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哨兵一号全球海量波模式SAR数据的智能应用与科学挑战
被引量：
1
1
作者
王臣
李晓明
+2 位作者
李慧敏
訾楠楠
胡清清
《海洋与湖沼》
北大核心
2025年第1期25-41,共17页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是卫星遥感对地观测重要传感器之一,随着近年来关键核心技术不断发展,其在海洋科学应用中的表现日益突出。特别是欧洲空间局哨兵一号(Sentinel-1, S-1)卫星波模式在开阔大洋持续获取观测数...
合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是卫星遥感对地观测重要传感器之一,随着近年来关键核心技术不断发展,其在海洋科学应用中的表现日益突出。特别是欧洲空间局哨兵一号(Sentinel-1, S-1)卫星波模式在开阔大洋持续获取观测数据计划的实施,为全球SAR海洋研究带来新的契机和挑战。虽然针对该海量波模式SAR数据发展了基于深度卷积神经网络的分类模型,并利用分类结果进行了降雨和海洋大气边界层等科学问题初步诊断,但这些全球海洋SAR数据的巨大潜力仍有待进一步开发,尤其是考虑到S-1已经业务化运行了近10 a,且还会在未来可见的30 a内继续。不同于传统的个例或区域分析,处理分析全球海洋海量SAR数据具有其独特性,往往需要借助人工智能方法和大模型技术。本文通过梳理作者所在研究团队过去几年在该方向上的不断尝试,包括但不限于全球SAR海面动力参数反演、海洋大气边界层常见现象观测、上层海洋动力过程诊断和极地海冰与冰山监测等,重点展示全球海洋SAR数据的典型应用场景,讨论其解决海洋大气关键科学问题的潜力,进而总结海洋SAR数据的知识转化和科学服务能力,为建立SAR持续观测支撑海洋强国战略体系提供依据,也为我国未来SAR卫星发展和布局提供方向性参考。
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关键词
合成孔径雷达(SAR)
微波海洋遥感
海洋大气现象
海量数据
科学应用
机器学习
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职称材料
题名
哨兵一号全球海量波模式SAR数据的智能应用与科学挑战
被引量：
1
1
作者
王臣
李晓明
李慧敏
訾楠楠
胡清清
机构
南京信息工程大学海洋科学学院
自然资源部空间海洋遥感与应用研究重点实验室
海南省航天技术创新中心
中国科学院空天信息
创新
研究院数字地球重点实验室
出处
《海洋与湖沼》
北大核心
2025年第1期25-41,共17页
基金
海南省科技人才创新项目,KJRC2023B12号
国家杰出青年科学基金项目,42025605号
+1 种基金
国家青年科学基金项目,42206179号
国家专家推荐类原创探索计划项目,42350003号。
文摘
合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是卫星遥感对地观测重要传感器之一,随着近年来关键核心技术不断发展,其在海洋科学应用中的表现日益突出。特别是欧洲空间局哨兵一号(Sentinel-1, S-1)卫星波模式在开阔大洋持续获取观测数据计划的实施,为全球SAR海洋研究带来新的契机和挑战。虽然针对该海量波模式SAR数据发展了基于深度卷积神经网络的分类模型,并利用分类结果进行了降雨和海洋大气边界层等科学问题初步诊断,但这些全球海洋SAR数据的巨大潜力仍有待进一步开发,尤其是考虑到S-1已经业务化运行了近10 a,且还会在未来可见的30 a内继续。不同于传统的个例或区域分析,处理分析全球海洋海量SAR数据具有其独特性,往往需要借助人工智能方法和大模型技术。本文通过梳理作者所在研究团队过去几年在该方向上的不断尝试,包括但不限于全球SAR海面动力参数反演、海洋大气边界层常见现象观测、上层海洋动力过程诊断和极地海冰与冰山监测等,重点展示全球海洋SAR数据的典型应用场景,讨论其解决海洋大气关键科学问题的潜力,进而总结海洋SAR数据的知识转化和科学服务能力,为建立SAR持续观测支撑海洋强国战略体系提供依据,也为我国未来SAR卫星发展和布局提供方向性参考。
关键词
合成孔径雷达(SAR)
微波海洋遥感
海洋大气现象
海量数据
科学应用
机器学习
Keywords
synthetic aperture radar(SAR)
microwave ocean remote sensing
ocean and atmospheric phenomenon
massive data
scientific application
machine learning
分类号
P76 [天文地球—海洋科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
哨兵一号全球海量波模式SAR数据的智能应用与科学挑战
王臣
李晓明
李慧敏
訾楠楠
胡清清
《海洋与湖沼》
北大核心
2025
1
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