李曉明 黃冰清 賈童 覃婷婷

摘要星載合成孔徑雷達(dá)以其全天候、全天時(shí)、不受云雨影響的工作特性在空間對(duì)海觀測(cè)中起到了重要作用，又以其高空間分辨率、多極化、多成像模式的特點(diǎn)展示了其在海洋動(dòng)力要素反演和海洋多尺度動(dòng)力過程研究中獨(dú)特的魅力.起步于20世紀(jì)70年代末的星載合成孔徑雷達(dá)技術(shù)，迎來了發(fā)展的“黃金時(shí)期”，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)又賦予了星載合成孔徑雷達(dá)海洋遙感更強(qiáng)大的生命力.本文首先闡述了星載合成孔徑雷達(dá)大數(shù)據(jù)的5“V”特性，進(jìn)而以高分辨率海面風(fēng)場(chǎng)反演、海洋內(nèi)波中尺度動(dòng)力過程觀測(cè)兩類典型案例，闡述了大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代信息科學(xué)技術(shù)與衛(wèi)星海洋遙感結(jié)合，實(shí)現(xiàn)海洋環(huán)境參數(shù)高精度反演和海洋動(dòng)力過程科學(xué)深層次認(rèn)知的研究.最后，展望了星載合成孔徑雷達(dá)海洋遙感與大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景.關(guān)鍵詞星載合成孔徑雷達(dá);海洋遙感;大數(shù)據(jù);機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)TP79;TN958

文獻(xiàn)標(biāo)志碼A

0引言

美國(guó)1978年發(fā)射的Seasat衛(wèi)星是人類歷史上最早的海洋觀測(cè)衛(wèi)星之一，雖然由于電路短路導(dǎo)致其僅僅在軌工作105 d，但是它為人類從空間觀測(cè)海洋拉開了序幕.Seasat衛(wèi)星攜帶了星載合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR），它以其高空間分辨率的二維成像能力，展示了諸多豐富、有趣的海洋過程和現(xiàn)象[1].

然而，直至1991年，歐空局（European Space Agency）發(fā)射了ERS-1，民用星載SAR才再次開始廣泛應(yīng)用到海洋觀測(cè).圖1所示為自ERS-1/SAR之后，在海洋觀測(cè)得到廣泛應(yīng)用的星載SAR.

不受光照條件、不受云雨影響以及高空間分辨率（米級(jí)～10米級(jí)）、極化能力和二維成像能力的特點(diǎn)使得星載合成孔徑雷達(dá)在4個(gè)方面展現(xiàn)了其在空間對(duì)海觀測(cè)領(lǐng)域的支柱性作用.

1） 海洋動(dòng)力參數(shù)遙感反演，包括海面風(fēng)場(chǎng)、海浪和海表流場(chǎng)等的遙感反演，主要是獲取高精度、高空間分辨率動(dòng)力參數(shù)信息;

2） 海洋過程和現(xiàn)象的遙感觀測(cè)，例如海洋內(nèi)波、中尺度渦、淺海地形等動(dòng)力過程的遙感觀測(cè)，主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)力過程的規(guī)律和機(jī)理的科學(xué)認(rèn)知;

3） 海洋污染遙感監(jiān)測(cè)，重點(diǎn)是針對(duì)溢油的遙感監(jiān)測(cè);

4） 海上目標(biāo)遙感探測(cè)，主要是針對(duì)海上船只、艦艇和平臺(tái)等的探測(cè).

“大數(shù)據(jù)”（big data）的概念出現(xiàn)于20世紀(jì)90年代[2-4].2016年左右，大數(shù)據(jù)被定義為具有“3V”特征的數(shù)據(jù)，即容量（Volume）、速度（Velocity）和多樣性（Variety）.又進(jìn)一步發(fā)展到“4V”、“5V”，即增加了真實(shí)性（Veracity）和價(jià)值（Value）.大數(shù)據(jù)已經(jīng)在科學(xué)研究、社會(huì)管理和經(jīng)濟(jì)發(fā)展各個(gè)領(lǐng)域展示出了令人難以置信的優(yōu)勢(shì)，同樣大數(shù)據(jù)對(duì)于地球科學(xué)這樣一門傳統(tǒng)而又現(xiàn)代的學(xué)科的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)[5].

衛(wèi)星遙感的突出優(yōu)勢(shì)是“全面、動(dòng)態(tài)、快速和準(zhǔn)確”.海洋是一個(gè)巨大而復(fù)雜的時(shí)變系統(tǒng)，這就決定了衛(wèi)星遙感一定是海洋認(rèn)知最重要的手段之一.隨著衛(wèi)星遙感的快速發(fā)展，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)體現(xiàn)出越來越明顯的大數(shù)據(jù)特征.包括光學(xué)遙感數(shù)據(jù)、微波散射計(jì)、高度計(jì)和微波輻射計(jì)數(shù)據(jù)等在內(nèi)的多種主被動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)都已經(jīng)以大數(shù)據(jù)的理念在海洋認(rèn)知中發(fā)揮了重要的作用[6-12].然而，“星載SAR大數(shù)據(jù)與海洋觀測(cè)”這一理念，尚未得到更充分的闡述.本文將從2個(gè)方面具體闡述：

1） 星載SAR發(fā)展與大數(shù)據(jù);

2） 利用星載SAR大數(shù)據(jù)海洋觀測(cè)的典型案例.

1星載SAR發(fā)展與大數(shù)據(jù)

星載SAR無論是在陸地還是在海洋觀測(cè)方面都發(fā)揮著極為重要的作用，因此，并沒有專門針對(duì)海洋的星載SAR系統(tǒng)，更多的是在星載SAR系統(tǒng)設(shè)計(jì)中體現(xiàn)了陸地和海洋觀測(cè)需要的綜合.

