[发明专利]一种多源微波遥感海面风场数据融合方法及其装置

权利要求书

1.一种多源微波遥感海面风场数据融合方法，其特征在于，所述方法包括

获取SAR影像，并对SAR影像进行数据预处理，SAR影像预处理完成后，进行海面风场反演，获得SAR反演海面风场数据；

获取原始CCMP海面风场数据，并对原始CCMP海面风场数据进行空间降尺度处理，获得降尺度未校正的CCMP海面风场数据；

采用地理差异分析法对SAR反演海面风场数据和降尺度未校正的CCMP海面风场数据进行融合，获得海面风场融合数据；

所述采用地理差异分析法对SAR反演海面风场数据和降尺度未校正的海面风场数据进行融合，获得海面风场融合数据，具体包括：

首先对SAR反演海面风场数据和降尺度未校正的海面风场数据两种风场数据进行时空匹配，以降尺度未校正的CCMP海面风场数据格网为基准，SAR反演海面风场数据通过双线性插值重采样到CCMP海面风场数据格网；

然后对CCMP海面风场数据格网上的SAR反演海面风场数据和降尺度未校正的CCMP海面风场数据进行差异分析，得到相应的降尺度误差，进而通过距离反比插值得到研究区域上连续分布的CCMP海面风场降尺度误差分布；

将连续分布的CCMP海面风场降尺度误差分布与降尺度未校正的CCMP海面风场数据相加进行误差校正，得到最终的海面风场融合数据。

2.如权利要求1所述的多源微波遥感海面风场数据融合方法，其特征在于，所述获取原始CCMP海面风场数据，并对原始CCMP海面风场数据进行空间降尺度处理，获得降尺度未校正的CCMP海面风场数据，具体包括：

首先利用原始CCMP海面风场数据计算海风区域化变量在低分辨率面尺度上的先验变异函数值；

然后通过正则化逼近过程去卷积推断海风变量点尺度理论变异函数，基于海风变量点尺度理论变异函数推理计算面与面、面与点各尺度上变量间的变异函数值，进而构建用于估算高分辨率海面风场的权重线性方程组，根据求解后的权重和相应的低分辨率面尺度的已知风场数据加权平均计算得到目标高分辨率遥感网格中心点的风速风向估计值，得到整个研究区域上降尺度未校正的高分辨率CCMP海面风场数据。

3.如权利要求1所述的多源微波遥感海面风场数据融合方法，其特征在于，所述对SAR影像进行数据预处理具体包括：

下载与数据观测时间相近的卫星轨道文件对SAR影像进行轨道校正，然后基于增强Lee滤波算法对SAR影像进行滤波处理，抑制斑点噪声；

接着对SAR影像进行辐射校正，进行像元值转换，以获得精确的海面雷达后向散射截面，根据欧空局数据处理中心提供的资料，采用以下定标公式得到后向散射系数：

其中DN_i,j为第i行、第j列像元的原始幅度值，随后利用掩膜工具实现后向散射截面的陆地掩膜，只保留海面散射数据。

4.如权利要求3所述的多源微波遥感海面风场数据融合方法，其特征在于，所述SAR影像预处理完成后，进行海面风场反演，具体包括：

首先基于SAR影像风条纹信息在频率域利用快速傅里叶变换提取海面风向，将风向信息和后向散射截面数据代入GMOD5地球物理模式函数GMF进行反向求解，获得海面风速。