而是存在1-4个极小值，称为模糊解。由于从单一象元很难获得足够的信息将其排 除，因而需要一个独立的模糊解去除程序，将其排除W便获得唯一的真解。
[0045] 2)散射计工作的基本原理
[0046] 散射计是一种特殊的主动微波传感器，主要是用来获取海面雷达截面积等多个测 量数据。通过向地表发射一定波长的微波，将那些在同一地面单元具有不同几何观测参数 的测量数据结合起来，经过一定处理而获得该单元海面风速和风向。散射计对海面风矢量 的测量是一种间接关系。
[0047] 海面微波散射主要有两种机制；当入射角小于20°时，微波回向散射主要是镜面 反射；当入射角大于20°时，微波回向散射主要是布拉格散射。而散射计的入射角一般大 于20°，如SeaWinds散射计内外两波束的入射角分别为46°和54°，所W散射计工作时， 海面微波散射W布拉格散射为主。在入射波长为微波的条件下，能引起布拉格散射的只能 是叠加于海浪上的厘米波或毛细波，而且布拉格散射与厘米波波峰与雷达视线之间的夹角 有很大的相关性。
[0048] 风从大气向海面传递动量时，会使海面变得粗趟，形成小尺度的厘米波，厘米波数 量与海面上的磨擦风速成正比相关，而厘米波波峰方向对风向敏感，所W能通过对微米波 的观测来反推出海面的风矢量与风向。散射计就是测量海面的后向散射能量大小，并估算 标准化的海面雷达截面积 NRCS(Normalized Radar Cross Section)。
[0049] 3)海面风场反演的地球物理模型函数
[0050] 利用散射计在不同的参数条件下（入射角和极化方式）测得的海面后径雷达散射 截面积进行风场反演，需要知道海面雷达后向散射截面积（NRC巧和风速、相对方位角（风 向与雷达观测方向之间的夹角）、入射角W及极化方式等几个变量之间的关系。模型函数的 目的就是准确描述雷达后向散射截面积（NRC巧与海面环境参数和