张彦敏
- 作品数：28 被引量：35H指数：4
- 供职机构：中国海洋大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信理学更多>>
- 微波散射实验识别原油及乳化原油被引量：1
- 2021年
- 海上原油泄漏在其风化迁移过程中会形成不同浓度的乳化物,严重威胁海洋生态环境。合成孔径雷达(SAR)因其不受雨、云影响,可昼夜监测的优势,在海上溢油监测过程中发挥着主力军的作用,但是它在原油乳化识别方面还存在着不足。本文利用C波段全极化散射计观测原油的自然乳化过程,并利用人工制备的不同含水率的乳化油品模拟原油乳化进程观测油膜后向散射系数(N_(RCS))的变化。实验结果表明乳化原油M_(RCS)高于未乳化原油,且油膜乳化程度越高相应的N_(RCS)越大。通过油水散射差值(Δσ~(0))与阻尼比(D_(R))发现能够识别乳化与未乳化原油,反映油膜乳化程度的变化,且在VV极化下效果最佳。
- 许晨琪过杰杨启霞杨启霞刘根旺张彦敏
- 关键词：含水率后向散射系数阻尼比
- 海上溢油合成孔径雷达探测研究被引量：3
- 2017年
- 在合成孔径雷达(SAR)图像中区分溢油和类油现象是溢油SAR探测的关键任务。实现该任务一般可分为3步:首先是提取油膜和类油膜的特征;然后筛选出有助于油膜和类油膜分类的关键特征;最后构造有效的分类器进行模式识别以便做出准确的判别。本文基于2011年蓬莱19-3油田溢油事故期间的15景SAR图像提取了138个油膜和类油膜样本的几何特征、背景特征、散射特征和纹理特征,将Fisher判别率和序列前向选择方法相结合,筛选出背景后向散射系数标准差、逆差距、能量和后向散射系数的均值四个关键特征组成的特征子集。在此基础上,为提高分类器的精度,将决策树模型CART算法与Bagging技术相结合,通过随机抽样给出多个维数相同大小的训练数据集从而建立多个决策树模型,以投票的方式对油膜和类油膜样本进行分类;最后,文中采用了五折和十折交叉验证方法对油膜和类油膜的分类结果进行评估,研究显示基于Bagging的决策树方法的油膜和类油膜分类的平均精度在85%以上,且将文中所用基于Bagging的CART决策树分类算法与经典CART决策树分类算法及神经网络分类算法相比较,发现本文所用方法的分类精度较高,从而表明了该方法在溢油SAR探测方面的可行性。
- 张彦敏徐卓旭锋
- 关键词：合成孔径雷达BAGGING
- 基于毫米波雷达的近场ISAR干涉转台成像方法
- 基于毫米波雷达的ISAR干涉转台成像算法，利用毫米波雷达的一发双收模式对近场转台目标干涉成像，其中发射天线A发射调频连续波信号，接收天线B和C接收信号，分别对接收天线B和接收天线C得到的回波数据进行脉压处理得到两幅目标回...
- 王超张彦敏王运华
- 文献传递
- 基于极化特征SERD的SAR溢油检测被引量：7
- 2015年
- 与单极化SAR(Synthetic Aperture Radar)相比,全极化SAR图像中不仅包含散射目标的几何特征和后向散射特征,还包含散射目标的极化特征。因此,基于极化特征的SAR图像分类能够更全面地描述海面目标的物理特性。单次反射特征值相对差异度(Single Bounce Eigenvalue Relative Difference,SERD)能够比较单次散射机制的相对大小,并且可以反映散射表面的粗糙度情况。而海面油膜的存在抑制了海面的短重力波和毛细波,改变了海表面的粗糙度。基于此,本文将SERD应用到海面溢油检测中。利用两景Radarsat-2全极化SAR数据对比分析了SERD与极化散射熵的溢油检测效果,实验发现:(1)SERD能够较好地区分溢油与海水。(2)对原油而言,SERD的油水对比度与极化散射熵的油水对比度在数值上差异较小;对生物油膜而言,SERD的油水对比度在数值上远小于极化散射熵。利用这一特性,SERD在区分生物油膜与原油方面更具优势。
- 郑洪磊张彦敏王运华
- 关键词：极化SAR
- X波段雷达海面回波谱宽特征研究
- 2019年
- 海面电磁回波频谱宽度与海浪波高密切相关,可应用频谱宽度进行海浪有效波高反演。本文应用线性滤波法仿真出了海表散射面元在雷达视向上的投影速度,建立了回波谱宽模型,分析了雷达空间分辨率、回波时间序列长度及海洋环境参数等因素对频谱宽度的影响,同时还针对如何在实际观测过程中选择回波时间序列长度、观测方位角等参数进行了讨论。最后还将理论结果与CSIR-X波段雷达实测数据谱宽估计结果进行了比较。结果表明,剔除雷达噪声以及频率泄露的影响后,基于高斯分布标准偏差的谱宽估计方法所得结果与理论结果吻合很好,这从而证明了理论结果的可靠性。本文所得结果对海浪有效波高反演具有一定参考价值。
- 纪立佳张彦敏王运华徐延东
- 关键词：海杂波多普勒特性频谱宽度
- 乳化油覆盖海面的后向电磁散射特性研究
- 2024年
