波高估计从船载x波段航海雷达图像

文摘

修改shadowing-analysis-based算法来估计船载x波段航海雷达图像的有效波高。阴影区域是首先提取图像边缘检测。史密斯的功能适合应用于照明比率获得均方根(RMS)表面的斜率。从表面均方根斜率和波的周期,有效波高估计。数据质量控制过程实现排除rain-contaminated和low-backscatter图像。平滑方案应用于边缘像素的灰度强度直方图改进影子阈值测定的准确性。而不是一个完整的影子图像,阴影的时间序列图像分区逆风方向周围是用来计算平均表面均方根斜率。它已经发现,波高从修改检索算法是低估了雨水和风暴条件下和高估了风速较低的情况下。修改后的方法产生了有前景的结果通过比较radar-derived海浪的高度与浮标数据,和RMS的区别是发现是0.59米。

1。介绍

海洋雷达图像的时间和空间变化海面浮标时只提供时间点测量。海面的雷达信号,也被称为海杂波,是不可取的,通常隐含在导航的目的,但它是有用的在海洋监测状态(1]。杂乱,一般情况下,生成的布拉格散射near-grazing发病率较短的雷达信号风致海面涟漪。长波浪成为可见的雷达图像由于其短期波动的调节,主要是通过流体力学调制,调制倾斜,和阴影2]。因此,分析时间序列的x波段航海雷达海面图像允许方向波谱和集成海况参数估计(3- - - - - -5]。算法的目的很大程度上是在过去几十年的发展。

波高的被广泛接受的方法估计对x波段雷达是基于信噪比(信噪比)来源于图像光谱(5- - - - - -7]。另一类算法是基于雷达海面图像的统计数据。通过一个常数阈值概率的照明基于几何光学理论(8),一个模型相关的有效波高island-to-trough比率从图像中提取成立于(9]。在[10基于[],一个算法9),但不同,提出了提高波高的决心。在[11,12),经分析,导出波高x波段雷达海面图像的纹理。其他技术,包括迭代最小二乘方法(13和小波算法14),同样发达。在所有情况下,算法输出需要校准的额外参考波浪浮标传感器等。

最近,一位shadowing-analysis-based波高算法提出了(15]。假设一个几何阴影条件下,阴影区域是首先提取图像的边缘检测。然后使用照明计算比率,在局部地区,RMS地面坡度是派生史密斯通过曲线拟合的函数(16]。最后,有效波高估计从均方根斜率和平均零交点表面波。与之前的方法,该算法不需要使用额外的参考传感器校准。因此,它显示了改善易于实现承诺,减少运营成本。在这里,这样的方法是修改和应用从雷达获得的数据在一个移动的船。

摘要收益如下。节2,shadowing-analysis-based波高算法简要回顾和拟议中的修改。部分3包含从船载雷达数据获得的实验结果使用原始的和修改算法,以及用浮标数据比较。最后,结论和未来的发展方向出现在部分工作4。

2。方法

2.1。Shadowing-Analysis-Based波算法

详细介绍了该算法在15]。它包含以下主要步骤。

2.1.1。估计影子阈值

图像中的边缘阴影区域分开照亮区域确定使用边缘检测技术。在这里,这涉及到原始雷达图像的卷积用一个简单的像素差分算子为每个的方向,和分别距离和方位。在[17),这卷积的结果edge-detected图片给出的 阈值过程应用于八个边缘图像使用阈值等于最高的百分位的像素。图像边缘像素的强度水平高于阈值被分配的值1,剩下的像素值为0。过程的结果在8个阈值边缘图像。随后,整个边缘图像通过结合八阈值边缘图像吗和一个过滤过程15] 实现过滤删除单个像素噪声边缘多的方向。

使用原始的雷达图像像素对应的像素强度值为1,统计分布的灰度值被创建。从分布、灰度阈值用于识别的影子可以确定为(15]

2.1.2。照明计算比率

使用影子阈值确定节2.1。1可以导出,影子图像。像素值小于被视为阴影,剩下的像素被理解被照亮。接下来,影子图像分为段范围和方位,照明比率掠射角的函数每段计算(15]。

2.1.3。估计表面均方根斜率

为每个方位方向取得照明比率,RMS表面斜率随机粗糙表面的描述一维高斯概率密度函数(PDF)表面高度可以通过曲线拟合得到史密斯的函数(16为这个方向)。实现曲线拟合的Neilder-Mead单纯形法在一维(18]。在推导方位角度,表面平均均方根斜率可以计算。

2.1.4。估计有效波高

最后,从表面平均均方根斜率和平均零交点波的周期有效波高可以确定为(15), 在哪里重力加速度。可以从雷达图像本身使用现有的波算法(1- - - - - -5]。然而,平均零交点波的周期衡量广为接受的浮标数据,而不是使用雷达由于雷达工作在本研究没有产生良好的价值。

