长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法及系统

技术领域

本发明涉及合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)信号处理领域及海洋遥感应用领域，更具体地涉及一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法及系统。

背景技术

海洋涡旋在全球海洋中普遍存在，海洋涡旋所携带的动能占海洋总动能的80％。海洋涡旋不仅存在于开放水域，还存在于边缘冰区，边缘冰区的涡旋可以加速海冰融化，因此，研究涡旋运动提取对理解全球海洋的热盐环流和气候变化具有重要意义。

随着卫星遥感技术的快速发展，一系列高分辨率遥感卫星如Sentinel系列、GF系列、TerraSAR-X、Tandem-X等相继发射，获取了大量的高分辨率遥感图像。海洋涡旋具有强大的裹挟能力，能够重新分布油膜、浮冰等，因此能够在高分辨率遥感图像中显现。通过跟踪具有一定时延的遥感图像中的油膜、浮冰等海面特征可以提取涡旋运动信息，但是在长时延情况下，涡旋运动提取方法的性能受到了制约。

时延是指从第一幅遥感图像获取到第二幅遥感图像获取所经历的时间延迟(时间间隔)，在此定义2h以内(含2h)为短时延，2-10h为长时延。常用的海洋涡旋运动提取方法如最大互相关方法将模板窗口内像素的运动近似为常数，将具有一定时延的两幅遥感图像通过相关计算寻找模板窗口的最佳匹配，能够较为准确地获取涡旋运动信息，但是传统的最大互相关方法要求两幅高分辨率遥感图像之间具有短时延，从而可以将旋转运动局部近似为平移。对于长时延高分辨率遥感图像，涡旋具有较大的旋转运动，最大互相关方法不再适用，因此，亟需一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法，充分利用时间序列遥感图像中的关联信息，提高涡旋运动提取的时间分辨率。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的主要目的在于提供一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法及系统，充分利用时间序列遥感图像之间的关联信息，提高涡旋运动提取的时间分辨率，为长时序海洋涡旋时空演变信息提取奠定基础。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法，其包括步骤如下：

步骤1、获取和预处理三景高分辨率时序遥感图像，得到第一遥感图像、第二遥感图像和第三遥感图像；

步骤2、从第一遥感图像和第二遥感图像中提取涡旋速度场；

步骤3、从涡旋速度场中提取第二遥感图像与第三遥感图像之间的先验速度场；

步骤4、对第二遥感图像和第三遥感图像进行特征提取；

步骤5、根据先验速度场进行参数设置，并通过跟踪第二遥感图像与第三遥感图像中的海面特征计算涡旋速度场。

进一步地，所述步骤1中，第一遥感图像和第二遥感图像之间具有短时延，所述短时延定义为≤2h，第二遥感图像和第三遥感图像之间具有长时延，所述长时延定义为2-10h。

进一步地，对三景遥感图像进行滤波处理和配准，截取的感兴趣涡旋区域的尺寸为M×N，M和N分别表示截取区域在垂直方向和水平方向的像素点数。

进一步地，所述步骤2中，假设第一遥感图像和第二遥感图像之间的时延为t

进一步地，所述步骤3中，假设第二遥感图像和第三遥感图像之间的时延为t

从t

其中，

假设在研究时段内涡旋的特征保持不变，在涡旋分量V

其中，

进一步地，所述步骤4中，对第二遥感图像和第三遥感图像进行特征提取包括以下步骤：

对第二遥感图像和第三遥感图像分别计算灰度共生矩阵G

其中，i和j表示图像中相邻距离为d、方向为α的两个像素的灰度值，P

基于灰度共生矩阵计算第二遥感图像和第三遥感图像的四个纹理特征，其中，Homogeneity表示同质性、Entropy表示熵、Energy表示能量Dissimilarity表示差异性，纹理特征的计算方式如下：

将第二遥感图像和第三遥感图像的纹理特征的计算结果输入训练好的支持向量机模型，利用支持向量机对海面特征和背景进行分类，得到第二遥感图像和第三遥感图像的海面特征提取结果：图像I

进一步地，所述步骤5中，将图像I

根据先验速度场设置图像I

其中，(X

海面特征位移矢量被定义为起点在图像I

本发明还提供一种实现长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法的系统，包括：

第一和第二遥感图像涡旋速度场提取模块，用于第一遥感图像和第二遥感图像的涡旋速度场提取；

先验速度场提取模块，用于从涡旋速度场中提取第二遥感图像和第三遥感图像的先验速度场；

海面特征提取模块，用于对第二遥感图像和第三遥感图像进行海面特征提取；

第二和第三遥感图像涡旋速度场提取模块，用于提取第二遥感图像和第三遥感图像之间的涡旋速度场。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明从时序图像蕴含的先验信息出发，解决了无法利用长时延高分辨率遥感图像获取涡旋运动信息的问题。

