干涉合成孔径雷达在海洋遥感中的应用
合成孔径雷达 应用场景
合成孔径雷达应用场景合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种主动雷达遥感技术，具有全天候、全天时、全天候、高分辨率、大覆盖面积等特点，广泛应用于地球资源调查、环境监测、军事侦察、实时监测等许多领域。
以下是合成孔径雷达的应用场景及相关参考内容。
1. 地质勘探合成孔径雷达可用于地质勘探，通过对不同波段、不同时期的SAR影像进行比对，可以探测地下油气、矿产等资源，实现高效准确的地质调查和勘探。
参考内容：张屿、邹海波. 合成孔径雷达地震勘探技术[M]. 科学出版社, 2002.2. 海洋监测合成孔径雷达可以穿透云层和夜晚，在恶劣天气下依然能够获取海洋表面的图像数据，实时监测海洋风浪、海洋气候、海洋漩涡等情况，为海洋预警和海洋运输提供可靠支持。
参考内容：蔡小建、陈霖、钟世乐等. 合成孔径雷达海洋监测与动力学[M]. 科学出版社, 2012.3. 土地利用与覆盖变化监测合成孔径雷达能够获取大范围、高分辨率的地表影像，可以用于土地利用变化、森林估测、湿地监测等土地覆盖变化的监测与评估，为土地规划和资源管理提供重要依据。
参考内容：李泽彬. 合成孔径雷达土地覆盖与土地利用变化: 概念、算法与应用[M]. 科学出版社, 2014.4. 灾害监测与应急响应合成孔径雷达在灾害监测与应急响应方面应用广泛。
通过监测地震、火山喷发、洪涝灾害等自然灾害，及时掌握灾情、评估灾害程度，指导灾害应急响应工作。
参考内容：林宗垠、蔡加红、陈燕平. 合成孔径雷达在灾害监测与评估中的应用[J]. 地球信息科学学报, 2010.5. 军事侦察与情报获取合成孔径雷达作为一种高分辨率遥感技术，被广泛应用于军事侦察和情报获取。
利用其全天候、全天时的特点，能够实时、准确地获取敌方军事目标的情报数据。
参考内容：刘初才. 合成孔径雷达目标识别与图像处理[M]. 电子工业出版社, 2017.总之，合成孔径雷达在地质勘探、海洋监测、土地利用与覆盖变化监测、灾害监测与应急响应以及军事侦察与情报获取等方面都有广泛的应用。
遥感技术在海洋环境监测中的应用
遥感技术在海洋环境监测中的应用在当今时代，随着人类活动对海洋环境的影响日益加剧，保护和监测海洋环境的重要性愈发凸显。
而遥感技术作为一种强大的工具，为海洋环境监测提供了高效、全面且精确的手段。
遥感技术，简单来说，就是通过非直接接触的方式获取目标物体的信息。
在海洋环境监测中，它能够大范围、快速地收集海洋的各种数据，为我们深入了解海洋的状况提供了有力的支持。
首先，遥感技术在监测海洋水质方面发挥着重要作用。
通过对海洋光谱的分析，我们可以了解到海水的透明度、叶绿素浓度以及悬浮颗粒物的分布等情况。
叶绿素浓度是衡量海洋浮游植物生物量的重要指标，而浮游植物对于海洋生态系统的平衡和物质循环起着关键作用。
遥感技术能够大面积、同步地监测叶绿素浓度的分布，从而帮助我们了解海洋初级生产力的状况，这对于评估海洋生态系统的健康和稳定性具有重要意义。
悬浮颗粒物的监测也是海洋环境研究中的一个重要方面。
这些颗粒物可能来自河流输入、海洋底部的再悬浮或者生物活动等。
它们的浓度和分布会影响海水的光学性质和透明度，进而影响海洋中的光照条件和生态过程。
遥感技术可以有效地监测悬浮颗粒物的浓度和分布，为研究海洋的物理、化学和生物过程提供基础数据。
其次，在海洋温度和海流的监测中，遥感技术同样表现出色。
海洋表面温度是反映海洋热状况的重要参数，它对海洋环流、天气和气候有着重要的影响。
利用红外遥感技术，我们能够快速获取大面积的海洋表面温度分布，这对于研究海洋环流模式、厄尔尼诺和拉尼娜等气候现象以及预测海洋灾害都具有重要的价值。
海流是海洋中水体大规模的流动，对于海洋物质和能量的输运起着关键作用。
通过合成孔径雷达等遥感手段，我们可以监测到海流的流速和流向，从而更好地理解海洋中的物质循环和能量传递过程。
这对于渔业资源的管理、海上航行安全以及海洋工程的规划和设计都具有重要的指导意义。
此外，遥感技术在监测海洋污染方面也具有不可替代的优势。
石油泄漏、污水排放以及垃圾倾倒等海洋污染事件对海洋生态环境造成了严重的破坏。
海洋遥感技术在资源勘探中的应用
海洋遥感技术在资源勘探中的应用海洋，这个占据地球表面约 71%的广阔领域，蕴藏着丰富的资源，如石油、天然气、矿产、生物资源等。
为了有效地勘探和开发这些资源，海洋遥感技术应运而生，并发挥着日益重要的作用。
海洋遥感技术是一种通过卫星、飞机、船只等平台搭载的传感器，对海洋表面和水体进行远距离、非接触式观测和测量的技术手段。
它能够获取大范围、长时间序列、多要素的海洋信息，为海洋资源勘探提供了前所未有的数据支持。
在石油和天然气勘探方面，海洋遥感技术可以帮助地质学家和勘探工程师了解海底地质结构。
例如，利用合成孔径雷达（SAR）可以探测到海底的地形起伏和构造特征。
SAR 能够穿透云层和恶劣天气条件，提供高分辨率的图像，帮助识别可能存在油气储层的地质构造，如背斜、断层等。
此外，海洋重力测量和磁力测量也是常用的遥感手段。
重力测量可以反映海底岩石的密度分布，而磁力测量则可以揭示海底岩石的磁性特征，从而推断出地下的地质结构和岩石类型，为油气勘探提供重要的线索。
对于矿产资源的勘探，海洋遥感技术同样具有重要意义。
海底蕴藏着丰富的多金属结核、富钴结壳、硫化物矿床等矿产资源。
通过高光谱遥感技术，可以对海洋水体和海底表面的光谱特征进行分析，从而识别出与矿产有关的矿物质成分。
例如，某些特定的矿物质在特定波长的光谱上会有独特的吸收和反射特征，通过对这些特征的分析，可以推断出矿产的分布范围和含量。
同时，利用侧扫声纳和浅地层剖面仪等声学遥感设备，可以绘制出海底的地貌和地层结构，帮助寻找可能存在矿产的区域。
在生物资源勘探方面，海洋遥感技术能够监测海洋环境参数，如温度、盐度、叶绿素浓度等，从而间接反映海洋生物的分布和活动情况。
例如，叶绿素浓度的高低可以反映浮游植物的丰度，而浮游植物是海洋食物链的基础，其分布情况对于渔业资源的评估和管理具有重要意义。
此外，海洋遥感技术还可以监测海洋环流、上升流等海洋动力现象，这些现象会影响海洋生物的栖息地和迁移路径，为渔业捕捞和海洋牧场的规划提供科学依据。
InSAR干涉测量解析
二、InSAR基本原理及过程
二、InSAR基本原理及过程
真实孔径雷达向侧方发射由实际天线决定波束宽 度的脉冲电磁波，然后接收从目标返回的后向散射波。
目标的位置在距离向是反射脉冲返回先后排列记 录成像；在方位向则通过平台的前进，按平台行进的 时序成像。
二、InSAR基本原理及过程
InSAR
合成孔径雷达是在真实孔径侧视雷达的基础上发展起来 的一种高分辨率雷达。它在距离向上采用脉冲压缩技术来获取 高分辨率；在方位向采用合成孔径技术，不仅可以利用较短的 天线来获取高分辨率影像，而且克服了航高对方位向分辨率的 影响，极大地扩展了测试雷达的应用领域。
InSAR干涉测量
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一、InSAR概述 二、InSAR基本原理及过程 三、InSAR在摄影测量与遥感中的应用
一、InSAR概述
一、InSAR概述
InSAR
合成孔径雷达干涉测量技术（INSAR，Interferometric Synthetic Aperture Radar）是利用雷达成像传感器获取被测对象 具有相干性的复数图像信息，并通过图像配准、干涉图滤波、相位 解缠、基线估计、相位高程转换等处理环节，由干涉相位反演地形 信息或者形变信息的理论和技术。
三、InSAR在摄影测量与遥感中的应用
InSAR生成DEM——SRTM
SRTM系统获取的雷达影 像的数据量约9.8万亿字节，经 过两年多的数据处理，制成了 数字地形高程模型（DEM）。 SRTM产品2003年开始公开发 布，经历多修订，目前最新的 版本为V4.1版本。
三、InSAR在摄影测量与遥感中的应用
干涉图计算：根据匹配模型，对辅影像的复数值（包括振幅和相位）进行 重采样，并逐点把主影像的复数值和辅影像的复共轭相乘，计算出干涉相 位，该相位值为相位差的主值，并在[-π，π)区间内。
合成孔径雷达的作用
合成孔径雷达的作用
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种通过合成天线的运动以达到虚拟的长天线长度的雷达系统。
与传统雷达不同，SAR 具有很多独特的优势，其主要作用包括：
1. 高分辨率成像：
-SAR 可以提供高分辨率的地表成像。
通过运动合成孔径，可以获得与雷达波长相比大得多的有效孔径，从而实现对地物的高精度成像。
2. 独立于天气和光照条件：
-SAR 在观测时不受天气和光照的限制，可以在夜晚或云层下观测。
这使得它在不同环境下都能提供稳定的数据。
3. 地形高度测量：
-SAR 通过测量雷达波与地表之间的相位差，可以生成数字高程模型，从而实现对地形高度的准确测量。
4. 监测地表形变：
-SAR 可以监测地表的微小形变，例如地震引起的地表位移，为地质灾害的监测提供有力支持。
5. 地表类型分类：
-利用SAR 的极化信息，可以对地表类型进行分类，例如，识别植被、水体、建筑物等不同地物。
6. 海洋监测：
-SAR 在海洋监测方面有着广泛应用，可以检测海浪、潮汐、海洋表面风向和海冰等信息。
7. 环境监测：
-SAR 可以用于监测土地覆盖变化、森林健康状况、湿地变化等环境因素，为资源管理和环境保护提供数据支持。
8. 军事应用：
