【摘要】：隨著社會對傳統能源消耗的增多,太陽能、風能等可再生資源具有巨大的應用前景,我國海上風能資源十分豐富,將成為我國資源轉型的重要方向之一。利用合成孔徑雷達是目前獲取高空間分辨率海面風場數據的常用方法之一,根據雷達接收到的后向散射系數同海面風矢量的關系,快速獲取海面風場數據,可以為近海風能資源的開發(fā)和利用提供高空間分辨率的海面風場基礎數據。本文基于高空間分辨率的合成孔徑雷達反演海面風場原理,采用C波段海面后向散射系數(NRCS)與風矢量經驗關系構建的地球物理模式函數(GMF)和C波段交叉極化海面散射模型(C-2PO),利用具有多極化方式、多種成像模式和高空間分辨率等特點的RADARSAT-2衛(wèi)星數據12景,以我國東部海域為研究區(qū)進行海面風速反演。本文首先選用NOAA提供的浮標實測數據對ERA-Interim(Interim Reanalysis)再分析風場數據進行驗證分析,結果表明,ERA-Interim數據風速和風向的均方根誤差分別為0.98m/s和12.79°,與浮標實測數據擬合度較好,表現出較高的精度,判定為可信數據,因而選用ERA-Interim風場數據作為RADARSAT-2雷達數據反演海面風速的初始風向數據和風速驗證數據。RADARSAT-2雷達數據具有多極化方式的特點,在本文中,根據不同極化方式的雷達數據采用相應的模型進行海面風速反演。對于RADARSAT-2的VV極化數據分別采用三種主流的C波段地球物理模式函數(CMOD4、CMOD5和CMOD-IRF2)進行海面風速反演,結果表明,VV極化數據采用CMOD4模型反演的風速精度最高,均方根誤差為1.27m/s,可用于RADARSAT-2數據進行海面風速反演；對于HH極化數據,在對比分析三種常用的極化比模型(Bragg模型、Thompson模型和Kirchhoff模型)的基礎上,再分別采用三種GMF模型進行風速反演,結果表明,采用Kirchhoff極化比模型時更適用于RADARSAT-2HH極化數據的海面風速反演,而三種GMF模型反演風速效果差異不大,均方根誤差在2m/s以內；對于VH和HV極化數據,本文選用精細全極化模式數據進行研究,采用C波段交叉極化海面風速反演模型(C-2PO模型)進行海面風速反演,同時利用GMF模型對相應的VV和HH極化數據進行海面風速反演,并將結果與ERA-Interim數據進行對比分析。研究結果表明,VH和HV極化數據反演精度基本相同,均可以反演出較高精度的海面風速,平均偏差在±1m/s左右,均方根誤差在1.5m/s以內,并且反演效果要優(yōu)于同極化數據。同時,ScanSAR模式交叉極化數據的后向散射系數同樣隨海面風速的增大而增大,并表現出一定的線性關系。綜合RADARSAT-2數據的海面風速反演結果可以看出,同極化和交叉極化數據均可以得到較高精度的海面風速,其中精細全極化模式的VH和HV極化數據可以在不需要外部風向數據情況下直接利用C-2PO模型進行海面風速反演,并且其反演結果要更優(yōu)于利用GMF模型的VV和HH極化數據。全極化模式交叉極化數據在海面風速反演上表現出比傳統方法較為顯著的優(yōu)勢,將成為未來海面風速反演的發(fā)展方向。
[Abstract]:With the increasing consumption of traditional energy in society, the renewable resources such as solar energy and wind energy have great application prospects. The offshore wind energy resources in China are very rich and will become one of the important directions in the transformation of resources in China. The relationship between the backscattering coefficient and the wind vector of the sea surface wind vector is obtained, and the data of the sea surface wind field can be obtained quickly. It can provide the high spatial resolution of the sea surface wind field data for the exploitation and utilization of the offshore wind energy resources. This paper uses the principle of the sea surface wind field inversion based on the high spatial resolution synthetic aperture radar, and uses the C band backscatter system. The geophysical model function (GMF) and the C band cross polarization sea surface scattering model (C-2PO) are constructed by the empirical relationship between NRCS and the wind vector. The 12 views of RADARSAT-2 satellite data, which are characterized by multi polarization, multiple imaging modes and high spatial resolution, are used to invert the sea surface wind velocity in the eastern area of China. Using the measured data of buoy provided by NOAA to verify and analyze the data of ERA-Interim (Interim Reanalysis) reanalysis of wind field, the results show that the root mean square error of wind speed and wind direction of ERA-Interim data is 0.98m/s and 12.79 degrees respectively, and the fitting degree is better with the measured data of buoys, which shows high accuracy and is determined as credible data, so ERA-I is selected. Nterim wind field data is used as RADARSAT-2 radar data to inverse the initial wind direction data of sea surface wind speed and wind speed verification data,.RADARSAT-2 radar data have the characteristics of multi polarization. In this paper, the corresponding model is used to inverse the sea surface wind velocity according to the radar data of different polarization modes. For the VV polarization data of RADARSAT-2, respectively. Three main mainstream C band geophysical model functions (CMOD4, CMOD5 and CMOD-IRF2) are used to retrieve the sea surface wind speed. The results show that the velocity accuracy of the VV polarization data is the highest with the CMOD4 model, and the mean square root error is 1.27m/s, which can be used for the inversion of the wind velocity of the RADARSAT-2 data. For the HH polarization data, three kinds of normal data are compared and analyzed. On the basis of the polarization ratio model (Bragg model, Thompson model and Kirchhoff model), three GMF models are used for wind velocity inversion respectively. The results show that the use of the Kirchhoff polarization ratio model is more suitable for the inversion of the sea surface wind velocity of the RADARSAT-2HH polarization data, while the three kinds of GMF models have little difference in wind speed and the root mean square error. Within 2m/s, for VH and HV polarization data, this paper uses fine full polarimetric data to study, uses the C band cross polarization sea surface wind velocity inversion model (C-2PO model) to retrieve the sea surface wind speed, and uses GMF model to inverse the corresponding sea surface wind velocity of the corresponding VV and HH polarization data, and carries out the results with the ERA-Interim data. The results show that the inversion accuracy of VH and HV polarization data is basically the same, all of which can reverse the high precision of the sea surface wind speed, the average deviation is about 1m/s, the mean square root error is within 1.5m/s, and the inversion effect is better than the same polarization data. At the same time, the backscattering coefficient of the ScanSAR mode cross polarization data is also with the sea surface wind. The results of the sea surface wind velocity inversion of the integrated RADARSAT-2 data show that both the same polarization and cross polarization data can obtain higher precision of the sea surface wind speed, in which the VH and HV polarization data of the fine and full polarization mode can be used directly by C- without the need of external wind direction data. The 2PO model performs sea surface wind velocity inversion, and its inversion results are better than the VV and HH polarizing data using the GMF model. The fully polarized cross polarization data shows a more significant advantage over the sea surface wind velocity inversion, and will be the direction of the future sea surface wind velocity inversion.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P714.2;P715.7

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本文編號：2139931