ERS-1/SAR是第一顆廣泛應(yīng)用于海洋觀測(cè)的星載SAR系統(tǒng)，其后續(xù)ERS-2/SAR與其具有一致的技術(shù)特點(diǎn).雖然在現(xiàn)在看來，當(dāng)時(shí)的ERS/SAR系統(tǒng)較為簡(jiǎn)單，例如成像模式僅包括圖像模式和波模式，空間分辨率為25 m的中等分辨率.但是，100 km幅寬和25 m的空間分辨率，對(duì)于海岸帶海洋觀測(cè)是恰當(dāng)?shù)?星載SAR海洋觀測(cè)，尤其是海表動(dòng)力參數(shù)和動(dòng)力過程的定量遙感，起步于ERS-1/SAR.同一時(shí)代的海洋觀測(cè)星載SAR系統(tǒng)還包括Radarsat-1，相較于ERS-1/SAR和ERS-2/SAR，Radarsat-1的優(yōu)勢(shì)是具有多種成像模式，對(duì)應(yīng)空間分辨率也有所不同.

ENVISAT/ASAR（Advanced SAR）是星載SAR發(fā)展過程中具有代表性的傳感器，實(shí)現(xiàn)了單極化、雙極化和交叉極化，成像模式也擴(kuò)展到波模式、圖像模式、寬幅模式和全球監(jiān)測(cè)模式，成像幅寬最高可達(dá)到1 000 km.在軌工作近10年（2002年10月至2012年4月），而星載SAR海洋遙感正是在這期間取得了巨大的發(fā)展.同時(shí)代的ALOS/PALSAR是工作于L波段的星載SAR系統(tǒng)，根據(jù)布拉格共振原理[13]，不同波段電磁波對(duì)海面響應(yīng)有所差異，因此L波段SAR與ERS/SAR、ENVISAT/ASAR和Radarsat-1等C波段SAR展示了不同海表特征.

TerraSAR-X、Cosmo-SkyMed和Radarsat-2被稱之為“新一代星載SAR”[14].相較于傳統(tǒng)的星載SAR系統(tǒng)，它們最突出的特點(diǎn)是：實(shí)現(xiàn)了全極化工作能力，空間分辨率可以達(dá)到1 m，甚至更高.全極化工作能力對(duì)于海上溢油、海岸帶灘涂等的觀測(cè)具有明顯的優(yōu)勢(shì);而空間分辨率1 m的聚束模式SAR數(shù)據(jù)則大大提高了對(duì)于海上目標(biāo)探測(cè)的精細(xì)程度.我國(guó)的高分三號(hào)[15]是國(guó)家高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)中唯一的民用微波遙感成像衛(wèi)星，也是我國(guó)首顆自主研制的C波段多極化SAR衛(wèi)星，突破了多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，空間分辨率最高可以達(dá)到1 m，成像模式達(dá)到12種.

從上述星載SAR發(fā)展過程，可以看出主要的發(fā)展趨勢(shì)有以下3點(diǎn)：

1）空間分辨率越來越高，從單極化到雙極化和交叉極化再到全極化.可供選擇的工作模態(tài)也越來越豐富.ERS-1/SAR和ERS-2/SAR只能提供波模式和圖像模式數(shù)據(jù)，而先進(jìn)的SAR，比如TerraSAR-X和Cosmo-SkyMed，除上述模式外，還可以提供聚束模式（spot light），空間分辨率可以達(dá)到1 m.傳統(tǒng)的SAR都是右視，而先進(jìn)的SAR傳感器，比如Radarsat-2和TerraSAR-X既可以右視又可以左視工作.除了C波段，L波段和X波段的SAR也開始出現(xiàn).即使同一海洋現(xiàn)象，比如海洋表面的降雨，對(duì)不同波段的電磁波敏感程度也不一樣.這就為工作在不同波段的SAR觀測(cè)同一類型的海洋表面現(xiàn)象提供了豐富的數(shù)據(jù)來源.

2）各國(guó)和相關(guān)組織發(fā)射星載SAR具有連續(xù)性和持續(xù)性.比如歐空局的ERS-1/SAR、ERS-2/SAR、ENVISAT/ASAR和Sentinel-1A/1B，都工作于C波段（5.6 GHz）.日本JAXA的JERS-1/SAR、ALOS/PALSAR-1、PALSAR-2則都工作于L波段.加拿大空間局的Radarsat-1、Radarsat-2和2019年剛剛發(fā)射的Radarsat Constellation Mission （RCM）則使得數(shù)據(jù)持續(xù)不間斷積累超過20年.通常同一發(fā)射機(jī)構(gòu)的后續(xù)衛(wèi)星技術(shù)參數(shù)都會(huì)與前一顆衛(wèi)星具有相似性，同時(shí)又推陳出新.這樣做既可以保證技術(shù)的連續(xù)性，又可以保證數(shù)據(jù)的持續(xù)性，以實(shí)現(xiàn)年際尺度到年代際尺度的積累，為星載SAR大數(shù)據(jù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ).

3）星載SAR編隊(duì)技術(shù).利用兩顆甚至多顆SAR傳感器在較短的時(shí)間間隔內(nèi)對(duì)同一地區(qū)進(jìn)行覆蓋觀測(cè).例如，ENVISAT/ASAR與ERS-2SAR前后觀測(cè)時(shí)間間隔大約是22 min，利用這個(gè)觀測(cè)上的時(shí)間差，可以觀測(cè)大尺度海洋、大氣現(xiàn)象的變化過程的時(shí)空變化.而Sentinel-1A和1B在軌運(yùn)行后，重訪周期縮短至6 d.意大利空間局從2007年開始至2010年，共發(fā)射了4顆Cosmo-SkyMed衛(wèi)星，極大地增加了衛(wèi)星時(shí)間分辨率，可以在一天之內(nèi)連續(xù)多次觀測(cè)某一地區(qū)或海域.德國(guó)宇航中心2010年發(fā)射的TanDEM-X與先前發(fā)射的TerraSAR-X組成編隊(duì).兩顆同時(shí)在軌并且技術(shù)參數(shù)基本相同的SAR傳感器，既可以獨(dú)立工作，又可以相互通信，形成沿軌與交軌干涉.由于海洋強(qiáng)烈的時(shí)變特性，傳統(tǒng)單一星載SAR的重訪周期較長(zhǎng)，而編隊(duì)技術(shù)的發(fā)展將大大縮短重訪周期，實(shí)現(xiàn)連續(xù)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，極大增強(qiáng)星載SAR海洋觀測(cè)能力.

