蒋旭惠,张汉德,董 梁,别 君,崔璐璐

(中国海监北海航空支队 青岛 266061)

机载SAR在海冰航空监测中的应用研究*

蒋旭惠,张汉德,董 梁,别 君,崔璐璐

(中国海监北海航空支队 青岛 266061)

文章研究了机载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)在海冰航空监视监测中的应用,阐述了SAR数据获取、预处理、信息提取与解译图成图的整个流程。研究了机载SAR用于我国海冰监测业务化运行的可行性。

机载SAR;预处理;信息提取

1 引言

在我国,每年冬季,北海区海冰灾害异常严重,对海上运输、海上石油开采、港口海岸工程设计带来许多不利影响。近年来,随着全球气候的变化,中国北海区域的海冰有愈演愈烈之势,加强对海冰的监视监测对于保护人们的生命财产安全以及进行海洋科学研究有重要的意义。航空遥感由于机动性强、监视范围广、分辨率高而成为海冰监测的重要手段。常规的海冰航空监测主要依靠目视、摄录像、光学遥感手段完成,不仅受气象条件、空域管制等条件制约,监测效率较低。

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种主动式高分辨率的微波传感器,它向地表发射电磁波并通过对回波信号距离向的脉冲压缩技术和方位向的合成孔径技术获取二维图像。海水与海冰的电磁波特性差异很大,使得雷达波在海冰和海水中的传播有显著区别。在冰水接触面上会形成强烈的雷达反射层,海冰部分在雷达图像上表现出丰富的回波现象,而海水部分则呈现出衰减与吸收的现象。根据二者的表面粗糙特征可实现冰水分类。并且, SAR具有全天候、全天时、不受大气传播和气候影响、穿透力强等工作特点,机载SAR更具有机动、灵活的优势。因此,用机载SAR进行海冰的航空监视监测对于提高我国目前的海冰航空监测能力具有重要意义。

目前,在国外,如加拿大海冰管理中心、美国国家海冰中心,以及芬兰、瑞典、丹麦、挪威等国家的各种商业和政府的海冰中心,对海冰的监视监测技术研究已经从卫星遥感扩展到航空遥感,并开始了业务化运行,都已具备业务化海冰监测的能力。他们对各种航空遥感数据的应用与研究也在日益深入,并向更高空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的方向发展,海冰遥感监测数据精度不断提高。中国开展海冰监测的研究起步较晚,对海冰的探测研究主要集中在采用SAR卫星数据[1-3]。通过机载SAR进行海冰监测在20世纪90年代进行过尝试,但当时搭载的传感器SAR精度指标较低,不能满足目前越来越高的监测精度要求。因此,有必要对机载SAR海冰探测技术进行深入的探讨与研究。

2 数据获取

本研究采用了X波段SAR进行了海冰数据的获取。X波段干涉SAR系统是我国自主知识产权,达到世界先进水平的高分辨率、宽测绘带干涉合成孔径雷达系统,突破了系统总体与系统集成、双通道相位一致性技术,高精度POS技术,成像及干涉处理技术,地形测图处理等关键技术,平面分辨率0.5 m,高程分辨率0.5 m,主要参数见表1。2013年2月,海监飞机搭载SAR在辽东湾底和北黄海沿岸进行了海冰数据获取,其中北黄海沿岸的SAR影像数据见图1。

表1 X波段雷达系统主要技术指标

图1 SAR影像

3 数据处理

3.1 SAR滤波处理

SAR的相干成像方式使图像有相干斑点噪声,斑点噪声的存在使得SAR图像的信噪比下降,严重时使得图像模糊,甚至图像特征消失,严重影响了图像的质量[4]。因此,SAR图像使用前必须进行滤波处理以抑制斑点噪声。

SAR图像的斑点噪声不能单靠提高雷达系统本身的信噪比来消除影响。改善和滤除斑点噪声常用滤波技术,具体方法有均值滤波、中值滤波、改良K均值、自适应滤波等。自适应滤波方法按照数学估计的准则,对图像信息进行统计,在压制噪声的同时保留了图像的信息细节。其估计准则有多种,如最小均方误差准则(MMSE),极大似然准则(ML)和最大后验概率准则(MAP)等等。常用的滤波器主要有Lee、Kuan、Frost、Gamma等,它们都是基于SAR图像乘性模型的基础上获得的[4]。

