摘要：为解决传统局部梯度法(LGM)从X-band雷达图像中提取海面风向时存在局限性和较大误差的问题,针对X-band雷达图像风场成像特征,提出基于自适应缩减法(ARM)的海面风向反演算法.首先,设计了一种自适应缩减算子,算子能够连续缩减图像,扩大了缩减后图像分辨率适应风条纹尺度的范围;然后,构建了自适应判断算法,根据由像元梯度直方图统计计算出的稳定系数来判断缩减后图像分辨率与风条纹尺度是否达到最佳,从而获得最优缩减率;最后,利用最优缩减率得到的像元梯度方向获得主梯度方向,根据风条纹特征提取出海面风向.通过岸基实验数据验证表明:ARM算法具有很好的性能,比传统LGM算法的海面风向反演精度提高了58.3%,在风速变化剧烈情况下也能得到稳定反演结果.

摘要：全极化微波辐射计可以进行海面风速和风向测量。由于地物模型函数本身的特征以及辐射计的各种测量噪声,通常会出现最后反演出的风向往往不是与真实风向最接近的情况。如果不进行全极化辐射计扫描观测单元与定标单元的优化设置,可能会出现风向反演的顺/逆风180°模糊性问题。这将大大降低全极化辐射计海面风向反演的精度。采用Monte Carlo方法研究全极化辐射计海面风向反演出现的顺/逆风向模糊性的特点和消除方案。根据模拟反演的结果,提出一种根据第一次扫描的第一、第二风向解和第二次扫描的第一风向解选择最终风向值的算法。该算法消除了顺/逆风向反演的模糊性,在一定程度上提升了全极化辐射计的性能,并为进一步设计全极化辐射计的星上实际应用方案提供了理论依据。