在1991年ERS-1/SAR發(fā)射之后的幾年，甚至十幾年內(nèi)，星載SAR對(duì)海觀測(cè)事實(shí)上面臨著數(shù)據(jù)缺少的狀態(tài).僅有的幾顆星載SAR要面向陸地、災(zāi)害、極地和海洋等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域.隨著星載SAR技術(shù)的迅猛發(fā)展，SAR衛(wèi)星急劇增加，數(shù)據(jù)在呈指數(shù)形式增加.以下分別從5V來闡述星載SAR的大數(shù)據(jù)的基本特征.

1）容量（Volume）：毫無疑問，經(jīng)過近30年的發(fā)展，星載SAR海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)的積累已經(jīng)達(dá)到年代際尺度.可以預(yù)計(jì)在未來10～20年，星載SAR在軌運(yùn)行數(shù)量將保持在10顆以上，這其中歐空局、加拿大空間局和中國(guó)的星載SAR衛(wèi)星將是主力.Sentinel-1從2014年以來發(fā)射1A到2018年年底已經(jīng)發(fā)布了5.3 PB的數(shù)據(jù).因此，星載SAR數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量上已經(jīng)充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)特征.

2）速度（Velocity）：星載SAR數(shù)據(jù)獲取的速度取決于多方面因素.一方面取決于在軌運(yùn)行的星載SAR數(shù)量.從表1可以看出，從2007年開始，在軌的星載SAR數(shù)目快速增加.另一方面取決于其本身獲取數(shù)據(jù)的效率，而星載SAR系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取效率又由星上存儲(chǔ)和下傳速率所決定.ENVISAT衛(wèi)星上用于ASAR數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的固態(tài)硬盤容量為60 Gbit，而Sentinel-1的星上存儲(chǔ)達(dá)到1.4 Tbit（固態(tài)硬盤）.Sentinel-1的X波段雙通道天線下傳數(shù)據(jù)速率達(dá)到每一個(gè)通道260 Mbit/s，TerraSAR-X則能夠達(dá)到300 Mbit/s，相比較于ENVISAT的100 Mbit/s速率有大幅度增加.Radarsat-1衛(wèi)星每一軌可以工作28 min，而高分三號(hào)可以達(dá)到最長(zhǎng)單次連續(xù)成像工作約50 min.因此，技術(shù)的發(fā)展使得星載SAR系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取速度顯著增加，例如Sentinel-1A和1B現(xiàn)在每天可以獲取8 TB/月的數(shù)據(jù)量.

3）多樣性（Variety）：第一，常用的星載SAR系統(tǒng)工作于C、L和X波段，歷史上也出現(xiàn)過S波段（Almaz）.德國(guó)宇航中心研制的P波段星載SAR系統(tǒng)也即將發(fā)射.因此，數(shù)據(jù)多樣性的第一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是不同波段星載SAR數(shù)據(jù).第二，SAR系統(tǒng)可以工作于不同極化方式，既可以單獨(dú)獲取某種極化方式的數(shù)據(jù)，也可以獲取多極化、全極化數(shù)據(jù).第三，星載SAR數(shù)據(jù)既可以是復(fù)數(shù)據(jù)，同時(shí)記錄雷達(dá)回波信號(hào)的相位和幅度，也可以是強(qiáng)度數(shù)據(jù).因此，星載SAR數(shù)據(jù)是衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)多樣性的典型代表.

4）真實(shí)性（Veracity）：星載SAR獲取的每一景數(shù)據(jù)都是真實(shí)的，但是真實(shí)的數(shù)據(jù)和真實(shí)的地表信息存在著差異，而對(duì)于星載SAR海洋觀測(cè)來講，這種差異更為突出.第一，星載SAR海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)受到信噪比、扇貝效應(yīng)[16]、條帶拼接等因素的影響.第二，星載SAR海洋觀測(cè)，尤其是海洋動(dòng)力參數(shù)定量遙感對(duì)于星載SAR數(shù)據(jù)的輻射定標(biāo)精度要求較高[17-20].然而，各類、各種星載SAR數(shù)據(jù)之間的輻射定標(biāo)精度并不一致.第三，星載SAR對(duì)海觀測(cè)成像機(jī)理復(fù)雜，對(duì)于海洋要素的反演和海洋過程、現(xiàn)象的解譯存在較大的不確定性，這是限制星載SAR更廣泛地應(yīng)用到海洋觀測(cè)的主要障礙.

5）價(jià)值（Value）：海量的星載SAR數(shù)據(jù)，毋庸置疑，包含著豐富的、有價(jià)值的，甚至是未知的海洋過程和現(xiàn)象的信息，其中相當(dāng)一部分仍有待挖掘.而本文也將通過星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)遙感，側(cè)重于星載SAR海表動(dòng)力參數(shù)定量遙感和海洋內(nèi)波遙感，側(cè)重于海洋動(dòng)力過程科學(xué)認(rèn)知.通過這兩類典型案例可以進(jìn)一步闡述從星載SAR海洋遙感大數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的海洋信息.

2星載SAR大數(shù)據(jù)海洋遙感典型案例

2.1星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)遙感與機(jī)器學(xué)習(xí)

海面風(fēng)場(chǎng)是全球海洋環(huán)流的主要?jiǎng)恿碓碵21]，高空間分辨率的海面風(fēng)場(chǎng)資料對(duì)氣象預(yù)報(bào)、船舶探測(cè)和海上運(yùn)輸及救援等應(yīng)用有著重要作用.海面風(fēng)場(chǎng)的常規(guī)觀測(cè)主要依賴于浮標(biāo)、船舶、沿岸及島嶼自動(dòng)氣象站等[22].隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，微波散射計(jì)、微波輻射計(jì)、合成孔徑雷達(dá)已經(jīng)成為獲取區(qū)域或全球尺度海面風(fēng)場(chǎng)的重要方式.