- SAR 在军事领域具有重要作用，可用于目标检测、场地勘察、地形分析等。
总体而言，合成孔径雷达是一种强大的遥感工具，其高分辨率、全天候性和独立于自然光的特性使得它在多个领域都有广泛的应用。
海洋遥感知识点总结
海洋遥感知识点总结本文将从海洋遥感技术的基本原理、常用遥感技术和海洋遥感的应用领域等方面进行详细的介绍，并结合一些实际案例，希望可以为读者对海洋遥感技术有一个更全面的了解。
一、海洋遥感技术的基本原理海洋遥感技术是通过传感器对海洋进行观测和测量，然后将获取到的数据传输到地面处理系统进行分析，从而得到关于海洋的信息。
传感器可以是搭载在卫星上的遥感仪器，也可以是在飞机、船只等平台上安装的探测设备。
遥感技术主要依靠电磁波在大气和海洋中的传播和反射特性来获取海洋信息。
具体而言，通过用不同波段的电磁波对目标进行监测和探测，再利用电磁波与目标反射或散射作用时的特性来获取目标物体的信息。
遥感技术主要包括被动遥感和主动遥感两种方式。
被动遥感是指通过接收目标物体所发出的自然辐射或反射的电磁波，比较常用的是太阳辐射。
而主动遥感是指通过发送特定频率的电磁波到目标物体上，然后将目标物体发射的辐射或反射返回的信号进行分析。
被动遥感和主动遥感一般配合使用，可以获取更加全面的目标物体信息。
二、常用的海洋遥感技术1. 被动微波遥感被动微波遥感是通过接收海洋表面微波辐射来获取海洋信息的一种遥感技术。
微波辐射可以在大气中穿透，因此即使在云层遮挡的情况下，也可以对海洋进行探测。
被动微波遥感技术可以用来测量海洋表面温度、海洋表面风速、盐度等信息，对海洋动力学和大气海洋相互作用研究有着重要的意义。
2. 被动光学遥感被动光学遥感是通过接收海洋表面反射的太阳光来获取海洋信息的一种遥感技术。
光学遥感可以测量海洋表面的叶绿素浓度、海水透明度、沉积物含量等信息，可以用于海洋生态系统监测和海洋污染监测等方面。
3. 合成孔径雷达遥感合成孔径雷达（SAR）是一种主动遥感技术，通过发送微波信号到海洋表面，然后接收被海洋表面物体反射的信号，来获取海洋表面的信息。
SAR可以用来监测海洋表面风场、海洋表面粗糙度、海洋污染等信息，对海上风暴预警、海洋污染监测等具有重要的应用价值。
合成孔径雷达 应用场景
合成孔径雷达应用场景
合成孔径雷达应用场景
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种具有
非凡性能的海洋及陆地遥感技术，它可以提供被动、直观的、全天时辰不受天气影响的三维成像，具有高空间分辨率和长距离观测能力。
凭借其独特的特性，SAR已经成为了多个领域，如资源监测、环境监测、国土普查、地面入侵检测、交通监测等的有力工具。
一、资源监测
SAR可以应用于资源监测，它可以提供高精度的地形数据，可以用来改善和更新地理信息系统（GIS）数据，用于定位非法开采活动，监控森林覆盖度，和破坏环境的活动。
二、环境监测
SAR可以用来监测各种环境变化，如水体表面的延伸、土地利用变化、湿地的改变、河流谷的发展、海岸线的变化等等。
这些信息可以帮助环境管理者有效地管理和保护环境。
三、国土普查
SAR可以提供高精度的地形图，可以用来统计人口数量，用于环境保护，可以帮助决策者有效地管理和利用自然资源。
四、地面入侵检测
SAR可以用来检测地面活动，如检测地面入侵者的行动，检测海岸边界的变化等等，这些信息可以帮助安全机构有效地保护国土安全。
五、交通监测
SAR可以用来监测交通流量，检测道路的状况，监测行车状态，这些信息可以帮助交通管理者有效地改善交通状况。
palsar数据参数
palsar数据参数PALSAR数据参数及其应用引言：近年来，合成孔径雷达（SAR）技术在遥感领域得到了广泛应用。
它通过主动发射和接收雷达信号，并利用其回波信号来获取地面物体的信息。
PALSAR（Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar）是一种SAR传感器，具有高分辨率和强大的观测能力。
本文将介绍PALSAR数据的参数以及它在不同领域的应用。
一、PALSAR数据参数PALSAR数据的主要参数包括频率、极化方式、分辨率和覆盖范围等。
首先，PALSAR工作在L波段（1-2 GHz），这个频段具有较好的穿透能力，能够穿透云层、植被和土壤，适用于地表变化监测和资源调查。
其次，PALSAR支持多种极化方式，如单极化、双极化和四极化，可以提供更丰富的信息，用于土地利用分类、水体检测和冰雪监测等。
此外，PALSAR具有不同的分辨率选项，从高分辨率（3米）到中分辨率（25米），用户可以根据需要选择不同的分辨率。
最后，PALSAR的覆盖范围广，可以覆盖全球各地的地表，为全球尺度的地球观测提供了重要数据支持。
二、PALSAR数据在农业领域的应用PALSAR数据在农业领域有广泛的应用。
首先，通过监测农田的土壤湿度和植被覆盖情况，可以提供农作物的生长状态和健康状况信息，帮助农民进行农作物管理和灾害预警。
其次，PALSAR可以用于土地利用分类，识别农田、林地和水体等不同类型的土地，为土地规划和决策提供数据支持。
此外，PALSAR还可以监测冰雪覆盖情况，帮助农民合理安排农作物的种植和收获时间，提高农业生产效益。
三、PALSAR数据在环境监测中的应用PALSAR数据在环境监测中具有重要作用。
首先，PALSAR可以用于检测地表沉降和地质灾害，如地震、滑坡和地面沉降等。
通过监测地表形变，可以及时提供灾害警报和风险评估，有助于减少人员伤亡和财产损失。
其次，PALSAR可以监测海洋表面风场和海浪高度，为海洋气象预报和海洋资源开发提供数据支持。
遥感技术在海洋资源开发中的应用
遥感技术在海洋资源开发中的应用海洋，这个占据了地球表面约71%的广阔领域，蕴藏着丰富的资源，如矿产、生物、能源等。
然而，海洋环境复杂多变，要对其进行有效的开发和利用并非易事。
在这样的背景下，遥感技术应运而生，成为了探索海洋资源的重要手段。
遥感技术，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息，并对其进行分析和处理，从而获取有关目标物体的特征和性质的技术。
在海洋资源开发中，遥感技术发挥着不可或缺的作用。
首先，遥感技术在海洋矿产资源的探测方面表现出色。
海底蕴藏着各种矿产资源，如石油、天然气、锰结核、多金属硫化物等。
通过卫星遥感，可以获取大面积海域的地质构造和地形地貌信息，从而为寻找潜在的矿产资源提供线索。
例如，利用合成孔径雷达（SAR）可以探测到海底的断层和褶皱等构造，这些构造往往与油气藏的形成和分布有关。
同时，高光谱遥感能够识别出海底岩石和沉积物中的矿物质成分，帮助确定矿产资源的类型和分布范围。
其次，遥感技术在海洋生物资源的监测中也具有重要意义。
海洋中的鱼类、贝类、藻类等生物资源是人类重要的食物来源和经济资源。
通过遥感技术，可以监测海洋的水温、盐度、叶绿素浓度等环境参数，从而了解海洋生态系统的状况和变化趋势。
例如，利用海洋水色遥感可以获取叶绿素浓度的分布信息，叶绿素浓度的高低反映了浮游植物的生物量，而浮游植物是海洋食物链的基础，其分布情况可以间接反映鱼类等生物资源的分布和数量变化。
此外，遥感技术还可以监测海洋中的赤潮、绿潮等生态灾害，及时采取措施保护海洋生物资源。
再者，遥感技术在海洋能源资源的开发中也发挥着重要作用。
海洋能源主要包括潮汐能、波浪能、海流能等可再生能源。
通过遥感技术，可以对海洋的潮流、波浪等动力特征进行监测和分析，为海洋能源的开发和利用提供基础数据。
例如，利用雷达高度计可以测量海平面高度的变化，从而推算出潮流的速度和方向；利用微波散射计可以测量海面风场，为波浪能的评估提供依据。
遥感技术在海洋监测领域中的应用研究
遥感技术在海洋监测领域中的应用研究随着科技的不断发展，遥感技术在海洋监测领域中的应用也越来越广泛。
海洋作为地球的重要组成部分之一，对人类的生存和发展起着至关重要的作用。
因此，对海洋的监测、保护和利用具有非常重要的意义。
本文将主要探讨遥感技术在海洋监测领域中的应用研究。
一、遥感技术在海洋监测中的作用遥感技术是一种能够在不接触被观测物体的情况下，通过对其反射或辐射的能量进行探测、记录、处理和分析，得出地表或大气等事物的信息的技术。
在海洋监测中，遥感技术扮演着重要的角色。
遥感技术能够通过卫星观测、潜艇和深潜航器等方式对海洋生态、海洋环境、海洋气象与海洋物理进行高效、准确的监测。
例如，利用遥感技术可以监测海洋的气象变化，包括风、波、温度及海冰等，以及进行海洋污染监测，实现对海洋环境的监测和保护。
此外，遥感技术也可以实现对海洋生物、水质、海水含盐量等生态信息的准确获取和监测，为保护海洋生态环境提供有效手段。
二、海洋监测中的遥感技术应用1. 海洋气象监测气象是影响海洋环境的重要因素之一，因此海洋气象监测也显得非常重要。
遥感技术可以利用卫星信号、潜艇和深潜航器等设备获取海洋气象信息。
其中，卫星遥感技术非常实用，可以利用不同颜色的图像获取特定区域的温度信息，还可以检测海洋表面高度差异，以及预测风、浪等海洋气象变化，为海上航行提供重要的参考信息。
2. 海洋污染监测海洋污染已经成为全球性的环境问题，海洋污染的快速扩大对海洋生态系统和人类健康造成了极大的威胁。
遥感技术可以用来监测海洋污染的来源和范围。
利用遥感技术，可以对海洋表层进行光学监测，检测海水的颜色、透明度和浊度等指标，以便及时发现污染物的来源和分布，为污染治理提供重要数据支持。
3. 海洋生物监测海洋生态系统对维持生物多样性、海洋资源的保护和利用具有非常重要的作用。
遥感技术可以获取海洋生物信息，包括海洋生物的种类、数量、分布情况等。