- 本文利用几何光学近似法,结合改进的局部平衡抑制比模型,并根据简化的双层粗糙面的反射系数,建立了乳化油覆盖海面的后向散射模型。基于该散射模型,研究了小入射角下,乳化油覆盖海面的后向散射特征,讨论了不同含水率下,后向散射系数随频率和油膜厚度的变化关系,以及散射系数对含水率的敏感性。结果表明:在微波波段,和非乳化油类似,乳化油覆盖海面的后向散射系数对油厚不敏感。而太赫兹波段,低含水率条件下,散射系数随油膜厚度和频率变化而振荡,且当频率增大时,散射系数振荡幅度减小。而含水率增大时,散射系数随油厚和频率的振荡幅度也逐渐减小。在微波波段和太赫兹波段范围内,对于频率较高的太赫兹波而言,其散射系数只对低含水率的乳化油具有较高的含水率敏感性;而对于频率较低的微波,其散射系数对含水率较高的乳化油也有较高的含水率敏感性。
- 郑威张彦敏王运华郑洪磊
- 关键词：乳化油电磁散射含水率
- 海面风浪SAR成像仿真研究被引量：1
- 2019年
- 对于SAR风浪图像而言,速度聚束调制常导致图像中散射面元沿方位向产生位置交叠,从而引起强烈非线性特征,难于仿真;另外,SAR图像强度是由雷达飞行过程中多次观测所得的散射回波相干叠加获得,然而,传统SAR海浪图像仿真方法中并未考虑该相干叠加过程。为了解决第一个问题,文中首先应用线性滤波法对海浪运动引起的速度聚束效应进行仿真,统计方位向各像素位置处发生交叠的散射面元数目,并将各散射面元回波进行非相干叠加。针对第二个问题,本文则根据海面微波散射场时间序列的相位差近似满足高斯分布这一事实,将雷达沿方位向飞行过程中不同时刻所得的散射场引入满足高斯分布的随机相位,进而再将方位向不同时刻散射场进行相干叠加。最后通过将仿真所得SAR图像的强度分布与经验分布函数进行比较,初步检验了本文仿真方法的可行性,同时还分别分析了风速、风向、速度聚束调制等因素对仿真SAR图像的影响。
- 王运华于越张彦敏
- 关键词：风浪SAR图像仿真相干叠加
- 基于多层感知器和SAR参数的海浪有效波高反演方法
- 2024年
- 本文在分析雷达海面图像的多个参数与海浪有效波高相关性的基础上,应用哨兵1A卫星Level-2 SAR数据中的后向散射系数、图像强度归一化方差、截止波长、主波波长、主波波向、图像偏度和峰度参数提出了基于多层感知器(MLP)的海浪有效波高反演方法。详细讨论了输入参数组合不同时,MLP模型反演的整体海浪有效波高(SWH)、风浪有效波高(SWH_(WW))和涌浪有效波高(SWH_(S))的精度。针对极端海况下数据较少导致模型产生的系统偏差,文中采用校正函数减小该误差,从而增强了模型的适用性。与欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和Jason3卫星提供的整体海浪有效波高数据进行对比,本文方法所得结果的均方根误差分别为0.471和0.535 m,相关系数为0.923和0.922。与ECMWF提供的风浪和涌浪有效波高相比,本文方法反演所得风浪和涌浪有效波高的均方根误差分别为0.534和0.512 m,相关系数分别为0.898和0.815。
- 高亚飞王运华张彦敏张彦敏
- 关键词：SAR数据多层感知器校正函数
- 一种基于同极化SAR数据的海浪参数反演方法
- 一种基于同极化SAR数据的海浪参数反演方法，包括获取海面的全极化后向散射系数；利用后向散射系数求得距离向斜率；对距离向斜率FFT变换，在频域中除以距离向波数ik<Sub>x</Sub>得到表面轮廓频谱；基于距离向斜率谱峰...
- 徐延东张彦敏王运华
- 文献传递
- 基于全极化UAVSAR图像的海浪斜率反演方法研究
- 2017年
- 利用L波段Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar(UAVSAR)全极化数据,对成像海域海浪斜率的反演进行了研究。其中,沿SAR图像方位向海浪斜率是通过Krogager分解右旋和左旋圆极化相位差方程所提取的极化方向角,并利用该极化方向角的偏移量进行求解。而在求解海浪沿距离向的斜率的过程中,本文则选取了平均散射角(α角)、一致性参数、极化相干矩阵对角元素T22/T11、同极化比四种极化特征参数,并基于Bragg共振散射模型,对这四种极化特征参数的近似表达式进行了理论推导,通过分析发现这四种极化参数都是入射角的单调函数,从而使得利用这四种极化参数拟合求解距离向海浪斜率成为可能。本文中选取37景UAVSAR海浪图像,采用极化方向角及其他四种极化参数分别对海浪方位向和距离向斜率进行了拟合反演,并通过反演所得海浪斜率谱进一步计算出感兴趣海域海浪的波长、周期、传播方向、斜率均方根、有效波高等参数,将所得结果与National Data Buoy Center(NDBC)提供的浮标数据进行了对比。通过对反演结果进行统计分析发现:T22/T11、一致性参数的所得结果较好,同极化比次之,α角稍差;另外,从计算的复杂程度来说,T22/T11、一致性参数、同极化比较之α角简单,不需要复杂的极化分解。
- 尹全超张彦敏王运华
- 关键词：极化特征