2.2。修改

2.2.1。数据质量控制

在处理原始雷达数据之前,低质量的图像,如rain-contaminated或low-backscatter情况下,应该丢弃。(描述的数据质量控制程序19这里使用)。

雨导致规范化雷达截面的变化(nrc)和显著影响波高的检索。由于强降雨影响零点隔开的数量在x波段航海雷达图像像素,zero-pixel百分比(ZPP),它被定义为零点隔开像素的数量的比率在图像像素的总数,被确定为一个参数为雨识别(20.]。这里使用的数据,像素灰度强度低于5被视为零点隔开像素(19]。图像与腭咽不到10%被认为是rain-contaminated,不用于波高检索。

Low-backscatter图像出现几乎完全黑由于低风速或未知的系统错误含有很少或根本没有波信息。一个参数称为low-clutter方向比例(LCDP),它被定义为low-clutter方向的数量比总数的方向一个图像,用于识别low-backscatter图片(19]。如果一个单一的腭咽方位方向是高于40%(经验也随系统),被视为low-clutter方向的方向。然后,LCDP高于90%的图像被排除在后续处理。

2.2.2。边缘像素强度直方图平滑

在[15],影子阈值直接决定作为强度值对应于最高的边缘像素的亮度直方图。这是可行的,如果分布是光滑的。然而,这项工作中所使用的数据有一个小的灰度(8位,即深度。0 - 255)和相对较少的像素。影子阈值可能不是正确的决定寻求最高的直方图的发生。为了提高影子阈值测定的准确性,使用样条函数的平滑过程应用于边缘像素强度直方图。平滑样条函数(21),,最大限度地减少 在哪里是平滑参数之间的权衡决定数据保真度和平滑度的函数。当趋于0时,该函数收敛于一个简单的线性最小二乘回归。当趋于无穷时,插值样条函数收敛。在这里,9因为倾向选择可以维护和异常值的分布可以删除这个选择。这种平滑过程是使用内置MATLAB曲线拟合函数执行“适合”。应该注意的是,其他平滑方法(如移动平均、中值滤波)可以消除异常值但可能改变的趋势分布的细节。因此,边缘像素强度的不准确的模式直方图可以获得,导致不准确的影子阈值。然而,样条函数不会引起这样的问题。影子从平滑强度直方图阈值估计。

2.2.3。分区的选择

在[15),所有的方位方向影子图像被用于表面平均均方根斜率的推导过程。然而,图像在另一部分远离逆风方向通常有低海面回波强度和高估了阴影区域。包括部分可能导致波高度过高。在这里,对于每一个影子图像,只有选择分区的一部分逆风的方向是用于表面均方根斜率估计由于杂波信号更强的方向和可能获得更健壮的结果。逆风方向确定的技术是基于dual-curve-fitting算法中发现(19]。然后,表面均方根斜率是来自每个图像的分区。此外,平均表面均方根斜率计算使用时间序列的图像而不是单个图像中的所有分区。自表面均方根斜率计算每个部分在逆风方向的图像,从逆风获得表面均方根斜率的变化方向是连续图像之间可以忽略不计。因此,它不需要连续两个雷达图像完全重叠,和船舶运动不会影响显著的结果。与大多数现有的工作主题,这里使用32的典型值图像获得平均均方根斜率为表面波高度估计。

3所示。结果

3.1。数据概述

为了测试修改的方法,加拿大国防研究与发展提供的数据(DRDC)。实在的数据收集11月26日12:06 11月29日(2008年),在试航大约在哈利法克斯之东南偏南约300公里,加拿大的新斯科舍省。三个自由浮动Triaxys定向波浪浮标被部署4到15公里测量波场。船之间的距离和浮标一般不到10公里,但偶尔整个试验的15公里。船和浮标周围的水深约为200米。图1描述了船的航线和三个波浪浮标的轨道。图2显示在试航船舶速度时间序列。

雷达利用海上试验的标准HH-polarized台卡航海雷达操作在9.41 GHz 20 MHz的采样频率。雷达覆盖360°方位波束宽度的2°和天线转速28 rpm。天线安装在海拔21.9米以上的高度,覆盖范围从240米到2160米距离分辨率为7.5米。雷达是连接到一个第二波监测系统(WaMoS II) (22]。为表示节2.2。2,系统扩展和存储的雷达后向散射功率灰色水平从0到255(8位无符号整数),最低0对应于雷达回波在雷达图像)和255年(黑颜色的最大雷达返回雷达图像中的颜色(白色)。

