李晓峰 张 彪 杨晓峰

①(中国科学院海洋研究所 青岛 266071)

②(南京信息工程大学 南京 210044)

③(中国科学院空天信息创新研究院 北京 100101)

1 引言

1978年，美国国家航空航天局(NASA)发射了SEASAT卫星，这是第1颗以海洋为探测目标的民用海洋观测卫星，其搭载了高度计、辐射计、散射计、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)共4型微波遥感器[1]。由于系统故障，SEASAT只工作了不到3个月，但是SEASAT SAR搜集了大量图像，使人们清晰地看到海洋洋流、内波、涡旋、海冰等[2,3]。90年代以来，加拿大的RADARSAT-1/2/Constellations，欧洲航天局的ERS-1/2,Envisat,Sentinel-1系列，德国DLR的TerraSAR-X系列卫星，日本的ALOS系列、中国的高分系列卫星所携带的SAR传感器在沿海和海洋提供了大量的SAR图像。基于这些海洋SAR数据，海洋遥感界进行了大量工作来反演SAR图像中的大气和海洋状况。基础研究包括沿岸流、海洋锋面，大气边界层现象、海洋内波等等[4—6]。SAR海洋学取得了长足的进步，有些算法已经成熟并可以应用到业务化产品当中去，其中技术最成熟的两个算法是海面风场反演[7]和海浪信息提取[8]。

在中低风速条件下，风场反演是基于同极化(VV或者HH)海面归一化雷达横截面(Normalized Radar Cross Section,NRCS)的地球物理模式函数模型，此类模型是风速、风向以及SAR视线方向和入射角的函数。在高风速条件下(＞25 m/s)，同极化海面后向散射信号趋于饱和，基于交叉极化(HV或者VH)海面后向散射信号的海面风场反演成为发展方向。

早期海浪信息的提取是基于经典的海浪方向谱与雷达图像谱非线性积分映射模型。利用SAR图像获取海浪方向谱，然后计算有效波高、主波波长、主波波向和周期等特征参数。……