星載SAR具有全天時(shí)、全天候和高分辨率的特點(diǎn)，是獲取區(qū)域尺度高空間分辨率海面風(fēng)場(chǎng)的重要手段.地球物理模式函數(shù)（Geophysical Model Function，GMF）描述了雷達(dá)后向散射系數(shù)與海面10 m高度處風(fēng)速、風(fēng)向以及雷達(dá)入射角之間的關(guān)系.目前，SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演通常是利用不同波段的GMF[23-28]，將已知的風(fēng)向、雷達(dá)后向散射系數(shù)以及入射角等信息作為輸入，通過求解非線性方程來獲取海面風(fēng)速.事實(shí)上，星載SAR反演海面風(fēng)場(chǎng)所采用的GMF是來源于星載微波散射計(jì)海面風(fēng)場(chǎng)的GMF，一般具有以下統(tǒng)一的形式：

σ0（θ，，u10）=a0（θ，u10）[1+a1（θ，u10）cos +a2（θ，u10）cos 2]p，（1）

式（1）表明了雷達(dá)后向散射截面（σ0）可以表達(dá)為雷達(dá)入射角（θ）與風(fēng)速（u10）、相對(duì)風(fēng)向（，方位角，即真實(shí)風(fēng)向與雷達(dá)視線方向夾角）的非線性函數(shù)表達(dá)式.而其中，a0，a1，a2又是雷達(dá)入射角與海面風(fēng)速的函數(shù).因此，GMF雖然看起來表達(dá)形式較為簡(jiǎn)潔，但其中包含若干線性、非線性子函數(shù)，而這些子函數(shù)，多數(shù)是基于大量觀測(cè)數(shù)據(jù)和雷達(dá)測(cè)量數(shù)據(jù)的擬合，并不能夠完全表達(dá)其物理意義.

GMF的建立是需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合的，而星載SAR數(shù)據(jù)獲取量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于微波散射計(jì)，因此星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演通常都采用微波散射計(jì)海面風(fēng)場(chǎng)反演的GMF，尤其是針對(duì)C波段SAR.如前所述，星載SAR數(shù)據(jù)的獲取量已經(jīng)呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)，因此可以考慮建立完全針對(duì)于星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演的GMF.以往也有針對(duì)星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演建立GMF模式函數(shù)[27-29]，全部是基于大量觀測(cè)數(shù)據(jù)，以CMOD函數(shù)為基礎(chǔ)去擬合相應(yīng)的函數(shù)關(guān)系式.本文，我們介紹利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的建立C波段SAR Sentinel-1（哨兵1號(hào)）水平極化數(shù)據(jù)海面風(fēng)場(chǎng)反演的方法.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有非線性映射能力、自學(xué)及自適應(yīng)等能力.在無需了解具體機(jī)制的前提下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)輸出結(jié)果與期望結(jié)果的誤差自動(dòng)向上逐層調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重及閾值，創(chuàng)建“合適規(guī)則”，使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果達(dá)到最佳.從CMOD函數(shù)的表達(dá)式（式（1））可知，雷達(dá)后向散射系數(shù)與入射角、方位角、風(fēng)速和風(fēng)向相關(guān).為了反演風(fēng)速，我們將σHH，cos ，cos 2，θ作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層特征量，輸出層為海面風(fēng)速（SSWS），隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)分別設(shè)置為6、10和8，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示.

該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為微波散射計(jì)ASCAT海面風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)和哨兵1號(hào)在北極獲取的超寬幅（Extra-Wide Swath）水平極化數(shù)據(jù).2018年6月至2018年12月，共有2 277景哨兵1號(hào)SAR數(shù)據(jù)與ASCAT數(shù)據(jù)時(shí)空匹配，其空間分布如圖3a所示.選取哨兵1號(hào)SAR子圖像尺寸為2 km×

2 km，與ASCAT散射計(jì)25 km空間分辨率的海面風(fēng)場(chǎng)匹配.在匹配得到239 190個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)中，隨機(jī)抽取其中80%作為訓(xùn)練集，剩余20%作為測(cè)試集.通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，以最小均方根誤差為標(biāo)準(zhǔn)建立反演海面風(fēng)速的最優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).圖4a所示為利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)反演海面風(fēng)速，并與匹配的ASCAT散射計(jì)海面風(fēng)速的比較，得到的偏差為-0.03 m/s，均方根誤差為1.33 m/s.圖4b為利用20%測(cè)試數(shù)據(jù)反演得到的海面風(fēng)速結(jié)果與匹配的ASCAT散射計(jì)海面風(fēng)速的比較，偏差為-0.01 m/s，均方根誤差為1.33 m/s.由此可以看出，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)得到的海面風(fēng)速結(jié)果具有非常好的一致性.

我們也利用了浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)來進(jìn)一步驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演得到的海面風(fēng)速與利用GMF反演得到的海面風(fēng)速的精度.圖3b所示為2014年10月至2018年12月在NDBC浮標(biāo)獲取的哨兵1號(hào)超寬幅水平極化數(shù)據(jù)，共計(jì)130景數(shù)據(jù).以浮標(biāo)風(fēng)向作為真實(shí)風(fēng)向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和CMODH模型，并將反演風(fēng)速與浮標(biāo)實(shí)測(cè)風(fēng)速進(jìn)行比較，結(jié)果如圖5a所示.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演得到的海面風(fēng)速略優(yōu)于CMODH模型的結(jié)果（圖5b），偏差、均方根誤差和散射指數(shù)分別為0.10 m/s、1.38 m/s和19.85%.