3.2。实验结果

快的(也就是一个例子。,polar coordinate) raw radar image is shown in Figure3。相应的得到的边缘图像边缘检测和过滤是描绘在图4,边缘黑色所示。使用的阈值边缘检测和过滤在这项研究中分别为20%和5 (在(3分别)。的要求比这更高的阈值的边缘检测(10%)(15]为了产生强劲的结果可能是由于不同的操作参数包括降低天线高度和这里使用范围和方位分辨率较低。在[23),额外的过滤过程,介绍了一个常数阈值去除这些边缘位于远离影子为了获得合理的影子从边缘像素强度直方图阈值。然而,从结果(23),可以看出,与一个常数阈值过滤不健壮的海洋的变化状态。在这里,使用平滑过程。边缘像素的强度分布(红圈),连同spline-fitted曲线(红线),和整个组图像像素图像如图(蓝色点)3如图5中,像素强度零水平被排除在外,和灰度阈值所示dash-dot阴影。注意,如果使用不平滑,影子阈值将取决于直方图曲线的异常值,对应于63年的水平强度而不是一个正确的值(40图5)。还应该指出的是,影子阈值估计为每个图像。因此,船舶运动没有显著影响影子阈值估计。阈值后原始图像在图3获得,相应的影子图像,如图6。图,阴影区域显示为黑色和分区用于表面均方根斜率计算dashes-dots之间的部分。图7描述了照明比掠射角的函数和相应的史密斯的功能适合一个分区(dashes-dots图之间的部分6)。RMS地面坡度由曲线拟合估计。不同的阈值可用的数据和消除数据图7是寻求通过逐步消除用于照明比率数据最长的距离计算对减少范围(即的方向。,增加放牧角度)。这个阈值确定的范围超出了相应的照明比率数据被排除在计算和从剩余的数据获得是最小的(15]。之所以这样做,是因为远距离雷达后向散射可能疲软只是由于电磁能量的衰减规律。这将导致一个过高的阴影区域的长范围,导致相应的高估了和波高。

上面描述的原始和修改shadowing-based算法都是应用于品质管理台卡雷达数据,结果与参考浮标测量的数据。有效波高的时间序列的比较显示在图中8。应该注意的是,一场风暴出现2至11月28日12:00和雷达数据没有记录这一时期的大部分时间。此外,低质量图像被丢弃的数据质量控制过程。它可以观察到,用最初的算法获得的浪高一直高估了。过高的主要是因为高估了影子阈值造成的异常值的强度分布(见图边缘像素5)。然而,雷达结果来源于修改算法的浮标数据吻合较好。差异是观察一些时间。海浪的高度被低估于11月27日从4:20到6:30,高估了在11月29日从两点到两点半。在这些时期,小雨和相对较低的风速。这些条件没有检测到的数据质量控制过程。因为雨强度增强的图像,阴影区域减少。因此,浪高被低估了。然而,低风速导致过高的阴影区和浪高。从2:50到50分和11月28日,从11到12日海浪的高度很高但也低估了。 During this period, a strong swell signature was observed in addition to the wind wave component. An example of the wave frequency spectrum derived from buoy data during this period is given in Figure9,双模波场显然是见过。在图的峰值频率9是0.03赫兹,对应于一个膨胀波的周期33.3 s。因此,波高估计对于这样一个复杂的海况需要进一步分析。检索相应的散点图的有效波高与参考数据使用原始和修改算法数据所示10 ()和10 (b),分别。修改,相关系数从0.81增加到0.91,和RMS的区别是明显从1.82减少到0.59。通过排除数据buoy-recorded浪高超过8米,buoy-recorded和radar-derived波高度之间的相关系数是0.47和0.68,分别为原始和修改算法。相应的RMS差异是1.79米和0.50米,分别。

4所示。结论和展望

本文修改shadowing-analysis-based波高估计方法应用于x波段航海雷达数据。修改包括数据质量控制过程排除雨病例和low-backscatter图像;方案平滑边缘像素强度直方图阈值确定的影子;和采用时间序列的分区在逆风方向计算的平均表面均方根斜率。通过对比radar-derived结果和buoy-measured数据,人们已经发现,波高的检索算法是低估了雨水和风暴条件下和高估了在低风速。不过,该方法产生的有前景的结果,用均方根差0.59,相关系数为0.91。然而,为了改善这波高的鲁棒性算法,雨的影响,低风速,风暴条件与双模波领域需要进一步分析。这将是更深入调查下一阶段的工作。此外,该算法需要进一步验证使用雷达数据,可以产生良好的估计平均零交点波时间让它完全独立于外部传感器。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

工作的部分支持由加拿大自然科学和工程研究理事会(NSERC)赠款音译)黄(NSERC 402313 - 2012)和埃里克·w·吉尔(NSERC rgpin - 2015 - 05289)和大西洋的创新基金奖(首席研究员埃里克·w·吉尔)。支持的工作也是创新的部门,企业和农村发展下的纽芬兰和拉布拉多拨款30-10921-008。此外,作者要感谢大肠桑希尔博士在加拿大国防研究与发展(DRDC)提供雷达和浮标数据。

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