2、本发明从时序图像蕴含的先验信息出发，提高了涡旋运动提取的时间分辨率。

3、本发明从时序图像蕴含的先验信息出发，系统简单，方法可行，为后续长时序海洋涡旋时空演变信息提取奠定基础。

附图说明

图1是本发明一实施例提出的长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法流程示意图；

图2是本发明一实施例提出的长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法的详细流程示意图；

图3(a)是本发明一实施例中的Sentinel-1A SAR图像经过预处理后截取的感兴趣区域；

图3(b)是本发明一实施例中的Sentinel-1B SAR图像经过预处理后截取的感兴趣区域；

图3(c)是本发明一实施例中的Sentinel-2B MSI图像经过预处理后截取的感兴趣区域；

图4(a)是本发明一实施例中从第一遥感图像和第二遥感图像提取的涡旋速度场结果；

图4(b)是本发明一实施例中提取的标注四个方向涡旋最大旋转角速度的先验速度场结果；

图5(a)是本发明一实施例中Sentinel-1B SAR图像感兴趣区域的海冰提取结果；

图5(b)是本发明一实施例中Sentinel-2B MSI图像感兴趣区域的海冰提取结果；

图6是本发明一实施例中从第二遥感图像和第三遥感图像提取的涡旋速度场结果。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

现有的海洋涡旋运动提取方法主要通过获取相邻时相遥感图像之间的关联信息提取涡旋运动，最常用的方法有最大互相关方法，但是该方法要求两幅高分辨率遥感图像之间具有短时延，从而可以将旋转运动局部近似为平移。对于长时延高分辨率遥感图像而言，涡旋具有较大的旋转运动，最大互相关方法不再适用。此时需要发展适用于长时延高分辨率遥感图像的涡旋运动提取方法，提高涡旋运动提取的时间分辨率。

基于以上原因，本发明公开了一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法及系统。

在一方面，如图1所示，本发明提供了一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法，其包括如下步骤：

步骤1、进行三景高分辨率时序遥感图像获取和预处理；

步骤2、从第一遥感图像和第二遥感图像中提取涡旋速度场；

步骤3、从涡旋速度场中提取第二遥感图像与第三遥感图像之间的先验速度场；

步骤4、对第二遥感图像和第三遥感图像进行特征提取；

步骤5、根据先验速度场进行参数设置，并通过跟踪第二遥感图像与第三遥感图像中的海面特征计算涡旋速度场。

一些实施例中，获取两景Sentinel-1SAR图像作为第一遥感图像和第二遥感图像，获取一景Sentinel-2MSI图像作为第三遥感图像，其中第一遥感图像和第二遥感图像之间的时延为50min，第二遥感图像和第三遥感图像之间的时延约为6h。

对两景SAR图像进行辐射定标和滤波处理，对MSI图像进行滤波和重采样处理，并将三景遥感图像进行配准，预处理后截取的感兴趣涡旋区域的尺寸为M×N，M和N分别表示截取区域在垂直方向和水平方向的像素点数。

假设第一遥感图像和第二遥感图像之间的时延为t

假设第二遥感图像和第三遥感图像之间的时延为t

其中，

假设在研究时段内涡旋的特征保持不变，但是风场、背景流场具有时变性，并且风场的变化速度要远远快于背景流场的变化。在涡旋速度分量V

其中，

由于第二遥感图像和第三遥感图像之间的具有长时延，成像条件发生了较大的改变，因此在提取t

其中，i和j表示图像中相邻距离为d、方向为α的两个像素的灰度值，P

基于灰度共生矩阵计算第二遥感图像和第三遥感图像的四个纹理特征，其中，Homogeneity表示同质性、Entropy表示熵、Energy表示能量、Dissimilarity表示差异性，纹理特征的计算方式如下：

将第二遥感图像和第三遥感图像的纹理特征的计算结果输入训练好的支持向量机模型，利用支持向量机对海面特征和背景进行分类，得到第二遥感图像和第三遥感图像的特征提取结果：图像I

在海面的特征提取结果的基础上，将图像I

根据先验速度场在图像I

其中，(X

海面特征位移矢量被定义为起点在图像I

另一方面，本发明提供一种长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取系统，所述系统包括：

第一和第二遥感图像涡旋速度场提取模块，用于第一遥感图像和第二遥感图像的涡旋速度场提取；

先验速度场提取模块，用于从涡旋速度场中提取第二遥感图像和第三遥感图像的先验速度场；

海面特征提取模块，用于对第二遥感图像和第三遥感图像进行海面特征提取；

第二和第三遥感图像涡旋速度场提取模块，用于提取第二遥感图像和第三遥感图像之间的涡旋速度场。

以下通过具体实施例对本发明提出的长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取方法及系统进行进一步详细描述：

如图2所示，首先，本实施例以边缘冰区的海洋涡旋为例，选取三景时间序列遥感图像，前两景为Sentinel-1SAR图像，时延t

选取前两景短时延遥感图像，通过跟踪海冰的运动获取t

由于SAR图像和MSI图像具有长时延，成像条件发生了较大的改变，因此先利用支持向量机模型进行海冰-海水分类，然后根据分类结果进行海冰提取，第二景SAR图像和MSI图像的海冰提取结果如图5(a)和图5(b)所示。最后基于海冰提取结果，根据先验速度场设置模板窗口的旋转角度和搜索区域，提取t

至此完成长时延高分辨率遥感图像海洋涡旋运动提取。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。