早在20世纪60年代初，美国国家航空航天局开始使用遥感技术进行海洋生物监测。
合成孔径技术的原理及应用
合成孔径技术的原理及应用1. 引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种基于大型天线阵列的雷达系统，通过运动合成孔径的方式获取高分辨率的雷达图像。
合成孔径技术广泛应用于地球观测、军事侦察、气象监测等领域，具有诸多优势。
2. 合成孔径技术原理合成孔径技术的原理基于以下几个关键要素：2.1 雷达信号发射与接收合成孔径雷达通过发射脉冲信号并接收目标回波信号，通过计算信号的相位差和幅度差来获取目标的散射特性。
2.2 干涉效应和相干叠加合成孔径雷达利用天线阵列的移动来合成一个大的孔径，实现高分辨率成像。
利用干涉效应和相干叠加的原理，对多个接收天线接收到的信号进行处理，形成高分辨率的图像。
2.3 运动补偿合成孔径雷达在接收信号时，由于雷达平台的运动，会引起信号的多普勒频移，需要对信号进行运动补偿，以保证成像质量。
3. 合成孔径技术的应用合成孔径技术在各个领域都有着广泛的应用。
3.1 地球观测合成孔径雷达可以获取地球表面的高分辨率雷达图像，用于地表形态的监测、土地利用的识别、陆地生态环境的研究等。
3.2 军事侦察合成孔径雷达对地面目标的高分辨率成像能力使其成为军事侦察领域的重要工具。
它可以用于目标识别、目标变化分析、目标位置的监测等。
3.3 气象监测合成孔径雷达可以通过测量云层、降水和风场等气象要素，对气象变化进行实时监测与研究。
在气象灾害预警和气象预报中有着重要的应用价值。
3.4 其他领域的应用合成孔径技术还被应用于海洋监测、工程测量、无人机遥感等领域。
它在海洋目标探测与定位、土壤含水量测量、环境监测等方面发挥着重要作用。
4. 合成孔径技术的发展趋势随着雷达技术的不断发展，合成孔径技术也在不断改进与创新。
未来合成孔径雷达的发展趋势包括：4.1 高分辨率成像提升合成孔径雷达的成像分辨率，实现更精细化的目标探测与识别。
4.2 实时监测与数据处理改进合成孔径雷达的数据处理算法，实现实时监测与分析，提高雷达系统的实时性和准确性。
星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据
ＤＯＩ：１０．１３８７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０２０．０２．００６李晓明１㊀黄冰清１，２㊀贾童１，２㊀覃婷婷３星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据摘要星载合成孔径雷达以其全天候㊁全天时㊁不受云雨影响的工作特性在空间对海观测中起到了重要作用，又以其高空间分辨率㊁多极化㊁多成像模式的特点展示了其在海洋动力要素反演和海洋多尺度动力过程研究中独特的魅力．起步于２０世纪７０年代末的星载合成孔径雷达技术，迎来了发展的 黄金时期 ，大数据和机器学习又赋予了星载合成孔径雷达海洋遥感更强大的生命力．本文首先阐述了星载合成孔径雷达大数据的５ Ｖ 特性，进而以高分辨率海面风场反演㊁海洋内波中尺度动力过程观测两类典型案例，阐述了大数据㊁机器学习等现代信息科学技术与卫星海洋遥感结合，实现海洋环境参数高精度反演和海洋动力过程科学深层次认知的研究．最后，展望了星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据的发展前景．关键词星载合成孔径雷达；海洋遥感；大数据；机器学习中图分类号ＴＰ７９；ＴＮ９５８文献标志码Ａ收稿日期２０１９⁃１０⁃１５资助项目国家重点研发计划项目（２０１８ＹＦＣ１４０７１０２）作者简介李晓明，男，博士，研究员，博士生导师，研究方向为卫星海洋遥感．ｌｉｘｍ＠ｒａｄｉ．ａｃ．ｃｎ１中国科学院数字地球重点实验室／中国科学院空天信息创新研究院，北京，１０００９４２中国科学院大学，北京，１０００４９３桂林理工大学测绘地理信息学院，桂林，５４１００６０ 引言㊀㊀美国１９７８年发射的Ｓｅａｓａｔ卫星是人类历史上最早的海洋观测卫星之一，虽然由于电路短路导致其仅仅在轨工作１０５ｄ，但是它为人类从空间观测海洋拉开了序幕．Ｓｅａｓａｔ卫星携带了星载合成孔径雷达（ＳｙｎｔｈｅｔｉｃＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＳＡＲ），它以其高空间分辨率的二维成像能力，展示了诸多丰富㊁有趣的海洋过程和现象［１］．然而，直至１９９１年，欧空局（ＥｕｒｏｐｅａｎＳｐａｃｅＡｇｅｎｃｙ）发射了ＥＲＳ⁃１，民用星载ＳＡＲ才再次开始广泛应用到海洋观测．图１所示为自ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ之后，在海洋观测得到广泛应用的星载ＳＡＲ．不受光照条件㊁不受云雨影响以及高空间分辨率（米级 １０米级）㊁极化能力和二维成像能力的特点使得星载合成孔径雷达在４个方面展现了其在空间对海观测领域的支柱性作用．１）海洋动力参数遥感反演，包括海面风场㊁海浪和海表流场等的遥感反演，主要是获取高精度㊁高空间分辨率动力参数信息；２）海洋过程和现象的遥感观测，例如海洋内波㊁中尺度涡㊁浅海地形等动力过程的遥感观测，主要是实现对动力过程的规律和机理的科学认知；３）海洋污染遥感监测，重点是针对溢油的遥感监测；４）海上目标遥感探测，主要是针对海上船只㊁舰艇和平台等的探测．大数据 （ｂｉｇｄａｔａ）的概念出现于２０世纪９０年代［２⁃４］．２０１６年左右，大数据被定义为具有 ３Ｖ 特征的数据，即容量（Ｖｏｌｕｍｅ）㊁速度（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）和多样性（Ｖａｒｉｅｔｙ）．又进一步发展到 ４Ｖ ㊁ ５Ｖ ，即增加了真实性（Ｖｅｒａｃｉｔｙ）和价值（Ｖａｌｕｅ）．大数据已经在科学研究㊁社会管理和经济发展各个领域展示出了令人难以置信的优势，同样大数据对于地球科学这样一门传统而又现代的学科的发展带来了新的机遇和挑战［５］．卫星遥感的突出优势是 全面㊁动态㊁快速和准确 ．海洋是一个巨大而复杂的时变系统，这就决定了卫星遥感一定是海洋认知最重要的手段之一．随着卫星遥感的快速发展，卫星遥感数据体现出越来越明显的大数据特征．包括光学遥感数据㊁微波散射计㊁高度计和微波辐射计数据等在内的多种主被动传感器数据都已经以大数据的理念在海洋认知中发挥了重要的作用［６⁃１２］．然而， 星载ＳＡＲ大数据与海洋观㊀㊀㊀㊀图１㊀广泛用于海洋观测的星载合成孔径雷达Ｆｉｇ １㊀ＷｉｄｅｕｓｅｏｆｓｐａｃｅｂｏｒｎｅＳＡＲｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎｏｃｅａｎｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ测 这一理念，尚未得到更充分的阐述．本文将从２个方面具体阐述：１）星载ＳＡＲ发展与大数据；２）利用星载ＳＡＲ大数据海洋观测的典型案例．１㊀星载ＳＡＲ发展与大数据星载ＳＡＲ无论是在陆地还是在海洋观测方面都发挥着极为重要的作用，因此，并没有专门针对海洋的星载ＳＡＲ系统，更多的是在星载ＳＡＲ系统设计中体现了陆地和海洋观测需要的综合．ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ是第一颗广泛应用于海洋观测的星载ＳＡＲ系统，其后续ＥＲＳ⁃２／ＳＡＲ与其具有一致的技术特点．虽然在现在看来，当时的ＥＲＳ／ＳＡＲ系统较为简单，例如成像模式仅包括图像模式和波模式，空间分辨率为２５ｍ的中等分辨率．但是，１００ｋｍ幅宽和２５ｍ的空间分辨率，对于海岸带海洋观测是恰当的．星载ＳＡＲ海洋观测，尤其是海表动力参数和动力过程的定量遥感，起步于ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ．同一时代的海洋观测星载ＳＡＲ系统还包括Ｒａｄａｒｓａｔ⁃１，相较于ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ和ＥＲＳ⁃２／ＳＡＲ，Ｒａｄａｒｓａｔ⁃１的优势是具有多种成像模式，对应空间分辨率也有所不同．ＥＮＶＩＳＡＴ／ＡＳＡＲ（ＡｄｖａｎｃｅｄＳＡＲ）是星载ＳＡＲ发展过程中具有代表性的传感器，实现了单极化㊁双极化和交叉极化，成像模式也扩展到波模式㊁图像模式㊁宽幅模式和全球监测模式，成像幅宽最高可达到１０００ｋｍ．在轨工作近１０年（２００２年１０月至２０１２年４月），而星载ＳＡＲ海洋遥感正是在这期间取得了巨大的发展．同时代的ＡＬＯＳ／ＰＡＬＳＡＲ是工作于Ｌ波段的星载ＳＡＲ系统，根据布拉格共振原理［１３］，不同波段电磁波对海面响应有所差异，因此Ｌ波段ＳＡＲ与ＥＲＳ／ＳＡＲ㊁ＥＮＶＩＳＡＴ／ＡＳＡＲ和Ｒａｄａｒｓａｔ⁃１等Ｃ波段ＳＡＲ展示了不同海表特征．ＴｅｒｒａＳＡＲ⁃Ｘ㊁Ｃｏｓｍｏ⁃ＳｋｙＭｅｄ和Ｒａｄａｒｓａｔ⁃２被称之为 新一代星载ＳＡＲ ［１４］．相较于传统的星载ＳＡＲ系统，它们最突出的特点是：实现了全极化工作能力，空间分辨率可以达到１ｍ，甚至更高．全极化工作能力对于海上溢油㊁海岸带滩涂等的观测具有明显的优势；而空间分辨率１ｍ的聚束模式ＳＡＲ数据则大大提高了对于海上目标探测的精细程度．我国的高分三号［１５］是国家高分辨率对地观测系统重大专项中唯一的民用微波遥感成像卫星，也是我国首颗自主研制的Ｃ波段多极化ＳＡＲ卫星，突破了多项关键技术，空间分辨率最高可以达到１ｍ，成像模式达到１２种．