圖6為利用2種模型對(duì)哨兵1號(hào)水平極化超寬幅數(shù)據(jù)進(jìn)行北極海面風(fēng)速反演的實(shí)例.哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2017年8月22日06：42 UTC，圖中疊加的箭頭表示同一天6：00 UTC時(shí)刻的ERA5再分析模式數(shù)據(jù)的風(fēng)向.反演結(jié)果表明，2種模型反演的海面風(fēng)速具有較好的一致性.圖中紅色五角星是當(dāng)日06：42 UTC“雪龍?zhí)枴笨瓶即诘奈恢?雪龍?zhí)柎?0 m高度測(cè)得的風(fēng)速換算成10 m高度處的風(fēng)速為9.42 m/s，2種模型得到的與“雪龍?zhí)枴贝恢米罱腟AR子圖像的海面風(fēng)速分別為9.5 m/s（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）和8.21 m/s（CMODH模型）.

從上述研究中，我們可以看出，雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式較為簡(jiǎn)單，但是在星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演中取得了非常好的效果.這其中一個(gè)非常重要的原因應(yīng)該歸結(jié)為，經(jīng)過多年的研究，對(duì)于星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)與雷達(dá)后向散射系數(shù)、入射角等因素之間的物理關(guān)系已經(jīng)非常明確，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)是明確的.存在較大不確定性的是反演所用地球物理模式函數(shù)及其包含的大量子函數(shù)都是非線性函數(shù)，且基于數(shù)據(jù)擬合，而這恰恰正是機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)所在，即從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)線性、非線性規(guī)律，從而更準(zhǔn)確地從星載SAR反演海面風(fēng)速.

2.2星載SAR與南海北部海洋內(nèi)波動(dòng)力過程科學(xué)認(rèn)知

海洋內(nèi)波是一種發(fā)生在海洋內(nèi)部、沿密躍層傳播的波動(dòng)現(xiàn)象[30]，它的最大振幅出現(xiàn)在海面以下，波動(dòng)頻率介于慣性頻率和浮力頻率之間.海洋內(nèi)波在海洋能量串級(jí)、物質(zhì)和動(dòng)量運(yùn)輸過程中發(fā)揮著重要的作用，是海洋動(dòng)力學(xué)過程中不可或缺的一環(huán).海洋內(nèi)波在傳播過程中會(huì)引發(fā)強(qiáng)烈的海水混合，從而將底層高鹽低溫的海水帶到表層，改變表層的生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)漁業(yè)的發(fā)展.除此之外，海洋內(nèi)波與海洋水聲學(xué)、海洋軍事學(xué)、海洋水下建筑學(xué)等學(xué)科有著密切的聯(lián)系，例如內(nèi)孤立波在傳播過程中會(huì)使得等密度面產(chǎn)生大振幅的垂向起伏、海面產(chǎn)生強(qiáng)烈的輻聚輻散、引發(fā)強(qiáng)烈的海流脈動(dòng)而產(chǎn)生突發(fā)性強(qiáng)流，這些現(xiàn)象會(huì)對(duì)海軍潛艇、魚雷、輸油管道、鉆井平臺(tái)和水下聲吶系統(tǒng)等產(chǎn)生極大的危害.

遙感技術(shù)的發(fā)展，特別是星載合成孔徑雷達(dá)（SAR）由于具有全天候、全天時(shí)的能力而成為海洋內(nèi)波遙感研究的重要手段.由于內(nèi)波在傳播過程中會(huì)導(dǎo)致內(nèi)波界面上、下兩層海水朝相反的方向運(yùn)動(dòng)，從而引發(fā)表層流場(chǎng)的輻聚、輻散現(xiàn)象.在表層流場(chǎng)的輻聚區(qū)，海面粗糙度增加，在 SAR 圖像上形成亮條紋;在表層流場(chǎng)的輻散區(qū)則相反，會(huì)形成暗條紋.所以最終內(nèi)波在SAR圖像上形成明暗交替的條紋，可以基于此特征通過SAR圖像來識(shí)別海洋內(nèi)波.

南海是我國(guó)最大的邊緣海，其劇烈變化的海底地形、具有較強(qiáng)分層結(jié)構(gòu)的水體和太平洋強(qiáng)潮流的傳入等使得南海尤其是南海北部成為全球內(nèi)波最強(qiáng)、發(fā)生最頻繁的海域之一.在南海北部，科學(xué)家們利用海量的大范圍高精度的遙感數(shù)據(jù)，特別是衛(wèi)星SAR遙感數(shù)據(jù)，對(duì)海洋內(nèi)波進(jìn)行了諸多研究.

1）利用星載SAR數(shù)據(jù)的南海北部?jī)?nèi)波時(shí)空特征規(guī)律認(rèn)知

海洋內(nèi)波利用在星載SAR遙感圖像上表現(xiàn)出的明顯的明暗條紋特征來識(shí)別內(nèi)波，利用大量星載SAR海洋內(nèi)波觀測(cè)數(shù)據(jù)，可以刻畫內(nèi)波的時(shí)空分布特征.大量的星載SAR內(nèi)波數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表明內(nèi)波廣泛存在于南海北部尤其是南海東北部.Hsu等[31]利用1993年到1998年期間幾百景ERS-1/SAR和ERS-2/SAR圖像繪制了首張南海東北部（呂宋海峽與南海大陸坡架之間）的空間分布圖，發(fā)現(xiàn)在南海東北部?jī)?nèi)波主要向西傳播;Wang等[32]利用2 500多景SAR數(shù)據(jù)和可見光數(shù)據(jù)分析了整個(gè)南海的內(nèi)波分布和傳播方向特征，繪制了南海內(nèi)波的傳播路徑圖;Zheng等[33]利用1995年至2001年期間的SAR數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)在南海東北部，78%的內(nèi)波分布在118°E以西，22%的內(nèi)波分布在118°E以東.長(zhǎng)時(shí)間序列星載SAR內(nèi)波數(shù)據(jù)表明南海北部?jī)?nèi)波的發(fā)生存在季節(jié)性規(guī)律，通常在夏季比冬季更容易觀測(cè)到內(nèi)波，其可能的原因是不同季節(jié)南海混合層深度和密度變化以及海面季風(fēng)所致.Zheng等[33]的研究除了發(fā)現(xiàn)上述的南海東北部?jī)?nèi)波的空間分布規(guī)律，還發(fā)現(xiàn)南海北部?jī)?nèi)波甚至在不同年份（1995—2001年）的發(fā)生頻率都存在一定的差異，并推測(cè)黑潮的長(zhǎng)期變化有可能導(dǎo)致南海北部?jī)?nèi)波發(fā)生頻率的年代變化.

