一种基于雷达图像二维海浪谱的风涌波浪分离方法

本发明属于海洋遥感，具体涉及一种基于雷达图像二维海浪谱的风涌波浪分离方法。

背景技术：

1、随着人们对海洋研究的日益深入，其多样化的待开发资源，为陆地能源的枯竭提供了一个替代方案。波浪是海洋海水运动的形式之一，其变化具有很大的随机性(张顺.基于波数谱的风涌分离算法研究[d].黑龙江:哈尔滨工程大学,2018.)。通常波浪表现为风浪和涌浪，它们组合形成复杂的混合波。风浪和涌浪对船舶的影响各不相同，在复杂的海况下将风浪和涌浪分开是非常有必要的(尹路,李延斌,马金钢.海洋观测技术现状综述[j].舰船电子工程,2013,33(11):4-7页.)。

2、目前，风涌波浪系统分离的方法主要有波形分离法、波要素法和谱分析法。波形分离法为风涌分离涌提供了理论基础，但它在准确性方面存在不足。另一方面，波要素法考虑到了诸如风速、波龄、波陡、波高和周期等参数，以此来确定满足某些条件的涌浪成分。然而，这种方法在将涌浪的应用范围与波浪分开的能力方面缺乏明确性。在阐述海浪复杂多样的性质过程中，海浪谱能够将海上实际测量所得到的海浪特征与理想化的海浪联系起来(陈剑桥.三种典型路径下的台湾海峡台风浪特征研究[j].海洋预报,2018,35(6):1-12页.)。通过海浪谱我们能够得到与在海面观察到的海浪非常接近的统计特性，因此谱分析方法具有更广泛的应用。现如今，基于二维频率方向谱的风涌分离方法，即在频率域与方向域中分离风浪成分与涌浪成分是风涌分离方向上的一个研究热点。在已有的较为成熟的研究方法中，风速风向是在实现风涌系统分离过程中不可或缺的参数，这就导致在这些信息难以获取时，不能成功实现风涌海浪的分离。此外，在对海浪进行前期处理，去除噪声和虚假系统时，现有的方法大多根据系统的不同来设定不同的阈值，这就导致在滤波的过程中具有很强的主观性，选取不适当的阈值会产生虚假的波系统，进而降低后期海浪系统分离的准确性。

3、综上所述，现有方法在难以获取风速风向参数时无法实现风涌波浪分离，而且现有方法对风涌分离的准确性较差，因此，提出一种新的风涌波浪系统分离方法是十分必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的是为解决现有方法在难以获取风速风向参数时无法实现风涌波浪分离，以及现有方法对风涌分离的准确性差的问题，而提出了一种基于雷达图像二维海浪谱的风涌波浪分离方法。

2、本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：

3、一种基于雷达图像二维海浪谱的风涌波浪分离方法，所述方法具体包括以下步骤：

4、步骤1、获取海浪监测区的海浪谱在极坐标系下的雷达图像序列，并对极坐标系下的雷达图像序列进行预处理得到直角坐标系下的雷达图像序列；

5、再对直角坐标系下的雷达图像序列进行三维傅里叶变换，得到三维图像谱；对三维图像谱进行带通滤波，再对滤波后的三维图像谱中的频率进行积分，得到二维图像谱；

6、对二维图像谱进行调制得到直角坐标系下的二维海浪谱，再将直角坐标系下的二维海浪谱转化为极坐标下的频率方向谱；

7、步骤2、对步骤1中得到的频率方向谱的方向进行积分，得到一维频率谱；识别出一维频率谱中的波浪系统个数和位置后，根据波浪系统个数和位置对一维频率谱进行分区得到分区结果；并滤除能量小于能量阈值的分区后，得到剩余的分区个数；

8、利用迭代平滑方法对步骤1中得到的频率方向谱进行处理，得到与剩余分区数量相等的波浪系统，再根据波浪系统的波峰对属于同一涌浪源的波浪系统进行合并处理；

9、步骤3、根据合并处理后得到的各个波浪系统的峰值振幅对风浪系统和涌浪系统进行分离。

10、进一步地，所述步骤1的具体过程为：

11、步骤1.1、获取海浪监测区的海浪谱在极坐标系下的雷达图像序列，并对极坐标系下的雷达图像序列进行近点插值，将极坐标系下的雷达图像序列转换为直角坐标系下的雷达图像序列；

12、步骤1.2、将直角坐标系下的雷达图像序列记为η(x,y,t)，对直角坐标系下的雷达图像序列进行三维傅里叶变换，得到三维图像谱f(kx,ky,ω)：

13、

14、式中，lx和ly分别是直角坐标系下的雷达图像沿x和y方向的范围，t是雷达图像序列对应的总时间，i是虚数单位，kx和ky分别为x和y方向的波数，ω为频率，f(kx,ky,ω)为三维图像谱，t是时间；

15、步骤1.3、利用带通滤波器对三维图像谱进行滤波，再对滤波后的三维图像谱e(kx,ky,ω)中的频率ω进行积分，得到二维图像谱i(kx,ky)：

16、i(kx,ky)＝∫ω＞0e(kx,ky,ω)dω

17、其中，e(kx,ky,ω)是滤波后的三维图像谱；

18、步骤1.4、利用调制传递函数对二维图像谱进行调制，即将二维图像谱与调制传递函数相乘，得到直角坐标系下的二维海浪谱：

19、e(kx,ky)＝|m(kx,ky)|2·i(kx,ky)