从上述星载ＳＡＲ发展过程，可以看出主要的发展趋势有以下３点：１）空间分辨率越来越高，从单极化到双极化和交叉极化再到全极化．可供选择的工作模态也越来越丰富．ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ和ＥＲＳ⁃２／ＳＡＲ只能提供波模式和图像模式数据，而先进的ＳＡＲ，比如ＴｅｒｒａＳＡＲ⁃Ｘ和Ｃｏｓｍｏ⁃ＳｋｙＭｅｄ，除上述模式外，还可以提供聚束模式（ｓｐｏｔｌｉｇｈｔ），空间分辨率可以达到１ｍ．传统的ＳＡＲ都是右视，而先进的ＳＡＲ传感器，比如Ｒａｄａｒｓａｔ⁃２和ＴｅｒｒａＳＡＲ⁃Ｘ既可以右视又可以左视工作．除了Ｃ波段，Ｌ波段和Ｘ波段的ＳＡＲ也开始出现．即使同一海洋现象，比如海洋表面的降雨，对不同波段的电磁波敏感程度也不一样．这就为工作在不同波段的ＳＡＲ观测同一类型的海洋表面现象提２９１李晓明，等．星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据．ＬＩＸｉａｏｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｏｃｅａｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｂｙｓｐａｃｅｂｏｒｎｅｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ）ａｎｄｂｉｇｄａｔａ．供了丰富的数据来源．２）各国和相关组织发射星载ＳＡＲ具有连续性和持续性．比如欧空局的ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ㊁ＥＲＳ⁃２／ＳＡＲ㊁ＥＮＶ⁃ＩＳＡＴ／ＡＳＡＲ和Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１Ａ／１Ｂ，都工作于Ｃ波段（５ ６ＧＨｚ）．日本ＪＡＸＡ的ＪＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ㊁ＡＬＯＳ／ＰＡＬＳＡＲ⁃１㊁ＰＡＬＳＡＲ⁃２则都工作于Ｌ波段．加拿大空间局的Ｒａｄａ⁃ｒｓａｔ⁃１㊁Ｒａｄａｒｓａｔ⁃２和２０１９年刚刚发射的ＲａｄａｒｓａｔＣｏｎ⁃ｓｔｅｌｌａｔｉｏｎＭｉｓｓｉｏｎ（ＲＣＭ）则使得数据持续不间断积累超过２０年．通常同一发射机构的后续卫星技术参数都会与前一颗卫星具有相似性，同时又推陈出新．这样做既可以保证技术的连续性，又可以保证数据的持续性，以实现年际尺度到年代际尺度的积累，为星载ＳＡＲ大数据研究奠定了坚实的基础．３）星载ＳＡＲ编队技术．利用两颗甚至多颗ＳＡＲ传感器在较短的时间间隔内对同一地区进行覆盖观测．例如，ＥＮＶＩＳＡＴ／ＡＳＡＲ与ＥＲＳ⁃２ＳＡＲ前后观测时间间隔大约是２２ｍｉｎ，利用这个观测上的时间差，可以观测大尺度海洋㊁大气现象的变化过程的时空变化．而Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１Ａ和１Ｂ在轨运行后，重访周期缩短至６ｄ．意大利空间局从２００７年开始至２０１０年，共发射了４颗Ｃｏｓｍｏ⁃ＳｋｙＭｅｄ卫星，极大地增加了卫星时间分辨率，可以在一天之内连续多次观测某一地区或海域．德国宇航中心２０１０年发射的ＴａｎＤＥＭ⁃Ｘ与先前发射的ＴｅｒｒａＳＡＲ⁃Ｘ组成编队．两颗同时在轨并且技术参数基本相同的ＳＡＲ传感器，既可以独立工作，又可以相互通信，形成沿轨与交轨干涉．由于海洋强烈的时变特性，传统单一星载ＳＡＲ的重访周期较长，而编队技术的发展将大大缩短重访周期，实现连续㊁动态监测，极大增强星载ＳＡＲ海洋观测能力．在１９９１年ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ发射之后的几年，甚至十几年内，星载ＳＡＲ对海观测事实上面临着数据缺少的状态．仅有的几颗星载ＳＡＲ要面向陆地㊁灾害㊁极地和海洋等多个应用领域．随着星载ＳＡＲ技术的迅猛发展，ＳＡＲ卫星急剧增加，数据在呈指数形式增加．以下分别从５Ｖ来阐述星载ＳＡＲ的大数据的基本特征．１）容量（Ｖｏｌｕｍｅ）：毫无疑问，经过近３０年的发展，星载ＳＡＲ海洋观测数据的积累已经达到年代际尺度．可以预计在未来１０ ２０年，星载ＳＡＲ在轨运行数量将保持在１０颗以上，这其中欧空局㊁加拿大空间局和中国的星载ＳＡＲ卫星将是主力．Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１从２０１４年以来发射１Ａ到２０１８年年底已经发布了５ ３ＰＢ的数据．因此，星载ＳＡＲ数据在数据量上已经充分体现了大数据特征．２）速度（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）：星载ＳＡＲ数据获取的速度取决于多方面因素．一方面取决于在轨运行的星载ＳＡＲ数量．从表１可以看出，从２００７年开始，在轨的星载ＳＡＲ数目快速增加．另一方面取决于其本身获取数据的效率，而星载ＳＡＲ系统数据获取效率又由星上存储和下传速率所决定．ＥＮＶＩＳＡＴ卫星上用于表１㊀自１９９１年始民用业务化星载合成孔径雷达Ｔａｂｌｅ１㊀ＬｉｓｔｏｆｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｃｉｖｉｌｓｐａｃｅｂｏｒｎｅＳＡＲｍｉｓｓｉｏｎｓｓｉｎｃｅ１９９１传感器国家（机构）极化空间分辨率／ｍ波段刈幅／ｋｍ工作期ＥＲＳ⁃１ＳＡＲＥＲＳ⁃２ＳＡＲ欧空局单极化２５Ｃ１００１９９１⁃０７ ２０００⁃０３１９９５⁃０４ ２０１１⁃０９ＲＡＤＡＲＳＡＴ⁃１ＳＡＲ加拿大单极化８ １００Ｃ５０ ５００１９９５⁃０９ ２０１３⁃０３ＥＮＶＩＳＡＴ⁃ＡＳＡＲ欧空局单㊁双㊁交叉极化２５ １０００Ｃ５ １０００２００２⁃０３ ２０１２⁃０５ＡＬＯＳ⁃ＰＡＬＳＡＲ日本单㊁交叉极化１０ １００Ｌ３０ ３５０２００６⁃０１ ２０１１⁃０５ＴｅｒｒａＳＡＲ⁃ＸＴａｎＤＥＭ⁃Ｘ德国单㊁双㊁交叉㊁全极化１ ３０Ｘ１０ ２００２００７⁃０６ ２０１０⁃０１Ｃｏｓｍｏ⁃ＳｋｙＭｅｄ意大利单㊁双极化１ １００Ｘ１０ ２００２００７⁃０６ Ｒａｄａｒｓａｔ⁃２ＳＡＲ加拿大单㊁双㊁交叉㊁全极化８ １００Ｃ２０ ５００２００７⁃１２ ＰＡＬＳＡＲ⁃２日本单㊁双㊁交叉㊁全极化１ １００Ｌ２５ ４９０２０１４⁃０５ Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１欧空局单㊁双极化５ ４０Ｃ２０ ４００２０１４⁃０４ 高分三号中国单㊁双㊁全极化１ ５００Ｃ１０ ６５０２０１６⁃０８ ＲＣＭ加拿大单㊁双㊁交叉㊁全极化３ １００Ｃ２０ ５００２０１９⁃０６３９１学报（自然科学版），２０２０，１２（２）：１９１⁃２０３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，１２（２）：１９１⁃２０３ＡＳＡＲ数据存储的固态硬盘容量为６０Ｇｂｉｔ，而Ｓｅｎｔｉ⁃ｎｅｌ⁃１的星上存储达到１ ４Ｔｂｉｔ（固态硬盘）．Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１的Ｘ波段双通道天线下传数据速率达到每一个通道２６０Ｍｂｉｔ／ｓ，ＴｅｒｒａＳＡＲ⁃Ｘ则能够达到３００Ｍｂｉｔ／ｓ，相比较于ＥＮＶＩＳＡＴ的１００Ｍｂｉｔ／ｓ速率有大幅度增加．Ｒａｄａｒｓａｔ⁃１卫星每一轨可以工作２８ｍｉｎ，而高分三号可以达到最长单次连续成像工作约５０ｍｉｎ．因此，技术的发展使得星载ＳＡＲ系统数据获取速度显著增加，例如Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１Ａ和１Ｂ现在每天可以获取８ＴＢ／月的数据量．３）多样性（Ｖａｒｉｅｔｙ）：第一，常用的星载ＳＡＲ系统工作于Ｃ㊁Ｌ和Ｘ波段，历史上也出现过Ｓ波段（Ａｌｍａｚ）．德国宇航中心研制的Ｐ波段星载ＳＡＲ系统也即将发射．因此，数据多样性的第一个关键点是不同波段星载ＳＡＲ数据．第二，ＳＡＲ系统可以工作于不同极化方式，既可以单独获取某种极化方式的数据，也可以获取多极化㊁全极化数据．第三，星载ＳＡＲ数据既可以是复数据，同时记录雷达回波信号的相位和幅度，也可以是强度数据．因此，星载ＳＡＲ数据是卫星遥感数据多样性的典型代表．４）真实性（Ｖｅｒａｃｉｔｙ）：星载ＳＡＲ获取的每一景数据都是真实的，但是真实的数据和真实的地表信息存在着差异，而对于星载ＳＡＲ海洋观测来讲，这种差异更为突出．第一，星载ＳＡＲ海洋观测数据质量会受到信噪比㊁扇贝效应［１６］㊁条带拼接等因素的影响．第二，星载ＳＡＲ海洋观测，尤其是海洋动力参数定量遥感对于星载ＳＡＲ数据的辐射定标精度要求较高［１７⁃２０］．然而，各类㊁各种星载ＳＡＲ数据之间的辐射定标精度并不一致．第三，星载ＳＡＲ对海观测成像机理复杂，对于海洋要素的反演和海洋过程㊁现象的解译存在较大的不确定性，这是限制星载ＳＡＲ更广泛地应用到海洋观测的主要障碍．５）价值（Ｖａｌｕｅ）：海量的星载ＳＡＲ数据，毋庸置疑，包含着丰富的㊁有价值的，甚至是未知的海洋过程和现象的信息，其中相当一部分仍有待挖掘．而本文也将通过星载ＳＡＲ海面风场遥感，侧重于星载ＳＡＲ海表动力参数定量遥感和海洋内波遥感，侧重于海洋动力过程科学认知．通过这两类典型案例可以进一步阐述从星载ＳＡＲ海洋遥感大数据中获得有价值的海洋信息．２㊀星载ＳＡＲ大数据海洋遥感典型案例２ １㊀星载ＳＡＲ海面风场遥感与机器学习海面风场是全球海洋环流的主要动力来源［２１］，高空间分辨率的海面风场资料对气象预报㊁船舶探测和海上运输及救援等应用有着重要作用．