2）基于星載SAR數(shù)據(jù)的南海內(nèi)波產(chǎn)生源地與產(chǎn)生機(jī)制研究

雖然呂宋海峽已經(jīng)被廣泛接受是南海北部（更準(zhǔn)確地講是南海東北部）內(nèi)波的主要產(chǎn)生地，但呂宋海峽復(fù)雜的地理環(huán)境導(dǎo)致南海北部的內(nèi)波可能有多個(gè)產(chǎn)生源點(diǎn)和多種產(chǎn)生機(jī)制.Zhao 等[34]利用1995年到2001年期間的ERS-2/SAR、Radarsat和SPOT（光學(xué)遙感）數(shù)據(jù)在南海東北部觀測(cè)到了116組內(nèi)波包，并將內(nèi)波包分為兩種類型：含一組按序排列的內(nèi)孤立波的波包和僅含一個(gè)內(nèi)孤立波的波包，發(fā)現(xiàn)第二類波包僅出現(xiàn)在深水區(qū)的現(xiàn)象，提出內(nèi)潮的非線性陡變是產(chǎn)生南海東北部?jī)?nèi)波的一種機(jī)制.Guo等[35]通過多幅Envisat ASAR寬刈幅模式數(shù)據(jù)分析了南海東北部短內(nèi)波（波長(zhǎng)為1.5 km，振幅為20 m）“騎行”于第二模態(tài)內(nèi)波之上且跟隨在第一模態(tài)內(nèi)波之后的現(xiàn)象，他們的研究表明這些短內(nèi)波有兩個(gè)生成源：一個(gè)是在呂宋海峽附近，由潮-地機(jī)制生成的內(nèi)涌裂變產(chǎn)生內(nèi)波;另外一個(gè)是在呂宋海峽的更西邊，由于第一模態(tài)內(nèi)波傳播速度更快導(dǎo)致第一模態(tài)和第二模態(tài)內(nèi)波發(fā)生非線性相互作用而產(chǎn)生內(nèi)波.除了南海東北部，南海西北部也是非線性內(nèi)波的高發(fā)區(qū)，Liu等[36]依據(jù)1993—2000年間的SAR遙感數(shù)據(jù)繪制的內(nèi)波空間分布圖，認(rèn)為海南島附近海城的內(nèi)波來自局地陸架坡折.Li等[37]通過分析多景Envisat ASAR圖像上內(nèi)波波峰線的走向和正壓潮強(qiáng)迫在南海北部的分布，認(rèn)為在海島東北部所觀測(cè)到的內(nèi)波來源于呂宋海峽.

根據(jù)Wang等[32]基于2 500多景SAR和可見光數(shù)據(jù)繪制的南海內(nèi)波的統(tǒng)計(jì)研究，我們分別估算了南海東沙島以東海域、東沙島以西海域、南海西北部海域（海南島附近）、越南東北部海域、越南東南部海域和南海南部海域6個(gè)熱點(diǎn)海域處可以觀測(cè)到的內(nèi)波數(shù)量，繼而計(jì)算得到這幾個(gè)熱點(diǎn)海域的內(nèi)波發(fā)生率，如圖7所示.從圖7中可以看出，東沙島附近海域和南海西北部海域是南海北部?jī)?nèi)波發(fā)生的高頻區(qū)域.

多源、長(zhǎng)時(shí)間序列的高分辨的衛(wèi)星SAR為我們研究海洋內(nèi)波提供了豐富的數(shù)據(jù)源，下面我們基于年代際尺度星載SAR數(shù)據(jù)重點(diǎn)探究這2個(gè)區(qū)域的內(nèi)波，從衛(wèi)星SAR遙感大數(shù)據(jù)的視角綜合揭示這2個(gè)區(qū)域海洋內(nèi)波的時(shí)空分布、傳播方向和可能產(chǎn)生源區(qū)等基本規(guī)律特征.

2.2.1基于年代際尺度SAR數(shù)據(jù)的南海東沙島礁海洋內(nèi)波研究

在南海東沙島礁區(qū)域，我們從 2003 年到 2011 年期間上百景 Envisat ASAR 的寬刈幅模式數(shù)據(jù)中挑選出 61 幅在東沙島礁附近存在清晰海洋內(nèi)波條紋的圖像，然后用這61幅圖像對(duì)東沙島礁區(qū)域的內(nèi)波進(jìn)行了時(shí)空特征分析.圖8是用這 61 幅Envisat/ASAR內(nèi)波圖像繪制的南海北部東沙島礁區(qū)域海洋內(nèi)波的空間分布圖，圖中黑色圓圈代表東沙島礁，東沙島形如馬蹄坐落在東沙島礁的西北部，灰色的弧線代表從 ASAR圖像中觀測(cè)到的波峰線，淺灰色的等值線代表水深等深線，黑色虛線代表東南-西北走向的東沙島的長(zhǎng)軸延伸線.從圖8中可以看出內(nèi)波經(jīng)過東沙島礁后主要沿西北方向向大陸架傳播，并且內(nèi)波波峰線在東沙島礁附近具有不同的波形和不同的出現(xiàn)位置.圖9是將ASAR內(nèi)波圖像按月份統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，可以看出一年四季中每個(gè)月都可以在SAR圖像上觀測(cè)到內(nèi)波，但夏季（6—8月）內(nèi)波在SAR圖像上出現(xiàn)的頻率最高.這種現(xiàn)象一方面是因?yàn)橄募鞠啾绕渌竟?jié)海洋垂直層化更強(qiáng)，躍層深度更淺，淺的躍層深度能促進(jìn)內(nèi)波的產(chǎn)生，同時(shí)這也加強(qiáng)了海表面的輻聚、輻散效應(yīng)，所以內(nèi)波信號(hào)比較容易在SAR圖像上被觀測(cè)到;另一方面是因?yàn)橄募具m宜的海面風(fēng)速（小于10 m/s）也為內(nèi)波在SAR圖像上成像提供了有利條件.

