[发明专利]一种顺轨干涉合成孔径雷达海表流场反演方法

说明书

本发明公开了一种顺轨干涉合成孔径雷达海表流场反演方法，步骤依次为：构建流场图和对应干涉相位图作为训练集；构建基于pix2pix算法的海表流场反演模型，并使用训练集对该模型进行训练；海表流场反演模型包括生成器和判别器，生成器采用U‑Net结构；判别器采用条件判别器PatchGAN结构；训练模型的优化器采用Adam优化器；将测试集中不同系统参数、不同仿真场下的干涉相位图输入到训练完毕的海表流场反演模型，得到对应的海表流场。本发明提高了海表流场反演的计算精度、迭代速度和收敛速度。

技术领域

本发明属于微波遥感和深度学习交叉领域，特别涉及了一种顺轨干涉合成孔径雷达海表流场反演方法。

背景技术

海表流场作为海水重要的运动形式之一，描述了海水大规模相对稳定的流动,它可直接影响相关海域的天气和气候。海表流场探测是海洋环境探测中仍然存在的一个难点问题。常规观测手段仅能定点观测特定区域,很难满足海表流场全球性、持续性观测需求。

顺轨干涉合成孔径雷达探测的干涉相位与雷达视向的多普勒速度成正比，但是该多普勒速度包含了海表流场、海面风场、轨道速度和Bragg相速度的贡献，传统的多普勒速度分离方法很难有效实现。

基于M4S微波成像仿真模型，Romeiser等提出了顺轨干涉SAR流场迭代反演算法，通过迭代计算使得仿真干涉相位与实测干涉相位相匹配，确定最优匹配的流场作为海表流场的最优解，但是该方法迭代次数多，反演精度低，且M4S模型仿真计算时间长，实用性低。

发明内容

为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种顺轨干涉合成孔径雷达海表流场反演方法，提高了海表流场反演的计算精度、迭代速度和收敛速度。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种顺轨干涉合成孔径雷达海表流场反演方法，包括以下步骤：

(1)构建流场图和对应干涉相位图作为训练集；

(2)构建基于pix2pix算法的海表流场反演模型，并使用训练集对该模型进行训练；所述海表流场反演模型包括生成器和判别器，所述生成器采用U-Net结构；所述判别器采用条件判别器PatchGAN结构；训练模型的优化器采用Adam优化器；

(3)将测试集中不同系统参数、不同仿真场下的干涉相位图输入到训练完毕的海表流场反演模型，得到对应的海表流场。

进一步地，在步骤(1)中，构建流场图的方法如下：

通过下载OSCAR实时海洋表层流数据，将k个流场数据文件使用matlab中imagesc函数进行处理得到k个流场图，该数据是由卫星高度计数据、QuickSCAT风场资料以及温度场数据联合反演得到的海表流场，构建k个N*N的流场图，N为正整数。

进一步地，在步骤(1)中，构建流场图对应的干涉相位图的方法如下：

使用海面微波成像仿真模型：M4S模型，根据给定的输入海洋流场和海面风场，基于海面组合表面模型基础上建立的波-流交互模型，生成相应的海浪谱后，再根据给定的雷达系统参数，生成不同雷达波段、极化方式、入射角、基线长度等参数下的顺轨干涉相位图，将k个流场图输入M4S模型中得到与之对应的干涉相位图，即k个phs.bin文件，对phs.bin文件进行二进制可视化处理。

进一步地，对phs.bin文件进行二进制可视化处理的方法如下：

使用matlab读取phs.bin文件后，采用浮点数读数方式读出N*N的矩阵，再使用imagesc函数对矩阵进行可视化处理得到对应的干涉相位图。