仪器参数的关系。模型 函数对于散射计的设计及反演算法具有关键的作用，它的精度可大大地影响到风场反演的 精度W及散射计设计的可行性等重要问题。
[0051] 从第一颗专口用于海洋遥感的卫星SEASAT发射到现在，人们不断提出用于散射 计海面风场遥感的模型函数和反演方法，模型函数的非线性决定了风场反演方法的复杂 性。然而有大量的Ku波段的测量数据证明，海洋雷达后向散射对表面风速非常敏感。
[0052] -般地球物理模型函数可表示为如下形式：
[0053] 0 0= F(?，X ; 0，P，f) (1)
[0054] 在式（1)中，《和X分别表示在海面上19. 5米高度上的中性稳定风速和相对风 向（散射计波束入射方位角与实际风向的夹角表示影响的其它次要的非海风环境 因子，如大气稳定性、海浪长波状态、海温、海水介电常数等；e、P和f是散射计参数，分别 表示相关的波束入射角、极化方式（垂直或水平）和雷达波频率。
[00巧]一般地，SeaWinds散射计采用新模型函数QSCAT1。该模型函数对应的入射角只 有46° (水平极化）和54° (垂直极化）。为了得到统一散射计模型W便于研究，Wentz， F.J.于2000年后，在对SASS2校正的基础上，把SASS2模型中的46。和54。入射角部分替 换为QSCAT1模型的数据，合并成的模型称为新模型函数QSCAT1模型。该模型数据没有固定 的表达形式，为有利于提高运行速度且与有利于模型与算法分开，采用表格的形式。该表格 由入射角、速度和相对方风向该H维来表示。在图1中，入射角从40°到60°，间隔为1度， 且从40。到50。为水平极化方式，从51。到60。为垂直极化方式；速度从Im/s到50m/s， 间隔为Im/s;而相对风向从0°到180°，间隔为2°。另外，在相同风速风向条件下，46° 波束测得的值相对较小。图1所示的是入射角为46°，W雷达后向散射系数和相对方位角 为坐标的模型表，单位为自然单位，不同的风速由不同的曲线来表示，0°到360°的风速关 于180°对称。随海面风速呈非线性递增的关系，其中，m/s表示米每砂。
[0056] 4)传统的风矢量求解方式
[0057] 地球物理算法就是利用模型函数，用大气衰减校正后的雷达后向散射测量0 °来 推算海面一定高度处的风速和风向。然而，由于地球物理模型函数的特性，同一个观测值 〇°，可W对应一系列可能的风速和风向值，如图2所示，图2中，每条细曲线代表一个观测 值O °所对应的可能的风速和风向值。由图2,可w很显然可W看出，理论上至少需要两条 曲线（即，两个观测值）才可能确定风速和风向解（即，两条曲线的交点）。在散射计观测 实践中，散射计对同一处海面进行多角度的重复观测，得到不同方向的多个观测值〇°，对 应于风矢量解空间则有多条曲线，最后的风矢量解就在该些曲线交点的附近。而风矢量反 演算法的任务在于，由该些观测值（图中的曲线），通过一定的计算法则搜索出相应的风矢 量解。
[0058] 卫星散射计发射之前，就有H个候选算法形成了。自从卫星发射W来，该些算法 在一系列的数据分析过程中通过与独立测量数据进行比较，已经变得很成熟。化ong-yung 化i和化k L. Li对不同的算法进行了对比研究，发现MLE (最大似然法）和L1两种算 法较好。而最大似然算法对风场反演来说有其更深刻的理论根据，所W目前被用于处理 SeaWinds散射计数据。
[0059] 在理想的状况下，即假定不存在模型误差和测量误差，同一分辩单元内全部雷达 后向散射截面积测量值对应的可能风矢量解曲线应在风速、风向二维空间内交于一点或几 点，该些点对应的风矢量即为风矢量模糊解。由于存在干扰噪音与测量误差，n条曲线并不 交于一点或几点，而是围绕该一点或几点，形成几个分布相对密集的交点集（图2中的方 框区域），从图2可W看出，图中曲线交点比较密集的区域共有四个，对应着风矢量可能的 四个解（由于地球物理模型函数的双调和特性，使得每两个观测值所对应的曲线的交点有 2-4个，该意味着由观测值0 °反演出来的可能的风矢量解有2-4个），该四个解被称之为 模糊解，最终的风矢量真解是该四个解中的一个。传统方式的原理是通过搜索目标函数的 极值来确定每个模糊解的位置（即确定每个模糊解），目标函数的一般形式如下：
[0060]
【主权项】
1. 一种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法，其特征在于，包括如下步 骤： 确定SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象元的各模糊解以及各所述模糊解的总 灰度值； 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； 判断所述目标模糊解的总灰度值是否大于预设的灰度阈值； 若是，对所述象元作一标记。
2. 根据权利要求1所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法，其特征 在于，确定模糊解的总灰度值的方式包括如下步骤： 获取所述象元的观测值在风矢量解空间中的各交点密集区域； 分别对各所述交点密集区域进行像素划分，并确定落入每个像素中的交点个数； 分别根据所述交点个数确定各所述交点密集区域对应的椭圆的面积以及各所述交点 密集区域中的交点总个数，其中，所述椭圆用于囊括所述交点密集区域中的交点； 根据所述交点总个数与所述面积的比值确定各所述模糊解的总灰度值。