海面风场的常规观测主要依赖于浮标㊁船舶㊁沿岸及岛屿自动气象站等［２２］．随着卫星遥感技术的快速发展，微波散射计㊁微波辐射计㊁合成孔径雷达已经成为获取区域或全球尺度海面风场的重要方式．星载ＳＡＲ具有全天时㊁全天候和高分辨率的特点，是获取区域尺度高空间分辨率海面风场的重要手段．地球物理模式函数（ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＭｏｄｅｌＦｕｎｃｔｉｏｎ，ＧＭＦ）描述了雷达后向散射系数与海面１０ｍ高度处风速㊁风向以及雷达入射角之间的关系．目前，ＳＡＲ海面风场反演通常是利用不同波段的ＧＭＦ［２３⁃２８］，将已知的风向㊁雷达后向散射系数以及入射角等信息作为输入，通过求解非线性方程来获取海面风速．事实上，星载ＳＡＲ反演海面风场所采用的ＧＭＦ是来源于星载微波散射计海面风场的ＧＭＦ，一般具有以下统一的形式：σ０（θ，ϕ，ｕ１０）＝ａ０（θ，ｕ１０）［１＋ａ１（θ，ｕ１０）ｃｏｓϕ＋ａ２（θ，ｕ１０）ｃｏｓ２ϕ］ｐ，（１）式（１）表明了雷达后向散射截面（σ０）可以表达为雷达入射角（θ）与风速（ｕ１０）㊁相对风向（ϕ，方位角，即真实风向与雷达视线方向夹角）的非线性函数表达式．而其中，ａ０，ａ１，ａ２又是雷达入射角与海面风速的函数．因此，ＧＭＦ虽然看起来表达形式较为简洁，但其中包含若干线性㊁非线性子函数，而这些子函数，多数是基于大量观测数据和雷达测量数据的拟合，并不能够完全表达其物理意义．ＧＭＦ的建立是需要大量数据进行函数拟合的，而星载ＳＡＲ数据获取量要远远少于微波散射计，因此星载ＳＡＲ海面风场反演通常都采用微波散射计海面风场反演的ＧＭＦ，尤其是针对Ｃ波段ＳＡＲ．如前所述，星载ＳＡＲ数据的获取量已经呈现几何级数的增长，因此可以考虑建立完全针对于星载ＳＡＲ海面风场反演的ＧＭＦ．以往也有针对星载ＳＡＲ海面风场反演建立ＧＭＦ模式函数［２７⁃２９］，全部是基于大量观测数据，以ＣＭＯＤ函数为基础去拟合相应的函数关系式．本文，我们介绍利用机器学习方法的建立Ｃ波段ＳＡＲＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃１（哨兵１号）水平极化数据海面风场反演的方法．ＢＰ神经网络是一种多层前馈神经网络，具有非线性映射能力㊁自学及自适应等能力．在无需了解具体机制的前提下，ＢＰ神经网络可根据输出结果与期望结果的误差自动向上逐层调节网络权重及阈值，创建 合适规则 ，使网络预测效果达到最４９１李晓明，等．星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据．ＬＩＸｉａｏｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｏｃｅａｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｂｙｓｐａｃｅｂｏｒｎｅｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ）ａｎｄｂｉｇｄａｔａ．佳．从ＣＭＯＤ函数的表达式（式（１））可知，雷达后向散射系数与入射角㊁方位角㊁风速和风向相关．为了反演风速，我们将σＨＨ，ｃｏｓϕ，ｃｏｓ２ϕ，θ作为ＢＰ神经网络的输入层特征量，输出层为海面风速（ＳＳＷＳ），隐藏层的节点数分别设置为６㊁１０和８，其拓扑结构如图２所示．图２㊀用于哨兵１号星载ＳＡＲ海面风速反演的ＢＰ神经网络的拓扑结构Ｆｉｇ ２㊀ＴｏｐｏｌｏｇｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｕｓｅｄｆｏｒｓｅａｓｕｒｆａｃｅｗｉｎｄｒｅｔｒｉｅｖａｌｆｒｏｍＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃１ｄａｔａ图３㊀（ａ）用于ＢＰ神经网络建立和测试的哨兵１号星载ＳＡＲ超宽幅水平极化数据（与ＡＳＣＡＴ散射计时空匹配的）空间分布，数据获取时间为２０１８年６月至１２月；（ｂ）用于验证哨兵１号星载ＳＡＲ水平极化数据海面风速反演数据与浮标匹配的空间分布，数据获取时间为２０１４年１０月至２０１８年１２月Ｆｉｇ ３㊀（ａ）ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃１ｅｘｔｒａ⁃ｗｉｄｅｓｗａｔｈｄａｔａｃｏｌｌｏｃａｔｅｄｗｉｔｈＳｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｅｒＡＳＣＡＴｄｕｒｉｎｇＪｕｎｅｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒｏｆ２０１８ｉｎｔｈｅＡｒｃｔｉｃｏｃｅａｎ，ｕｓｅｄｆｏｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔａｎｄｔｅｓｔｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，（ｂ）Ｓｅｎｔｉｎｅｌ⁃１ｅｘｔｒａ⁃ｗｉｄｅｓｗａｔｈｄａｔａｃｏｌｌｏｃａｔｅｄｗｉｔｈｉｎｓｉｔｕｂｕｏｙｓｄｕｒｉｎｇＯｃｔｏｂｅｒ２０１４ｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１８，ｕｓｅｄｆｏｒｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｓｅａｓｕｆａｃｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄｒｅｔｒｉｅｖａｌ该神经网络的训练数据为微波散射计ＡＳＣＡＴ海面风场数据和哨兵１号在北极获取的超宽幅（Ｅｘｔｒａ⁃ＷｉｄｅＳｗａｔｈ）水平极化数据．２０１８年６月至２０１８年１２月，共有２２７７景哨兵１号ＳＡＲ数据与ＡＳＣＡＴ数据时空匹配，其空间分布如图３ａ所示．选取哨兵１号ＳＡＲ子图像尺寸为２ｋｍˑ２ｋｍ，与ＡＳＣＡＴ散射计２５ｋｍ空间分辨率的海面风场匹配．在匹配得到２３９１９０个数据对中，随机抽取其中８０％作为训练集，剩余２０％作为测试集．通过不断调整网络节点的权值，以最小均方根误差为标准建立反演海面风速的最优ＢＰ神经网络．图４ａ所示为利用训练好的神经网络再次针对训练数据反演海面风速，并与匹配的ＡＳＣＡＴ散射计海面风速的比较，得到的偏差为－０ ０３ｍ／ｓ，均方根误差为１ ３３ｍ／ｓ．图４ｂ为利用２０％测试数据反演得到的海面风速结果与匹配的ＡＳＣＡＴ散射计海面风速的比较，偏差为－０ ０１ｍ／ｓ，均方根误差为１ ３３ｍ／ｓ．由此可以看出，训练数据和测试数据得到的海面风速结果具有非常好的一致性．我们也利用了浮标观测数据来进一步验证神经网络模型反演得到的海面风速与利用ＧＭＦ反演得到的海面风速的精度．图３ｂ所示为２０１４年１０月至２０１８年１２月在ＮＤＢＣ浮标获取的哨兵１号超宽幅水平极化数据，共计１３０景数据．以浮标风向作为真实风向输入神经网络模型和ＣＭＯＤＨ模型，并将反演风速与浮标实测风速进行比较，结果如图５ａ所示．ＢＰ神经网络模型反演得到的海面风速略优于ＣＭＯＤＨ模型的结果（图５ｂ），偏差㊁均方根误差和散射指数分别为０ １０ｍ／ｓ㊁１ ３８ｍ／ｓ和１９ ８５％．图６为利用２种模型对哨兵１号水平极化超宽幅数据进行北极海面风速反演的实例．哨兵１号数据获取时间为２０１７年８月２２日０６：４２ＵＴＣ，图中叠加的箭头表示同一天６：００ＵＴＣ时刻的ＥＲＡ５再分析模式数据的风向．反演结果表明，２种模型反演的海面风速具有较好的一致性．图中红色五角星是当５９１学报（自然科学版），２０２０，１２（２）：１９１⁃２０３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，１２（２）：１９１⁃２０３图４㊀（ａ）ＢＰ神经网络训练数据海面风速反演与匹配的ＡＳＣＡＴ海面风速比较；（ｂ）测试数据与ＡＳＣＡＴ海面风速比较Ｆｉｇ ４㊀（ａ）ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｅａｓｕｒｆａｃｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄｂｅｔｗｅｅｎｒｅｔｒｉｅｖｅｄｒｅｓｕｌｔｓｕｓｉｎｇｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄＡＳＣＡＴｂａｓｅｄｏｎｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａ；（ｂ）Ｔｈｅｓａｍｅａｓ（ａ），ｂｕｔｂａｓｅｄｏｎｔｅｓｔｉｎｇｄａｔａｓｅｔ图５㊀（ａ）利用ＢＰ神经网络反演的海面风速和（ｂ）利用ＣＭＯＤＨ反演的海面风速与浮标测量结果的比较Ｆｉｇ ５㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｓｅａｓｕｒｆａｃｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄｂｅｔｗｅｅｎｉｎｓｉｔｕｂｕｏｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓａｎｄｒｅｔｒｉｅｖｅｄｒｅｓｕｌｔｓｂｙＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ａ）ａｎｄｔｈｅＣＭＯＤＨＧＭＦ（ｂ）日０６：４２ＵＴＣ 雪龙号 科考船所在的位置．