合成孔径雷达海洋涡旋探测

第1章 绪论 1．1 海洋涡旋与大气涡旋 1．2 海洋涡旋探测的研究意义 1．3 海洋涡旋的分类 1．3．1 根据旋转方向分类 1．3．2 根据涡核温度分类 1．3．3 根据空间尺度分类 1．3．4 Ivanov分类 1．4 海洋涡旋遥感探测技术简介 1．5 合成孔径雷达海洋涡旋探测的国内外研究现状 1．5．1 SAR图像海洋涡旋特征研究现状 1．5．2 SAR图像海洋涡旋检测及信息提取研究现状 1．5．3 SAR图像海洋涡旋统计研究现状 1．5．4 干涉SAR海洋涡旋探测研究现状 第2章 海洋涡旋SAR遥感机理 2．1 SAR海洋遥感基本理论 2．1．1 海面模型 2．1．2 海面电磁散射模型 2．1．3 海面SAR成像理论 2．2 SAR图像海洋涡旋显现机制 2．2．1 波-流交互作用机制 2．2．2 油膜机制 2．2．3 热机制 2．2．4 冰机制 第3章 海洋涡旋SAR成像仿真 3．1 海洋涡旋SAR成像模型 3．1．1 海洋涡旋水动力模型 3．1．2 波-流交互作用模型 3．1．3 海面微波散射模型 3．1．4 SAR成像模型 3．2 海洋涡旋SAR成像仿真实验 3．2．1 气旋式涡旋仿真实验 3．2．2 反气旋式涡旋仿真实验 3．2．3 海洋涡旋SAR成像特征分析 第4章 雷达参数和海洋环境对涡旋SAR成像的影响分析 4．1 海洋涡旋SAR成像影响分析方法 4．2 雷达参数对涡旋SAR成像的影响分析 4．2．1 雷达视向的影响 4．2．2 雷达频段的影响 4．2．3 极化方式的影响 4．2．4 入射角的影响 4．3 海面风场对涡旋SAR成像的影响分析 4．3．1 海面风向的影响 4．3．2 海面风速的影响 4．4 涡旋流场对涡旋SAR成像的影响分析 4．4．1 涡旋流向的影响 4．4．2 涡旋流速的影响 4．5 影响分析总结 第5章 SAR图像海洋涡旋检测方法 5．1 基于分形谱的SAR图像海洋涡旋检测方法 5．1．1 分形基本理论 5．1．2 基于分形谱的SAR图像海洋涡旋检测方法 5．1．3 SAR图像海洋涡旋检测实验 5．2 基于深度学习的SAR图像海洋涡旋检测方法 5．2．1 深度学习基本理论 5．2．2 数据集构建 5．2．3 基于深度学习的SAR图像海洋涡旋检测方法 5．2．4 SAR图像海洋涡旋检测实验 第6章 SAR图像海洋涡旋信息提取方法 6．1 基于对数螺旋线边缘拟合的SAR图像涡旋信息提取方法 6．1．1 基于对数螺旋线的SAR图像涡旋边缘拟合 6．1．2 SAR图像涡旋信息提取 6．1．3 SAR图像涡旋信息提取实验 6．2 基于骨架化的SAR图像海洋涡旋信息自动提取方法 6．2．1 SAR图像“黑涡”信息提取难点 6．2．2 SAR图像涡旋信息提取 6．2．3 SAR图像涡旋信息提取实验 6．3 基于多尺度边缘检测的SAR图像涡旋信息提取方法 6．3．1 多尺度边缘基本理论 6．3．2 涡旋形状特征提取 6．3．3 涡旋形状自动描绘 6．3．4 SAR图像涡旋信息提取 6．3．5 SAR图像涡旋信息提取实验 6．4 基于水动力模型的SAR图像涡旋信息提取方法 6．4．1 海洋涡旋SAR成像理论模型 6．4．2 海面散射值联合概率密度函数构建 6．4．3 *大似然估计求取水动力参数 6．4．4 牛顿迭代法求取*优解 6．4．5 涡旋水动力参数提取 6．4．6 SAR图像涡旋信息提取实验 6．5 方法比较及适用性分析 第7章 基于干涉SAR的涡旋海表面高度探测 7．1 干涉SAR海面高度探测原理 7．2 干涉SAR海面测高误差分析 7．2．1 系统类测高误差 7．2．2 随机类测高误差 7．3 基于天宫二号ImIRA的涡旋海表面高度探测 7．3．1 InIRA载荷及涡旋数据简介 7．3．2 InIRA干涉复图像处理方法 7．3．3 涡旋海面高度信息提取结果分析 7．3．4 InIRA 涡旋探测可行性分析 7．4 基于SWOT KaRIN的涡旋海表面高度探测 7．4．1 KaRIN涡旋探测仿真模型构建 7．4．2 KaRIN涡旋探测仿真实验流程 7．4．3 KaRIN涡旋探测仿真实验结果分析 7．5 干涉SAR海洋涡旋探测前景分析 参考文献