3. 根据权利要求2所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法，其特征 在于，所述根据所述交点个数确定用于所述交点密集区域对应的椭圆的面积以及所述交点 密集区域的交点总个数的步骤包括步骤： 根据
定所述椭圆的长轴和短轴，并根据所述长轴和所述短轴确定所述面积； 根据μ (1(1= Σ Σ f (X，y)确定所述交点总个数； 其中，μ 2。、μ。2、μ n通知
确定，x、y分 别为像素中心点的横坐标、纵坐标，f(x，y)为落入像素中的交点个数，?、P为像素的加权 重心的横、纵坐标，a、b分别表示所述椭圆的长轴和短轴，μ Clt!表示所述交点总个数。
4. 根据权利要求1所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选方法，其特征 在于，所述灰度阈值为3。
5. -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波方法，其特征在于，包括如下步骤： 采用如权利要求1至4之一所述的方法对SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象 元进行筛选； 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阈值； 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。
6. -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统，其特征在于，包括： 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以及各 所述模糊解的总灰度值； 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； 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阈值； 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。
7. 根据权利要求6所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统，其特征 在于，所述处理模块包括： 获取单元，用于获取所述象元的观测值在风矢量解空间中的各交点密集区域； 划分单元，用于分别对各所述交点密集区域进行像素划分，并确定落入每个像素中的 交点个数； 处理单元，用于分别根据所述交点个数确定各所述交点密集区域对应的椭圆的面积以 及各所述交点密集区域中的交点总个数，其中，所述椭圆用于囊括所述交点密集区域中的 交点，根据所述交点总个数与所述面积的比值确定各所述模糊解的总灰度值。
8. 根据权利要求7所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统，其特征 在于： 所述处理单元根据
?角定所述椭圆的长轴，根 据，
确定所述椭圆的短轴，并根据所述长轴和所述短 轴确定所述面积，根据μ 〇〇= Σ Σ f (X，y)确定所述交点总个数； 其中，μ 2(1、μ (12、y 11 通过
p, q = 0,1,2 确定，x、y 分 另Ij为像素中心点的横坐标、纵坐标，f(x，y)为落入像素中的交点个数，?、P为像素的加权 重心的横、纵坐标，a、b分别表示所述椭圆的长轴和短轴，μ Clt!表示所述交点总个数。
9. 根据权利要求6所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统，其特征 在于，所述灰度阈值为3。
10. -种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的滤波系统，其特征在于，包括如权利要 求1至4之一所述的SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选系统,还包括： 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； 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阈值； 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。
【专利摘要】本发明提供一种SeaWinds散射计星下点风矢量反演的象元筛选、滤波方法和系统，其象元筛选方法包括步骤：确定SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象元的各模糊解以及各模糊解的总灰度值；找出与数值风场数据最接近的目标模糊解；判断目标模糊解的总灰度值是否大于预设的灰度阈值；若是，对象元作一标记，其滤波方法包括步骤：采用本发明的筛选方法对SeaWinds散射计星下点风矢量反演中的象元进行筛选；选取滤波窗口，获取该滤波窗口中的有标记的象元数目；判断象元数目是否大于预设的象元数阈值；若是，则对滤波窗口中的有标记的象元进行圆中数滤波，获得滤波窗口的风矢量，可以有助于提高风矢量反演精度。
【IPC分类】G06T17-05
【公开号】CN104537719
【申请号】CN201510014661
【发明人】王德辉, 吴波
【申请人】广州中海达卫星导航技术股份有限公司
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2015年1月12日