对SAR影像分别通过不同的算法,采用3 ×3的滤波窗口进行滤波处理,对各滤波结果进行客观评价,利用平滑指数SI来评价滤波方法优劣。SI=MEAN/STD (1)其中,MEAN表示由分布目标回波所形成的均质区域的像元灰度均值,STD为标准差。SI的值越大,表示平滑效果越好[5]。具体滤波结果见表2。

表2 滤波效果比较

表2数据显示,gamma滤波方法更好地保留了影像数据信息,且平滑效果较好。因此,采用gamma滤波方法对原始影像进行预处理。

3.2 数据融合

中国海冰遥感数据的分析目前还大多偏重于单波段或单一传感器数据的分析,但随着数据集的大量快速的增加,如何充分利用多源海冰遥感数据越来越重要,多源数据融合技术是解决这一问题的最有潜力的途径之一[6]。

SAR能全天候获取图像数据,且图像有良好的空间特性,但其数据无光谱特性,而光学图像含丰富的光谱信息,有较好的光谱特性,适合于分类、变化检测等实际应用,将SAR图像与光学图像互补信息进行融合,既可以改善SAR图像的分辨率,还能够增强SAR图像的谱信息,获得对地物或目标更为客观和更为本质的认识,为特征提取、分类、目标识别以及最终的理解和解译提供更为有效的信息[4,7]。

在本次试验中,选取分辨率为250 m的MODIS可见光影像(图2)的光谱信息来补充SAR数据的不足,采用主成分变换分辨率融合的方法,使结果影像既具备SAR的高分辨率,又具备MODIS影像的光谱信息,生成更符合视觉经验的有可见光信息的高分辨率的影像。融合结果见图3。若有该区域的更高分辨率的同步可见光影像,则能得到更好的融合结果。从图4中可以看出,海冰类型主要为尼罗冰、冰皮和少量搁浅冰,冰状为冰块和大量碎冰,见飞行时同步拍摄的侧方照片。采用监督分类方法,确定冰水分类。

图3 融合影像结果

图4 冰型与冰状侧方照片

3.3 数据解译、出图

对融合后的影像,进行海冰边缘线的识别,结合图像与纹理特征进行影像分类,划定海冰范围与密集度。并完成海冰分布矢量示意图的出图工作 (图5),结果显示该实验区域海冰分布总面积为45.6 km2。

图5 基于机载SAR数据的海冰分布

4 结束语

本次搭载X波段SAR进行的海冰监测结果显示,用X波段SAR能够突破传统的海冰航空监视监测手段的限制,更准确地获取海冰分布位置与状态,成为海冰监视监测的全天候手段,基本满足海冰监测业务化应用的要求。有必要充分利用SAR的技术优势,打造一套面向海洋监测业务应用的,集数据采集、处理和应用于一体的SAR航空遥感业务化运行系统,实现所见即所得的SAR数据获取、处理与传输系统,以缩短目前一个架次SAR数据3～4 h的数据后处理时间,提高成图速度与效率。

[1] 金亚秋,陈轶,张巍,等.雷达卫星SAR与防卫气象卫星SSM/I对渤海海冰的观测研究[J].地球物理学报,2001,44(2):163-170.

[2] 国巧真,陈云浩,李京,等.遥感技术在我国海冰研究方面的进展[J].海洋预报,2006,23(4):95-103.

[3] 纪永刚,张杰,孟俊敏.辽东湾海冰类型SAR响应[J].遥感技术与应用,2007,22(2):195-199.

[4] 焦李成,张向荣,侯彪,等.智能SAR图像处理与解译[M].北京:科学出版社,2008.

[5] 郭华东.雷达对地观测理论与应用[M].北京:科学出版社,2000.

[6] 吴奎桥,王浒,黄润恒.基于小波多分辨率分析方法的海冰遥感影像数据融合[J].遥感学报,2001,5 (2):130-134.

[7] 宋建社,郑永安,袁礼海.合成孔径雷达图像理解与应用[M].北京:科学出版社,2008.

国家海洋局青年海洋科学基金资助项目(2012406).