[发明专利]浅海水深雷达遥感探测方法有效
| 申请号： | 201711441316.4 | 申请日： | 2017-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN108120981B | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 卞小林;邵芸;谢酬;张春燕 | 申请（专利权）人： | 中科卫星应用德清研究院;中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90 |
| 代理公司： | 11603 北京晟睿智杰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 于淼<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 313000 浙江省湖*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种浅海水深雷达遥感探测方法，该方法包括：获取待探测区域的多景SAR遥感图像，其中，多景SAR遥感图像包括q个单景SAR遥感图像，每个单景SAR遥感图像均包含待探测区域内海浪由深水海区传至浅水海区的图像特征；对每个单景SAR遥感图像进行计算，分别得到浅水海区的浅海水深探测结果；对通过各个单景SAR遥感图像得到的浅海水深探测结果分别进行潮汐校正；对校正后的浅海水深探测结果逐元素根据预定的规则组成包含q个元素的一维浅海水深数组，通过卡尔曼滤波算法对每组浅海水深数组进行滤波，滤波后的每组浅海水深数组中最后一个元素数值作为浅水海区的深度。通过将本发明，能够提高浅海水深探测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 浅海 水深 遥感图像 单景 浅水 探测结果 海区 数组 探测 雷达遥感 探测区域 多景 滤波 卡尔曼滤波算法 潮汐校正 图像特征 校正 海浪 | ||
【主权项】：
1.一种浅海水深雷达遥感探测方法，其特征在于，包括：/n获取待探测区域的多景SAR遥感图像，其中，所述多景SAR遥感图像包括q个单景SAR遥感图像，每个所述单景SAR遥感图像均包含所述待探测区域内海浪由深水海区传至浅水海区的图像特征，q为大于1的自然数；/n对每个所述单景SAR遥感图像进行计算，分别得到所述浅水海区的浅海水深探测结果；/n对通过各个所述单景SAR遥感图像得到的所述浅海水深探测结果分别进行潮汐校正；/n对校正后的所述浅海水深探测结果逐元素根据预定的规则组成包含q个元素的一维浅海水深数组，通过卡尔曼滤波算法对每组所述浅海水深数组进行滤波，滤波后的每组所述浅海水深数组中最后一个元素数值作为所述浅水海区的深度，/n其中，对一个所述单景SAR遥感图像进行计算，得到所述浅水海区的浅海水深探测结果的步骤包括：/n采样所述单景SAR遥感图像中对应所述深水海区位置的图像，得到深水海区子图；/n对所述深水海区子图通过快速傅氏变换，计算出所述深水海区的海浪主波波长；/n获取所述深水海区的深海水深；/n根据所述深水海区的海浪主波波长和所述深海水深计算得到海浪峰值角频率；/n对所述单景SAR遥感图像中由所述海浪的初始点至所述海浪的结束点之间的图像按行依次进行分块处理，得到n个按行依次排列的浅水海区子图，n为大于1的自然数；/n对每个所述浅水海区子图，按照预定的采样窗口和间隔进行采样，得到m个窗口子图，m为大于1的自然数；/n对每个所述窗口子图分别通过快速傅氏变换计算出一个海浪主波波长，其中，所述浅水海区子图中所有所述窗口子图计算的海浪主波波长构成所述浅水海区子图对应的海浪主波波长数组；/n按照所述海浪主波波长数组的空间分布，利用离散卷积对所述海浪主波波长数组进行优化处理，得到所述浅水海区子图对应的优化后的海浪主波波长数组；/n根据所述海浪峰值角频率和优化后的所述海浪主波波长数组中一个海浪主波波长计算得到一个浅海水深，其中，由所述海浪主波波长数组中所有海浪主波波长计算得到的浅海水深构成所述浅水海区子图对应的浅海水深数据集，各个所述浅水海区子图对应的浅海水深数据集构成所述浅海水深的探测结果。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中科卫星应用德清研究院;中国科学院遥感与数字地球研究所，未经中科卫星应用德清研究院;中国科学院遥感与数字地球研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711441316.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
