星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据
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国家重点研发计划项目(2018YFC1407102)


Ocean remote sensing by spaceborne synthetic aperture radar (SAR) and big data
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    摘要:

    星载合成孔径雷达以其全天候、全天时、不受云雨影响的工作特性在空间对海观测中起到了重要作用,又以其高空间分辨率、多极化、多成像模式的特点展示了其在海洋动力要素反演和海洋多尺度动力过程研究中独特的魅力.起步于20世纪70年代末的星载合成孔径雷达技术,迎来了发展的"黄金时期",大数据和机器学习又赋予了星载合成孔径雷达海洋遥感更强大的生命力.本文首先阐述了星载合成孔径雷达大数据的5"V"特性,进而以高分辨率海面风场反演、海洋内波中尺度动力过程观测两类典型案例,阐述了大数据、机器学习等现代信息科学技术与卫星海洋遥感结合,实现海洋环境参数高精度反演和海洋动力过程科学深层次认知的研究.最后,展望了星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据的发展前景.

    Abstract:

    The spaceborne synthetic aperture radar (SAR) plays an important role in ocean observation owing to its capability of working all-day and being insusceptible to sunlight,cloudiness or rainfall.It has unique advantages in retrieval of ocean surface dynamic parameters and study of multi-scale ocean dynamic processes with high spatial resolution,multi-polarization,and multi-imaging modes.Since the late 1970s,spaceborne SAR technology has developed rapidly.When combined with big data and machine learning techniques,spaceborne SAR exhibits more powerful vitality in ocean observation.In this paper,the 5‘V’ characteristics of spaceborne SAR big data are elaborated.Then two typical cases,i.e.retrieval of the sea surface wind speed,and scientific recognition of mesoscale dynamic processes of ocean internal waves,are presented to demonstrate the integration of spaceborne SAR,machine learning,and big data in assistance of high-resolution inversion of ocean environmental factors and deep understanding of marine dynamic processes.Finally,the prospective of spaceborne SAR big data for ocean remote sensing is given.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李晓明,黄冰清,贾童,覃婷婷.星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2020,12(2):191-203
LI Xiaoming, HUANG Bingqing, JIA Tong, QIN Tingting. Ocean remote sensing by spaceborne synthetic aperture radar (SAR) and big data[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2020,12(2):191-203

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  • 收稿日期:2019-10-15
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  • 在线发布日期: 2020-04-08
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