雪龙号船在２０ｍ高度测得的风速换算成１０ｍ高度处的风速为９ ４２ｍ／ｓ，２种模型得到的与 雪龙号 船位置最近的ＳＡＲ子图像的海面风速分别为９ ５ｍ／ｓ（ＢＰ神经网络模型）和８ ２１ｍ／ｓ（ＣＭＯＤＨ模型）．从上述研究中，我们可以看出，虽然ＢＰ神经网络形式较为简单，但是在星载ＳＡＲ海面风场反演中取得了非常好的效果．这其中一个非常重要的原因应该归结为，经过多年的研究，对于星载ＳＡＲ海面风场与雷达后向散射系数㊁入射角等因素之间的物理关系已经非常明确，因此神经网络输入参数是明确的．存在较大不确定性的是反演所用地球物理模式函数及其包含的大量子函数都是非线性函数，且基于数据拟合，而这恰恰正是机器学习的优势所在，即从大量数据中发现线性㊁非线性规律，从而更准确地从星载ＳＡＲ反演海面风速．２ ２㊀星载ＳＡＲ与南海北部海洋内波动力过程科学认知㊀㊀海洋内波是一种发生在海洋内部㊁沿密跃层传播的波动现象［３０］，它的最大振幅出现在海面以下，波动频率介于惯性频率和浮力频率之间．海洋内波在海洋能量串级㊁物质和动量运输过程中发挥着重要的作用，是海洋动力学过程中不可或缺的一环．海洋内波在传播过程中会引发强烈的海水混合，从而将底层高盐低温的海水带到表层，改变表层的生态环境，促进渔业的发展．除此之外，海洋内波与海洋水声学㊁海洋军事学㊁海洋水下建筑学等学科有着密切的联系，例如内孤立波在传播过程中会使得等密６９１李晓明，等．星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据．ＬＩＸｉａｏｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｏｃｅａｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｂｙｓｐａｃｅｂｏｒｎｅｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ）ａｎｄｂｉｇｄａｔａ．图６㊀２０１７年８月２２日６：４２ＵＴＣ时刻哨兵１号极化超宽幅数据海面风速反演结果，其中（ａ）为ＢＰ神经网络模型反演的海面风速，（ｂ）为ＣＭＯＤＨ模型反演的海面风速．图中红色五角星代表该时刻中国破冰船 雪龙号 所在位置Ｆｉｇ ６㊀ＳｅａｓｕｒｆａｃｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄｒｅｔｒｉｅｖｅｄｂｙＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ａ）ａｎｄｔｈｅＣＭＯＤＨＧＭＦ（ｂ）ｆｏｒｔｈｅｃａｓｅｏｆＳｅｎｔｉｎｅｌ⁃１ｄａｔａａｃｑｕｉｒｅｄｏｎＡｕｇ．２２ｎｄ，２０１７ａｔ６：４２ＵＴＣ．Ｔｈｅｒｅｄｓｔａｒｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆ Ｘｕｅｌｏｎｇ ｉｃｅｂｒｅａｋｅｒ度面产生大振幅的垂向起伏㊁海面产生强烈的辐聚辐散㊁引发强烈的海流脉动而产生突发性强流，这些现象会对海军潜艇㊁鱼雷㊁输油管道㊁钻井平台和水下声呐系统等产生极大的危害．遥感技术的发展，特别是星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）由于具有全天候㊁全天时的能力而成为海洋内波遥感研究的重要手段．由于内波在传播过程中会导致内波界面上㊁下两层海水朝相反的方向运动，从而引发表层流场的辐聚㊁辐散现象．在表层流场的辐聚区，海面粗糙度增加，在ＳＡＲ图像上形成亮条纹；在表层流场的辐散区则相反，会形成暗条纹．所以最终内波在ＳＡＲ图像上形成明暗交替的条纹，可以基于此特征通过ＳＡＲ图像来识别海洋内波．南海是我国最大的边缘海，其剧烈变化的海底地形㊁具有较强分层结构的水体和太平洋强潮流的传入等使得南海尤其是南海北部成为全球内波最强㊁发生最频繁的海域之一．在南海北部，科学家们利用海量的大范围高精度的遥感数据，特别是卫星ＳＡＲ遥感数据，对海洋内波进行了诸多研究．１）利用星载ＳＡＲ数据的南海北部内波时空特征规律认知海洋内波利用在星载ＳＡＲ遥感图像上表现出的明显的明暗条纹特征来识别内波，利用大量星载ＳＡＲ海洋内波观测数据，可以刻画内波的时空分布特征．大量的星载ＳＡＲ内波数据统计表明内波广泛存在于南海北部尤其是南海东北部．Ｈｓｕ等［３１］利用１９９３年到１９９８年期间几百景ＥＲＳ⁃１／ＳＡＲ和ＥＲＳ⁃２／ＳＡＲ图像绘制了首张南海东北部（吕宋海峡与南海大陆坡架之间）的空间分布图，发现在南海东北部内波主要向西传播；Ｗａｎｇ等［３２］利用２５００多景ＳＡＲ数据和可见光数据分析了整个南海的内波分布和传播方向特征，绘制了南海内波的传播路径图；Ｚｈｅｎｇ等［３３］利用１９９５年至２００１年期间的ＳＡＲ数据统计发现在南海东北部，７８％的内波分布在１１８ʎＥ以西，２２％的内波分布在１１８ʎＥ以东．长时间序列星载ＳＡＲ内波数据表明南海北部内波的发生存在季节性规律，通常在夏季比冬季更容易观测到内波，其可能的原因是不同季节南海混合层深度和密度变化以及海面季风所致．Ｚｈｅｎｇ等［３３］的研究除了发现上述的南海东北部内波的空间分布规律，还发现南海北部内波甚至在不同年份（１９９５ ２００１年）的发生频率都存在一定的差异，并推测黑潮的长期变化有可能导致南海北部内波发生频率的年代变化．２）基于星载ＳＡＲ数据的南海内波产生源地与产生机制研究虽然吕宋海峡已经被广泛接受是南海北部（更准确地讲是南海东北部）内波的主要产生地，但吕宋海峡复杂的地理环境导致南海北部的内波可能有多个产生源点和多种产生机制．Ｚｈａｏ等［３４］利用１９９５年到２００１年期间的ＥＲＳ⁃２／ＳＡＲ㊁Ｒａｄａｒｓａｔ和ＳＰＯＴ（光学遥感）数据在南海东北部观测到了１１６组内波包，并将内波包分为两种类型：含一组按序排列的内孤立波的波包和仅含一个内孤立波的波包，发现第二类波包仅出现在深水区的现象，提出内潮的非线性陡变是产生南海东北部内波的一种机制．Ｇｕｏ等［３５］通过多幅ＥｎｖｉｓａｔＡＳＡＲ宽刈幅模式数据分析７９１学报（自然科学版），２０２０，１２（２）：１９１⁃２０３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２０，１２（２）：１９１⁃２０３了南海东北部短内波（波长为１ ５ｋｍ，振幅为２０ｍ）骑行 于第二模态内波之上且跟随在第一模态内波之后的现象，他们的研究表明这些短内波有两个生成源：一个是在吕宋海峡附近，由潮⁃地机制生成的内涌裂变产生内波；另外一个是在吕宋海峡的更西边，由于第一模态内波传播速度更快导致第一模态和第二模态内波发生非线性相互作用而产生内波．除了南海东北部，南海西北部也是非线性内波的高发区，Ｌｉｕ等［３６］依据１９９３ ２０００年间的ＳＡＲ遥感数据绘制的内波空间分布图，认为海南岛附近海城的内波来自局地陆架坡折．Ｌｉ等［３７］通过分析多景ＥｎｖｉｓａｔＡＳＡＲ图像上内波波峰线的走向和正压潮强迫在南海北部的分布，认为在海岛东北部所观测到的内波来源于吕宋海峡．图８㊀南海北部东沙岛礁区域海洋内波的空间分布Ｆｉｇ ８㊀ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆｉｎｔｅｒｎａｌｗａｖｅｓｎｅａｒｔｈｅＤｏｎｇｓｈａＩｓｌａｎｄｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ根据Ｗａｎｇ等［３２］基于２５００多景ＳＡＲ和可见光数据绘制的南海内波的统计研究，我们分别估算了南海东沙岛以东海域㊁东沙岛以西海域㊁南海西北部海域（海南岛附近）㊁越南东北部海域㊁越南东南部海域和南海南部海域６个热点海域处可以观测到的内波数量，继而计算得到这几个热点海域的内波发生率，如图７所示．从图７中可以看出，东沙岛附近海域和南海西北部海域是南海北部内波发生的高频区域．多源㊁长时间序列的高分辨的卫星ＳＡＲ为我们研究海洋内波提供了丰富的数据源，下面我们基于年代际尺度星载ＳＡＲ数据重点探究这２个区域的内波，从卫星ＳＡＲ遥感大数据的视角综合揭示这２个区域海洋内波的时空分布㊁传播方向和可能产生源区等基本规律特征．图７㊀基于海量卫星遥感ＳＡＲ数据的南海热点海域内波发生率图，背景颜色代表水深（单位：ｍ）Ｆｉｇ ７㊀ＯｃｃｕｒｅｎｃｅｒａｔｅｏｆｉｎｔｅｒｎａｌｗａｖｅｓｉｎｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔｓｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ，ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｃｏｌｏｒｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｗａｔｅｒｄｅｐｔｈｉｎｍｅｔｅｒ２ ２ １㊀基于年代际尺度ＳＡＲ数据的南海东沙岛礁海洋内波研究㊀㊀在南海东沙岛礁区域，我们从２００３年到２０１１年期间上百景ＥｎｖｉｓａｔＡＳＡＲ的宽刈幅模式数据中挑选出６１幅在东沙岛礁附近存在清晰海洋内波条纹的图像，然后用这６１幅图像对东沙岛礁区域的内波进行了时空特征分析．图８是用这６１幅Ｅｎｖｉｓａｔ／ＡＳＡＲ内波图像绘制的南海北部东沙岛礁区域海洋８９１李晓明，等．星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据．ＬＩＸｉａｏｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｏｃｅａｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｂｙｓｐａｃｅｂｏｒｎｅｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ）ａｎｄｂｉｇｄａｔａ．。