一般認(rèn)為，內(nèi)孤立波自呂宋海峽產(chǎn)生后向西傳播，然后與東沙島礁（116°42′E，20°43′N）相遇，在迎島的一面（島礁東側(cè)）可能會(huì)發(fā)生波反射（reflect），反射后的內(nèi)孤立波向南海東部深海海域繼續(xù)傳播;在背島的一面（島礁西側(cè)），內(nèi)孤立波與東沙島礁發(fā)生衍射（diffract）作用后，被分為南北兩支繼續(xù)向西傳播，傳播過程中由于地形和海水層化的變化而發(fā)生折射（refract），最終交叉匯合（reconnect）成新的波列，傳播至大陸架破碎消散，此過程參見圖10.

但是內(nèi)孤立波經(jīng)東沙島礁的衍射作用分成南北兩支繼續(xù)向西傳播時(shí)，交叉匯合的位置并不是一成不變的.所以我們從61幅ASAR東沙島礁區(qū)域內(nèi)波圖像中挑選出30幅可以清楚看到南北兩支內(nèi)孤立波在島礁背后交叉情況的內(nèi)波圖像用于做交叉位置的統(tǒng)計(jì)分類研究，以東沙島的長(zhǎng)軸延伸線為基準(zhǔn)，可以將南北兩支內(nèi)孤立波在東沙島礁背面區(qū)域的交叉位置大致分為4類：

交叉位置在東沙島西部、交叉位置相對(duì)東沙島長(zhǎng)軸延伸線偏北、交叉位置相對(duì)東沙島長(zhǎng)軸延伸線偏南、不交叉，這4類情況參見圖11所示.需要說明的是此處兩支內(nèi)孤立波不交叉的類別指的是在 ASAR 圖像上我們未看到兩支內(nèi)孤立波在東沙島礁背后交叉，這時(shí)存在兩種情況，一種情況是這兩支內(nèi)孤立波可能在東沙島礁更西側(cè)交叉，另外一種情況是這兩支內(nèi)孤立波不會(huì)發(fā)生交叉.在這30幅Envisat ASAR圖像中，交叉位置在東沙島西部的占30%，交叉位置相對(duì)東沙島長(zhǎng)軸延伸線偏北的占26.7 %，交叉位置相對(duì)東沙島長(zhǎng)軸延伸線偏南的占10%，兩支內(nèi)孤立波不交叉的占33.3%.內(nèi)孤立波的傳播過程是由傳播速度、傳播方向和初始位置這3個(gè)方面決定的，而海洋垂直層化、背景流場(chǎng)、內(nèi)孤立波傳播到東沙島礁時(shí)的振幅、內(nèi)孤立波傳播到東沙島礁時(shí)的波峰線的位置和形狀都通可以通過影響這3個(gè)方面從而改變內(nèi)孤立波在東沙島礁背后的交叉位置[38].

2.2.2基于年代際尺度SAR數(shù)據(jù)的南海西北部海洋內(nèi)波研究

以往對(duì)南海北部海域內(nèi)波的研究大多集中于南海東北部，即東沙—呂宋海峽海域，對(duì)于南海西北部海域的內(nèi)波研究較少.我們基于年代際尺度星載SAR數(shù)據(jù)，對(duì)南海西北部海域的內(nèi)波主要發(fā)生區(qū)域和可能產(chǎn)生源區(qū)開展了初步研究.在南海西北部海域，

利用ENVISAT/ASAR（2004—2011年）和ALOS/PALSAR數(shù)據(jù)（2007—2009年），清晰地展示了該區(qū)域內(nèi)波發(fā)生的空間分布狀態(tài)（圖12）.基于這些SAR數(shù)據(jù)可知，在南海西北部?jī)?nèi)波波峰線長(zhǎng)度在15～200 km之間，以第一模態(tài)下凹型內(nèi)波波包為主，主要分布在大陸架以西，大致與水深等值線平行，集中分布在4個(gè)區(qū)域（圖12中用虛線分割的區(qū)域），分別是海南島東北部海域、海南島東南部海域、海南島南部到越南北部沿岸海域和越南東北部沿岸海域.

南海西北部潮流以K1分潮為主，圖13給出了南海西北部海域K1分潮的潮流橢圓圖，潮流比較強(qiáng)并且潮流橢圓與局地等深線垂直的地方很有可能是內(nèi)波的產(chǎn)生源區(qū).結(jié)合內(nèi)波分布圖和潮流橢圓分布圖，可以初步推斷內(nèi)波的產(chǎn)生源區(qū).在海南島東北部海域，內(nèi)波主要沿東南—西北向岸傳播，波峰線分布相對(duì)稀疏，根據(jù)內(nèi)波波峰線的走向，Li等[37]推測(cè)此處內(nèi)波很有可能來自呂宋海峽，而徐振華[39]的研究表明這些內(nèi)孤立波極有可能是由陸架坡折處的內(nèi)潮因非線性和頻散效應(yīng)而局地產(chǎn)生的.因此需要開展更多的研究來探究此處內(nèi)波的產(chǎn)生機(jī)制.在海南島東南部海域，內(nèi)波條紋分布非常密集，沿東南—西北向岸傳播，并且存在波峰線交叉現(xiàn)象，說明此處內(nèi)波非?；钴S并且可能來自不同源區(qū)，根據(jù)內(nèi)波波峰線的走向和潮流橢圓分布圖，可以推測(cè)此處內(nèi)波很有可能來自遠(yuǎn)處，例如西沙群島、中沙群島等.在海南島南部到越南北部沿岸海域，內(nèi)波條紋分布也相對(duì)比較密集，大部分也都沿西北向岸傳播，根據(jù)內(nèi)波波峰線的走向和潮流橢圓分布圖，可以推測(cè)此處內(nèi)波既有可能來自局地陸地坡折處，也有可能來自遠(yuǎn)處，例如西沙群島、中沙群島等.在越南東北部沿岸海域內(nèi)波沿東北—西南向岸傳播，根據(jù)內(nèi)波波峰線的走向和潮流橢圓分布圖，可以推測(cè)此處內(nèi)波很有可能來自遠(yuǎn)處，例如西沙群島、中沙群島等.

