航海雷達圖像反演海面風(fēng)場算法研究.pdf

1、海表面風(fēng)矢量信息是海洋環(huán)境的一項重要參數(shù),是海洋運動的重要推動力因素,因此對于風(fēng)矢量的遙感測量已經(jīng)越來越受到各國學(xué)者的重視。航海雷達的應(yīng)用為現(xiàn)代艦船的航行提供了各項參考參數(shù),可以使得航線規(guī)劃、天氣測量等環(huán)節(jié)可以更好的進行。而利用航海雷達圖像對風(fēng)矢量的反演更是近年來國內(nèi)外研究的主要內(nèi)容,在對海浪、海流等信息的反演研究成果和經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,使得對海面風(fēng)場的深入研究的可能性有了大大的提高。
　　利用雷達圖像對風(fēng)矢量信息進行反演的算法研究早

2、在上個世紀(jì)就已經(jīng)有了初步發(fā)展,但是利用梯度算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)矢量的風(fēng)向和風(fēng)速分別進行反演的算法在國內(nèi)的研究中發(fā)展較晚。因此,本文在分析研究了國內(nèi)外關(guān)于航海雷達圖像的海洋遙測的各項成果后,針對基于梯度和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演算法進行了理論設(shè)計和實驗仿真,證明了該算法的可行性及可靠性。論文的主要研究工作如下:
　　1.簡述了海洋遙感測量系統(tǒng)的重要概念,并對該系統(tǒng)的基本工作原理進行了分析研究,并在此基礎(chǔ)上對海洋遙感系統(tǒng)的經(jīng)典風(fēng)矢量反演算法進

3、行了簡要介紹,其中包括已經(jīng)發(fā)展比較成熟的光流算法和本文所要研究的基于梯度和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演算法。
　　2.針對本課題的研究方向,概述了課題所需要的技術(shù)手段。其中圖像處理技術(shù)及梯度算法的研究用于風(fēng)矢量信息的風(fēng)向反演上,包括圖像的濾波、平滑、銳化等操作;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立用于風(fēng)速反演上,模型的訓(xùn)練和測試是學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容。
　　3.針對航海雷達圖像的重要特點和風(fēng)矢量的基本特征進行了介紹,在理論上說明了基于梯度和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

4、反演算法相對于以往算法的優(yōu)勢所在,并且在此基礎(chǔ)上研究了該算法的一整套設(shè)計方案。對梯度算法反演風(fēng)向的整體流程進行了概述,并詳細說明了梯度算法的計算過程;根據(jù)實際測量收集到的數(shù)據(jù)資料,針對所需要的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了建立和設(shè)計,并對實測數(shù)據(jù)進行了訓(xùn)練和測試的分配。
　　4.概述了實驗地點和實測的系統(tǒng)組成,以及系統(tǒng)中各主要設(shè)備的參數(shù)設(shè)置等信息,并對該系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)進行了一定基本處理。利用海洋遙感系統(tǒng)提供的實測數(shù)據(jù)對基于梯度和BP神經(jīng)