InSAR干涉测量
三、InSAR在摄影测量与遥感中的应用
InSAR、D-InSAR在地面沉降监测中的应用
作为一种新兴的地面形变研究方法，InSAR技术在地面沉降监测 方面发挥了愈来愈明显的作用，国内外已有诸多实例。Biegert等 （1997）应用不同卫星在美国加利福尼亚州Belridge和Lost山油田重复 测量的合成孔径雷达数据对该区的地面沉降进行了研究，结果显示70天 内沉降量达到6厘米，此结果与该区每年30厘米的地面沉降速率相吻合。 Marco van der (2001)对该油田地面沉降的研究也证明了InSAR技术用 于地面沉降的可行性。李德仁等（2000）利用欧空局ERS-1和ERS-2相隔 1天的重复轨道SAR数据，经过差分处理对天津市地面沉降进行研究，得 到反映地面沉降大小及分布的干涉条纹图。此图与1995～1997年重复水 准测量求得的地面沉降等值线图比较，具有明显的一致性和相似性。
一、InSAR概述
D-InSAR
D-InSAR（Different InSAR，差分干涉）技术是在InSAR的基础上发 展起来的，它以合成孔径雷达复数据提供的相位信息为信息源，可从包含 日标区域地形和形变等信息的一幅或多幅干涉纹图中提取地面目标的微小 形变信息。D-InSAR具有高形变敏感度、高空间分辨率、几乎不受云雨天 气制约和空中遥感等突出的技术优势，因而有人认为它是独特的基于面观 测的空间大地测量新技术，可补充已有的基于点观测的低空间分辨率大地 测量技术如全球定位系统（GPS）、甚长基线干涉（VLBI）和精密水准等 ，从而可以揭示出更多的地球物理现象，最终为地球物理学提供一种全新 的动态研究途径。
三、InSAR在摄影测量与遥感中的应用
高分三号卫星
不同于高分一号、高分二号等光学卫星，高分三号是一 颗合成孔径雷达卫星，它搭载的合成孔径雷达可以克服风雨云雾、 黑夜的不利影响，对地面和海洋实施全天时、全天候成像。按照 设计，高分三号运行在太阳同步极地轨道，其精良的载荷设备可 以实现卫星影像分辨率和成像幅宽的良好平衡，可对疑似区域先 进行大范围普查，再进行小范围详查，将在未来的海上搜救中发 挥重要作用。
SAR遥感影像数据处理及应用分析
SAR遥感影像数据处理及应用分析SAR（Synthetic Aperture Radar）合成孔径雷达是一种利用微波信号进行测量的遥感技术。
它可以持续获取地球表面的高分辨率图像，对于研究地球表面的变化、刻画地形和水文情况等方面有着重要作用。
在本文中，我们将探讨SAR遥感影像数据的处理与应用。
数据获取与预处理SAR遥感影像数据的获取需要依靠卫星或者飞机等资源。
卫星获取的数据精度较高，且可以长时间持续观测地表，而飞机获取的数据则可以对目标区域进行更为详细的观测。
在处理SAR遥感影像数据之前，需要对数据进行预处理。
首先需要进行辐射校正，以消除地表反射率对数据的影响。
同时，为了克服影像上的噪声、斑点和条纹等问题，需要对数据进行滤波、去斑等处理。
如果需要获得地表高程、位移数据等，则还需要进行反演处理。
利用SAR遥感影像数据进行地貌分析SAR遥感影像数据能够提供地表高程、精确的地形信息等数据，可以用于进行地貌分析。
在地貌分析中，可以通过SAR遥感影像数据获得地面的高程和地形特征，如山脉、平原、河流等。
此外，还可以基于SAR遥感影像数据对地表的地形进行三维重建，让我们能够更直观地理解地球表面的形态。
利用SAR遥感影像数据进行水文监测SAR遥感影像数据可以检测出水域的变化，对于水文监测和水资源管理具有很高的应用价值。
例如，利用SAR遥感影像数据可以监测海洋表面的变化，如海浪和海面高度的变化。
此外，还可以通过SAR遥感影像数据监测水库和水道水位、洪水灾害等情况。
利用SAR遥感影像数据进行农业监测SAR遥感影像数据还可以用于精确的农业监测。
通过SAR遥感影像数据，我们可以监测作物生长的情况，准确预测作物产量，同时可以帮助农民选择适宜的作物品种，提高农业生产效率。
此外，还可以通过SAR遥感影像数据监测土壤湿度、土质等信息。
结语以上仅是对SAR遥感影像数据处理及应用的简单介绍。
如今，SAR遥感影像技术在地理信息、农业、环境科学、气象、水文、地质勘探等领域都有着广泛的应用。
遥感技术在海洋资源监测中的应用
遥感技术在海洋资源监测中的应用海洋，占据了地球表面约 71%的面积，是地球上最大的生态系统之一，也是人类生存和发展的重要资源宝库。
海洋中蕴藏着丰富的矿产资源、生物资源、能源以及空间资源等。
然而，要对这些广阔而复杂的海洋资源进行有效的监测和管理并非易事。
在这一领域，遥感技术的出现和应用为我们提供了强大的工具和手段。
遥感技术，简单来说，就是通过非接触的方式获取目标物体的信息。
在海洋资源监测中，它主要依靠卫星、飞机、船舶等搭载的传感器，接收并分析来自海洋表面和水体内部的各种电磁波信号，从而获取有关海洋资源的分布、状态和变化等信息。
在海洋矿产资源监测方面，遥感技术发挥着重要作用。
海底蕴藏着大量的矿产，如石油、天然气、锰结核、多金属硫化物等。
通过遥感技术，可以对海洋地质构造进行探测，分析潜在的矿产分布区域。
例如，利用合成孔径雷达（SAR）可以获取海底地形和地貌的信息，帮助我们了解海底山脉、海沟等地质结构，从而推测可能存在矿产资源的位置。
同时，高光谱遥感能够识别出海底岩石和沉积物的成分，为矿产资源的勘探提供重要的依据。
海洋生物资源是海洋资源的重要组成部分。
遥感技术在监测海洋生物资源方面也具有独特的优势。
海洋中的浮游植物是海洋生态系统的基础，它们的数量和分布对于整个海洋生态平衡和渔业资源有着重要的影响。
通过遥感手段，可以监测浮游植物的叶绿素浓度，从而了解其分布和变化情况。
此外，遥感技术还可以用于监测鱼类的栖息地和洄游路线。
利用红外遥感和微波遥感，可以探测到海水温度和盐度的变化，这些环境因素与鱼类的生存和活动密切相关。
在海洋能源监测方面，潮汐能、波浪能等可再生能源的开发和利用越来越受到关注。
遥感技术可以对海洋的潮流、波浪等进行监测和分析，为能源开发提供数据支持。
通过卫星遥感获取的海面高度和流速信息，可以评估潮汐能的潜力和分布。
同时，利用雷达遥感监测波浪的高度、周期和方向等参数，有助于合理规划波浪能发电设施的布局。
遥感技术在海洋环境监测中的应用
遥感技术在海洋环境监测中的应用在当今世界，海洋对于人类的生存和发展具有至关重要的意义。
海洋不仅为我们提供了丰富的资源，还在调节全球气候、维持生态平衡等方面发挥着不可替代的作用。
然而，随着人类活动的不断增加，海洋环境面临着越来越多的挑战，如海洋污染、生态破坏、气候变化等。
为了有效地保护和管理海洋环境，我们需要先进的监测技术。
遥感技术作为一种强大的工具，为海洋环境监测提供了全新的视角和手段。
遥感技术，简单来说，就是通过非接触的方式获取远距离目标的信息。
在海洋环境监测中，遥感技术可以利用卫星、飞机、船只等平台搭载的传感器，收集海洋表面和水下的各种信息，包括海洋温度、盐度、叶绿素浓度、海冰覆盖、海浪高度等。
首先，遥感技术在海洋温度监测方面发挥着重要作用。
海洋温度的分布和变化对于海洋环流、气候模式以及海洋生态系统都有着深远的影响。
通过红外遥感和微波遥感等手段，我们能够获取大面积的海洋表面温度数据。
这些数据可以帮助我们了解海洋热量的分布和传递，预测厄尔尼诺和拉尼娜等气候现象的发生，为全球气候变化研究提供重要的依据。
其次，海洋盐度也是海洋环境的一个关键参数。
盐度的变化会影响海水的密度、环流以及海洋生物的生存环境。
遥感技术中的微波遥感可以测量海水的盐度，虽然精度相对较低，但能够提供大范围、长期的盐度分布信息，有助于我们研究大洋环流的演变以及海洋与大气之间的相互作用。
叶绿素浓度是衡量海洋初级生产力和生态系统健康状况的重要指标。
利用光学遥感技术，通过测量海水对不同波长光的反射和吸收特性，可以估算出叶绿素浓度。
这对于监测海洋生态系统的动态变化、评估渔业资源的状况以及研究海洋碳循环都具有重要意义。
海冰覆盖是北极和南极地区海洋环境的重要组成部分。
遥感技术能够实时监测海冰的范围、厚度和类型，为研究极地气候变化、航海安全以及生态保护提供支持。
例如，合成孔径雷达（SAR）可以在恶劣的天气条件下穿透云层，获取清晰的海冰图像，帮助我们了解海冰的变化趋势以及对全球气候的反馈机制。
遥感技术及其在海洋测绘领域中的应用
遥感技术及其在海洋测绘领域中的应用摘要：近年来，我国经济发展十分迅速，在科学技术不断发展的背景下，遥感技术在我国各个行业的发展过程中都得到了一定的应用。
作为一种先进的设备，遥感技术主要是利用通信技术和遥感技术等来实现自动化，对相关的空间信息进行整合。
遥感技术在海洋测绘领域也发挥了巨大优势，应用无人机，能够通过获取精准的数据信息，有效完成测绘工作，加强对海洋的监测。
关键词：遥感技术;海洋测绘领域;应用引言在时代发展过程中，海洋测绘工程的地位变得越来越高，同时整个行业领域也涌入了较多的新技术。
由于海洋测绘的工作范围比较大，并且测绘过程中也缺乏立足点，在很多时候都是使用无人机、无人船等工具协助测绘，或者直接使用遥感技术进行测绘。
遥感技术应用到海洋测绘领域以后，可以显著提高海洋测绘工作的综合效率，并较好的降低了海洋测绘的难度与成本，有效增强了测绘数据的精准度。