從上述研究中我們可以看出，星載SAR大數(shù)據(jù)在南海北部海洋內(nèi)波的時(shí)空特征規(guī)律和產(chǎn)生源地與產(chǎn)生機(jī)制研究中取得了非常好的效果.這是因?yàn)楹Ｑ髢?nèi)波的發(fā)生往往不是偶然性的，它通常是由潮流和地形的相互作用而驅(qū)動(dòng)的規(guī)律性事件，星載SAR可以不受光照條件、不受云雨的限制，高空間分辨率和大面積地對(duì)海面內(nèi)波的調(diào)制條紋二維成像，所以可以從大量的內(nèi)波SAR數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)內(nèi)波的運(yùn)動(dòng)傳播規(guī)律和動(dòng)力發(fā)生機(jī)制，突破單點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)手段在內(nèi)波研究的時(shí)間和空間上的限制.

3結(jié)束語

星載合成孔徑雷達(dá)的發(fā)展處于“黃金時(shí)期”，新的傳感器技術(shù)層出不窮，在空間對(duì)海觀測(cè)體系中起到了越來越重要的作用.星載合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)獲取量、數(shù)據(jù)獲取速度、數(shù)據(jù)多樣性、數(shù)據(jù)真實(shí)性和數(shù)據(jù)價(jià)值方面具有了大數(shù)據(jù)的特征，20世紀(jì)90年代的星載 SAR數(shù)據(jù)，尤其是用于海洋觀測(cè)的星載SAR數(shù)據(jù)較為匱乏，然而在短短不到30年時(shí)間內(nèi)，星載SAR數(shù)據(jù)就呈現(xiàn)出了大數(shù)據(jù)特征.因此，在利用星載SAR數(shù)據(jù)開展海洋觀測(cè)研究中，我們應(yīng)當(dāng)用新的思路、新的視角、新的技術(shù)手段更深入地挖掘星載SAR數(shù)據(jù)的價(jià)值，更充分地體現(xiàn)其5V特性中的Value，更好地為海洋環(huán)境保護(hù)、海洋資源開發(fā)和利用、海洋科學(xué)認(rèn)知提供科學(xué)支撐.

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)是一對(duì)天然的“CP（Couple）”，為了更好地體現(xiàn)星載SAR海洋遙感大數(shù)據(jù)的價(jià)值，機(jī)器學(xué)習(xí)必然是一種獨(dú)具優(yōu)勢(shì)的技術(shù)手段.本文中建立的星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出了比傳統(tǒng)地球物理模式函數(shù)更準(zhǔn)確的特點(diǎn)，有力地證明了這一點(diǎn).我們相信，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，我們可以從星載SAR數(shù)據(jù)中獲取更多有價(jià)值的海洋信息.但是，有一點(diǎn)需要明確的是，“粗暴”的機(jī)器學(xué)習(xí)，也許在某些情形下有一定作用，但是試圖在拋棄物理規(guī)律、物理模型，單純依靠機(jī)器學(xué)習(xí)解決星載SAR海洋遙感面臨的難題，不見得一定有效.機(jī)器學(xué)習(xí)從本質(zhì)上講，目前看來還是一種“黑盒子”機(jī)制，以物理模型為指導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)，或許是建立更有效的機(jī)器學(xué)習(xí)手段的一種方式.本文中，在清楚認(rèn)知星載SAR海面風(fēng)場(chǎng)反演基本物理規(guī)律前提下，準(zhǔn)確地設(shè)定輸入?yún)?shù)，是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確得到輸出的前提.

圖靈獎(jiǎng)得主Judea Pearl教授認(rèn)為：“當(dāng)前所謂的人工智能所展示的，都是上一代人工智能場(chǎng)景下機(jī)器已然所能做到（在大規(guī)模數(shù)據(jù)中尋找到隱藏規(guī)律）的，只不過效率更高罷了.”簡(jiǎn)言之，我們現(xiàn)在所取得機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)秀的結(jié)果，無非是更準(zhǔn)確、更有效的curve fitting（曲線擬合），這其中的因果關(guān)系并不明確，而這恰恰是科學(xué)思考的基石.目前，星載SAR海洋觀測(cè)的一些機(jī)理、機(jī)制仍然不甚明確，而這些問題隨著星載SAR對(duì)海觀測(cè)就已經(jīng)開始出現(xiàn)（最顯而易見的就是星載SAR海浪成像機(jī)理），未來有沒有可能通過人工智能的方式“反向”認(rèn)知這些規(guī)律和機(jī)制，這是非常值得探索的問題.

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

LI Xiaoming1HUANG Bingqing1，2JIA Tong1，2QIN Tingting3

1Key Laboratory of Digital Earth Science，Aerospace Information Research Institute，Chinese Academy of Sciences，Beijing100094

2University of Chinese Academy of Sciences，Beijing100049

3College of Geomatics and Geoinformation，Guilin University of Technology，Guilin541006

AbstractThe 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.

Key wordsspaceborne synthetic aperture radar;ocean remote sensing;big data;machine learning

收稿日期2019-10-15

資助項(xiàng)目國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2018YFC1407102）

作者簡(jiǎn)介李曉明，男，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾l(wèi)星海洋遙感.lixm@radi.ac.cn

1中國(guó)科學(xué)院數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京，100094

2中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京，100049

3桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院，桂林，541006