【摘 要】
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随着空间技术和遥感技术的发展,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以其高分辨率、全天时和全天候的特点,逐渐成为海面风场观测的重要手段,从而为全球海洋风能资源的开发和利用提供高空间分辨率的风场数据。然而,目前基于C波段星载SAR海面风速反演研究中还存在一些关键技术问题亟待解决,如现有SAR风速反演模型的全球普适性,重采样的空间分辨率对SAR反演风速的影响,不同极化
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41776181）,海面油膜厚度SAR遥感探测机理及反演方法研究； “海洋环境安全保障”重点专项“新型海洋微波遥感探测机理模型与应用研究”项目“静止轨道SAR海洋信息提取技术”课题（2016YFC1401007）； 国家重大科学研究计划（973）项目（2015CB953901）,北极海冰减退引起的
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随着空间技术和遥感技术的发展,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以其高分辨率、全天时和全天候的特点,逐渐成为海面风场观测的重要手段,从而为全球海洋风能资源的开发和利用提供高空间分辨率的风场数据。然而,目前基于C波段星载SAR海面风速反演研究中还存在一些关键技术问题亟待解决,如现有SAR风速反演模型的全球普适性,重采样的空间分辨率对SAR反演风速的影响,不同极化方式SAR数据风速反演差异性,四极化SAR系统海面风场遥感应用局限性等。本文基于大量C波段RADARSAT-2精细四极化SAR影像,联合海洋浮标观测资料以及再分析风场数据,对目前SAR海面风速反演领域的一些关键技术问题进行了研究,主要内容和结论如下:（1）四极化SAR风速反演模型不同海域适用性分析。本文选用目前国际常用的SAR风速反演模型,并在全球不同海域进行了SAR海面风速反演实验。基于346景美国东西海岸、墨西哥湾和白令海海域的SAR风速反演实验表明,CMOD5.N模式函数在VV极化SAR风速反演中效果最优,反演风速和浮标风速均方根误差为1.94m/s;CMOD5.N+Z2011组合模型在HH极化SAR风速反演中效果最佳,反演风速均方根误差为2.37m/s;C-2PO模型在交叉极化极化SAR风速反演中效果最好,反演风速均方根误差分别为1.98m/s和2.01m/s。基于58景中国南海和东海海域的SAR风速反演实验显示,CMOD5函数在VV极化SAR风速反演中效果最优,反演风速与ERA-Interim风速的均方根误差为2.06m/s;HH和交叉极化SAR反演风速误差较大,且交叉极化SAR反演风速要明显高于参考风速。（2）构建了适用于中国海域的极化比模型和交叉极化SAR风速反演模型。鉴于中国海域HH和交叉极化SAR数据风速反演效果欠佳,本文基于58景四极化SAR影像和ERA-Interim再分析风场资料,构建了CHN-PR极化比模型和CHN-CP交叉极化风速反演模型。与ERA-Interim风速对比,基于CHN-PR+CMOD5模型的HH极化SAR数据反演风速均方根误差为1.92m/s,优于前人提出的极化比模型;基于CHN-CP模型的VH和HV极化SAR数据反演风速分别为1.50m/s和1.53m/s,优于C-2PO和Vachon-CP风速反演模型。（3）研究了重采样的空间分辨率对四极化SAR风速的影响。本文设计了一种对比实验,分别在VV、HH、VH和HV极化通道下,探究了重采样的空间分辨率对SAR反演风速的影响。实验结果显示,SAR反演风速精度随着空间分辨率的下降而增加;VV、HH、VH和HV极化SAR数据反演风速空间“最适分辨率”分别为850m,1050m,1350m和1450m。（4）研究了共极化和交叉极化SAR数据反演风速的差异性。本文分析了共极化和交叉极化SAR数据在不同风速区间的风速反演效果,并利用统计性分析方法,提出了一种用于区分中低风速和高风速的精确风速阈值查找（Wind Speed Threshold Model,WST）模型。基于WST模型,提出了一种联合VV和VH极化SAR数据的混合风速反演（Hybrid Wind Speed Retrieve Model,HWSR）模型。基于HWSR模型的SAR反演风速与浮标风速均方根误差为1.47m/s,优于CMOD.5N函数和C-2PO模型反演风速。最后,从建模数据、雷达入射角、信噪比、海表面流场以及SAR成像机制角度出发,分析了低风速下C-2PO模型反演风速误差较大的原因。（5）探讨了简缩极化SAR数据海面风速反演的适用性。本文基于256景四极化SAR数据,采用RCM简缩极化模拟器仿真了RV、RH、RL和RR极化的SAR影像,并利用现有风速模型进行风速反演实验。结论显示:基于Co Ve-Pol模型的RV极化SAR数据反演风速效果最好,和浮标风速均方根误差为2.36m/s;基于Co Ho-Pol模型的RH极化SAR数据反演风速效果最好,和浮标风速均方根误差为2.19m/s;基于CMOD5+Z2011模型的RL极化SAR数据反演风速均方根误差为2.31m/s,满足海面风速反演要求。基于RR极化SAR数据和浮标风速的关系,本文提出了RCM-RR风速反演模型,基于RCM-RR模型的SAR反演风速均方根误差为2.16m/s,满足海面风速反演需求。
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