通过使用高质量的遥感技术，可以获得更加全面的海洋测绘数据，给后续海洋资源的开发与保护提供较好的数据支撑。
下面也以此为切入点，谈一谈遥感技术在海洋测绘领域中的具体应用。
1遥感技术的特点（1）能够获取大范围的数据信息。
遥感使用的航摄飞机飞行高度可以达到10km，陆地卫星轨道高度可达910km，一张陆地卫星图像的覆盖范围超过3万平方公里。
（2）能够对地物变化进行反映。
遥感探测可以对同一地区进行周期性、重复性的观测，帮助人们获取遥感数据的同时，实现对地物变化的动态跟踪，也可以对自然界的变化规律进行研究，尤其是在对天气状况、自然灾害以及军事目标等进行监测时，更是发挥着非常积极的作用。
（3）信息获取速度快。
遥感探测可以在较短的时间内，从空中至宇宙空间，对大范围区域进行对地观测，获取有价值的遥感信息。
考虑卫星围绕地球公转，还可以获取经过区域自然环境部的最新数据，对原本的资料进行更新，或者根据新旧资料的对比，实施动态监测，这也是人工实地测量无法比拟的。
（4）数据信息具有综合性。
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干涉合成孔径雷达在海洋遥感中的应用
1.干涉合成孔径雷达的原理
1．1 雷达的原理
雷达遥感（微波遥感）可分为主动和被动两种方式。
被动方式与可见光和红外遥感类似，是由微波扫描辐射计接收地表目标的微波辐射。
目前多数星载雷达采用主动方式，即由遥感平台发射电磁波，然后接收辐射和散射回波信号，主要探测地物的后向散射系数和介电常数。
它发射的电磁波波长一般较长，在1mm至1m之间。
合成孔径雷达（SAR）概念的提出是相对真实孔径雷达天线而提出的。
对于真实孔径雷达，当雷达随载体（飞机或卫星）飞行时，向地表发射雷达波束，然后接受地面反射信号，这样便得到了地表雷达图像。
我们知道卫星雷达天线越长，对地物的观测分辨率就越高。
由于受雷达天线长度的限制，真实孔径雷达的地表分辨率往往很低，难以满足应用要求。
而合成孔径雷达正是解决了利用有限的雷达天线长度来获取高分辨率雷达图像的问题。
合成孔径雷达（SAR，Synthetic Aperture Radar）技术是干涉合成孔径雷达（INSAR，Interferometric Synthetic Aperture Radar ，简称：干涉雷达）技术和差分干涉合成孔径雷达（D-INSAR，Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar ，简称：差分干涉雷达）技术的基础，它涉及到侧视雷达系统、雷达波信号处理技术以及雷达图像的生成等诸方面。
而干涉雷达技术和差分干涉雷达技术则是基于合成孔径雷达技术的图像处理方法和模型，是合成孔径雷达技术的应用延伸和扩展。
合成孔径雷达干涉测量技术（INSAR，Interferometric Synthetic Aperture Radar；简称：干涉雷达测量）是以同一地区的两张SAR图像为基本处理数据，通过求取两幅SAR图像的相位差，获取干涉图像，然后经相位解缠，从干涉条纹中获取地形高程数据的空间对地观测新技术。
差分干涉雷达测量技术（D-INSAR）是指利用同一地区的两幅干涉图像，其
中一幅是通过形变事件前的两幅SAR获取的干涉图像，另一幅是通过形变事件前后两幅SAR图像获取的干涉图像，然后通过两幅干涉图差分处理（除去地球曲面、地形起伏影响）来获取地表微量形变的测量技术。
1．2雷达特点
合成孔径雷达干涉测量技术是近十年发展起来的一项新的空间对地观测技术，它与GPS、VLBI和SLR等空间技术一道，将构成空间测地技术的主体。
从1978年L波段星载雷达卫星Seasat SAR的发射到2000年美国“奋进号”航天飞机对全球地形进行高精度干涉测量，从1992年首次利用差分干涉雷达对美国Landers地震同震形变场测量到目前广泛地应用于地震、火山、冰川、滑坡等形变场测量中，无不显示出合成孔径雷达技术的强大技术优势和应用潜力。
由于合成孔径雷达采用了主动式遥感方式，因而具有全天侯、全天时作业优势。
它与其它离散点测量技术相比，其测量结果具有连续的空间覆盖优势，是一项前所未有的、极具发展潜力的空间对地观测新技术。
2.海洋遥感的研究概况
20世纪末以来, 卫星技术进入了快速发展的时期, 目前我国的海洋卫星HY1A, B和我国的雷达卫星也已经陆续升空并且运行良好, 利用这些卫星可以快速给出全球的海洋环境、气象等信息, 实现对海洋环境和海上或水下军事目标监测。
目前用于海洋观测的卫星传感器, 均根据电磁辐射原理获取海洋信息。
遥感技术采用的电磁波涉及可见光、红外和微波等波段。
传感器按工作方式分为主动式和被动式, 主动式传感器如微波高度计、散射计、合成孔径雷达等; 被动式传感器如可见红外扫描辐射计, 微波辐射计等。
目前用于海洋研究的传感器和主要测量的参数见表1。
表1卫星传感器及其可以测量的海洋参数
传感器名称测量的海洋参数
合成孔径雷达波浪方向谱、中尺度涡旋、海洋内波、浅海
地形概貌、海面污染以及海表特性信息等。
红外传感器海表面温度
水色传感器海洋表层叶绿素浓度、悬移质浓度、海洋
初级生产力、漫射衰减系数以及其它海洋
光学参数
微波高度计平均海平面高度、大地水准面、有效波高、海面
风速、表层流、重力异常等微波散射计海场微波
辐射计海面温度、海面风速以及海冰水气含量、
降雨、二氧化碳海气交换等
由此可以看出, 遥感卫星的发射以及其上搭载的从可见光、红外到微波波段的传感器的多样化, 可以快速提供全球大范围海区的海洋环境( 海面温度、风场、大洋水流方向等)信息, 同时卫星可以根据重力异常, 提供地磁变异的情况。
这些信息对于研究潜艇的水下活动很有意义, 同时也使得遥感探测水下潜艇目标有潜在的可能。
3.干涉合成孔径雷达的海洋遥感中的应用
3．1雷达在海洋环境监测中的应用
SAR通过对海面的二维测量，可以获得海面电磁波散射特性的几何分布图像。
通过分析这些图像，可以获得海浪、海流、海冰以及海洋内波的分布。
Seasat的SAR图像首次最广泛地揭示了许多海洋现象，包括边界流、尺度范围在10-400Km的涡旋、温度峰面、浅海深度测量、与风暴相关的大气模式、雨团等。
海表面波浪的观测是一个主要学科焦点，但后来很快发现在影像形成过程中，波的运动是非线性的。
经过进一步的了解，并充分利用SIR-B的因低轨而不受线性影响的影像，最终消除了其非线性特性。
ERS-1/2 SAR以及ENVISAT ASAR的波浪模型结果，也都进行了纠正。
合成孔径雷达也对海岸带及陆地环境监测。
2005年3月，美国NASA的
JPL（Jet Propulsion Laboratory）实施了一项研究，用SAR资料来评估南加州的沿岸污染情况。
该研究描述了南加州三大污染来源：暴雨径流、废水排放及天然碳氢化合物渗漏。
研究人员也表示，由于风、海浪等环境因素都会影响SAR监测效果，因此，对海洋的长期、实时地油污监测非常重要。
3.2 雷达在海洋油气勘探中的应用
遥感技术应用于油气勘探，获得若干重要成果。
西方发达国家将遥感技术应用于油气勘探的时间，可以追溯到20 世纪60 年代中期，当时西方发达国家相继制定了利用空间技术研究地球资源的计划，先后发射了一系列地球资源卫星，并且利用这些卫星所提供的遥感资料，开展了大量的针对油气资源的勘查试验工作。
而真正率先利用遥感资料探索油气勘探新途径的是国外一些大的石油公司。
确认了遥感技术在油气勘探中的可行性。
中国石油行业应用遥感技术与西方发达国家的进程基本同步，上世纪80 年代末到90 年代初，随着计算机技术和空间技术的飞速发展，遥感图像处理技术水平得到了极大提高，遥感数据的空间分辨率和地面分辨率也进一步得到改善，促进了遥感技术在油气勘探领域的应用。
遥感技术直接用于找油的研究，就是在这一背景下开展起来的。
这项技术建立在油气微渗漏理论的基础上，利用多源遥感数据，通过遥感图像处理技术提取和识别油气微渗漏信息。
其研究方法也从最早提出的“渲晕状亮区”识别油气信息，发展到将多种非地震方法相结合进行油气勘探。
SAR资料可用来监测海洋油污染。
如上所述，合成孔径雷达获取的是二维影像，影像的亮度即反映了海表微波散射信号的特性。
由于微波的全天候、全天时、高分辨率的特点，人们通常就用微波来监测油污。
现在用来评估油污的SAR资料主要来自加拿大的RADARSAT-1和欧空局的ENVISAT。
2002年11月19日，一艘装载近7万吨的已失事的油轮——Prestige在西班牙西北海岸100Km处失事沉没，11月17日由ENVISAT搭载的ASAR 资料得到其油污扩散情况。
由于风的作用，油污已扩散到周围。
油污监测最大的障碍就是准确地分辨出油膜跟影像里看起来类似的因素，包括风速、海面的天然膜、油脂状冰、内波、雨团等造成的干扰。
因为
这些因素都会对微波散射造成一定影响，致使在SAR影像上也会出现类似油膜的明暗带。
分辨出这些干扰因素是油污自动监测算法的关键，成为很多研究人员关注的步骤。
对于油污的持续观测，继续发射更高性能的SAR是至关重要的，并且已经有一些SAR业务计划在实施了。
日本的ALOS （Advanced Land-Observing Satellite）和欧空局的TerraSAR-L都是搭载了L波段SAR的卫星。
TerraSAR-X 和COSMO/SkyMed是德国和意大利的X波段的卫星，TerraSAR-X最高分辨率可达1m。
油污监测最有前景的是计划2005年发射的RADARSAT-2搭载的C波段SAR。
总之,雷达技术在海洋研究中具有重大的作用。