20、其中，e(kx,ky)是直角坐标系下的二维海浪谱，|m(kx,ky)|2为调制传递函数；

21、步骤1.5、将直角坐标系下的二维海浪谱e(kx,ky)转化为极坐标下的波数-方向海浪谱e(k,θ)：

22、e(k,θ)＝e(kx,ky)k

23、其中，θ为方向，

24、根据波数-方向海浪谱e(k,θ)求得海浪的频率方向谱s(f,θ)：

25、

26、进一步地，所述对步骤1中得到的频率方向谱的方向进行积分，得到一维频率谱；具体为

27、s(f)＝∫s(f,θ)dθ

28、其中，θ为方向，s(f)为一维频率谱。

29、进一步地，所述识别一维频率谱中的波浪系统个数和位置，具体为：

30、采用核函数对一维频率谱s(f)进行数据平滑处理：

31、

32、其中，k(a)是模板长度为a的核函数，是数据平滑处理后的频率谱；

33、频率谱中的波峰个数即为波浪系统个数t，波峰对应的频率即为波浪系统在频率谱上的位置信息θp。

34、进一步地，所述能量阈值为0.02q，q是一维频率谱的总能量。

35、进一步地，所述利用迭代平滑方法对步骤1中得到的频率方向谱进行处理，得到与剩余分区数量相等的波浪系统，再根据波浪系统的波峰对属于同一涌浪源的波浪系统进行合并处理；具体为：

36、步骤一、对海浪的频率方向谱s(f,θ)进行2d离散卷积：

37、

38、其中，是卷积后的频率方向谱，代表卷积操作，k(m,n)为卷积核，m和n是卷积核的维度；

39、步骤二、判断中的波浪系统个数是否大于剩余的分区个数；

40、若中的波浪系统个数大于剩余的分区个数，则令再返回执行步骤一；

41、若中的波浪系统个数不大于剩余的分区个数，则执行步骤三；

42、步骤三、根据中的波浪系统个数进行分区，再对分区进行合并；

43、所述步骤三的具体过程为：

44、步骤三一、计算第i个波浪系统的波峰与第j个波浪系统的波峰之间的距离：

45、δf2＝(fpx,i-fpx,j)2+(fpy,i-fpy,j)2

46、fpx,i＝fp,icosθp,i，fpy,i＝fp,isinθp,i

47、fpx,j＝fp,jcosθp,j，fpy,j＝fp,jsinθp,j

48、式中，fp,i为第i个波浪系统的波峰对应的频率，fp,j为第j个波浪系统的波峰对应的频率，θp,i为第i个波浪系统的波峰在频率方向谱上的位置信息，θp,j为第j个波浪系统的波峰在频率方向谱上的位置信息，fpx,i和fpy,i分别为fp,i沿x和y方向上的分量，fpx,j和fpy,j分别为fp,j沿x和y方向上的分量，δf2为第i个波浪系统的波峰与第j个波浪系统的波峰之间距离的平方；

49、步骤三二、计算第i个波浪系统的波峰的任意方向传播以及第j个波浪系统的波峰的任意方向传播；

50、步骤三三、判断第i个波浪系统与第j个波浪系统是否进行波峰合并，判别式为：

51、

52、其中，k为最小合并参数，是波峰的任意方向传播；

53、若第i个波浪系统的波峰的任意方向传播或第j个波浪系统的波峰的任意方向传播满足判别式，则第i个波浪系统与第j个波浪系统为同一涌浪源，将第i个波浪系统与第j个波浪系统进行波峰合并；否则，不进行波峰合并；

54、直至全部波浪系统均不满足波峰合并条件时停止。

55、进一步地，所述最小合并参数k的选取方法为：

56、通过比较得出两个波浪系统的峰值能量中的较小值，将得出的较小值记为φmin，最小合并参数k满足k*fp,i*fp,j≤φmin。

57、进一步地，所述计算波浪系统的波峰的任意方向传播，具体为：

58、以第i个波浪系统为例：

59、

60、其中：是第i个波浪系统的波峰的任意方向传播；

61、

62、

63、

64、

65、式中，θ′为步骤1得到的频率方向谱中除了第i个波浪系统波峰位置之外的其他方位角，e是海浪谱的总能量；

66、e＝∫∫s(f,θ)dθdf。

67、进一步地，所述步骤3的具体过程为：

68、步骤31、寻找相邻波浪系统的波峰之间的波谷，将波谷作为相邻波浪系统的划分界限；

69、步骤32、计算pm谱spm(f)：

70、

71、式中，hs为有效波高，fp为pm谱的峰值频率；

72、步骤33、对于一个峰值频率为fm的波浪系统，计算该波浪系统的峰值振幅s(fm)与pm谱在峰值频率fm下的振幅的比值：

73、

74、其中，λ是比值，spm(fm)是pm谱在峰值频率fm下的振幅；

75、若计算出的比值λ大于阈值λ0，则该波浪系统为风浪系统，否则，该波浪系统为涌浪系统。

76、更进一步地，所述有效波高的计算方法如下：

77、

78、m0＝∫s(f)df

79、s(f)＝∫s(f,θ)dθ。

80、本发明的有益效果是：

81、(1)通过标定的谱分割技术得到波浪系统的位置信息，并进行数据平滑与波峰合并，得到有效波浪系统的二维海浪谱，能够减少传统的波浪系统划分方法由于海浪谱中存在许多虚假的波峰峰值，造成频率方向谱波浪系统的过度分割；通过设定噪声能量阈值门限进行噪声滤除，能够减少传统的噪声能量阈值检测过于依赖阈值设定的主观不确定性。

82、(2)在二维海浪谱领域实现了风浪成分与涌浪成分的判定，与传统风涌分离方法相比，不仅能够有效的分离出风浪谱和涌浪谱，而且不需要风速风向信息，同时提高了对风涌分离的准确性。