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基于墨西哥帽小波变换的机载SAR海面风场反演
  • ISSN号:1009-3443
  • 期刊名称:解放军理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:2010.6.6
  • 页码:301-306
  • 分类:TP721.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]解放军理工大学气象学院,江苏南京211101, [2]解放军第94783部队,浙江湖州313111
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(41076188,41005018).
  • 相关项目:基于支持向量机和小波包的风廓线雷达杂波去除技术研究
中文摘要:

针对从机载SAR探测图像中反演风向中如何提取图像中的风条纹信息的问题,给出基于墨西哥帽小波的风条纹信息提取方法,结合二维快速Fourier变换反演海面风向。以中国南海海域一组机栽SAR实测数据为例,采用该方法反演风向,并运用CMOD4、CMOD-IFR2和CMOD5模式反演风速,验证海面风场反演方法特性。结果表明,墨西哥帽小波法较好地解决了机载SAR探测图像的风条纹信息提取问题,反演精度优于局部梯度法,3种风速反演模式均可用于机栽SAR探测数据风速反演。

英文摘要:

How to extract wind streaks information from imagery is the hard point in the retrieval of wind direction from airborne SAR sounding imagery. The wind streaks information extraction method based on Mexican-hat wavelet combining with two-dimensional fast fourier transform was proposed to solve this problem. Using C-band empirical models such as CMOD4, CMOD-IFR2 and CMOD5, associated with the proposed wind direction retrieval method, the wind field was obtained from airborne SAR sounding data. The characteristics of ocean surface wind field retrieval methods were verified by retrieving wind filed from a group of airborne SAR sounding data of South China Sea. The results show that the Mexican-hat wavelet algorithm solves the problem of extracting wind streaks information from airborne SAR sounding imagery, and the retrieval accuracy is better than that of the local-gradient algorithm, while three kinds of wind speed retrieval models can be used to retrieve wind speed from airborne SAR sounding data.

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期刊信息
  • 《解放军理工大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:解放军理工大学
  • 主办单位:《解放军理工大学》编辑部
  • 主编:汤雪峰
  • 地址:南京市后标营路88号
  • 邮编:210007
  • 邮箱:jfjlgdxb@163.net
  • 电话:025-80820430
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-3443
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1430/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6015