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星载合成孔径雷达（SAR）具有全天时、全天候、高分辨率、大视场等优点，使其成为监测海洋动态环境和海上目标的重要手段。 但星载SAR仍存在一些不足：一是目前的SAR卫星大多工作在高度500~500°的近地轨道。 在这种轨道高度条件下，SAR的高方位分辨率对高脉冲重复频率（PRF）产生负面影响。 宽测绘带成像需要低脉冲重复频率，无法同时满足高方位分辨率和大测绘带成像，导致SAR重访周期较长（短则数天，长则长）。 （十天），无法满足热点地区高频次或应急观测需求； 其次，由于向前或向后时的多普勒带宽太窄，单星SAR一般只能进行侧视成像。 对于单星SAR干涉测量应用，单平台单程方法由于平台尺寸的限制无法提供理想的基线长度，而单平台多程方法则受到“时间去相关”的严重影响。 另外，单星SAR一般只能通过层析成像实现三维成像，要求成像场景为静态场景，成像周期很长。 上述缺点严重影响了星载SAR在海洋环境和海上目标监测领域的有效应用。
近年来，世界主要航天强国高度重视SAR卫星网络观测技术的发展，建设了多个中大型SAR卫星星座系统（如德国的SAR-Lupe雷达卫星星座、欧空局的-1A和- 1B SAR卫星星座、加拿大星座等），甚至一些商业公司也加入了SAR小卫星星座（如芬兰的ICEYE卫星星座）的研发和应用团队。 SAR卫星网络观测技术系统的出现，不仅大大提高了时间分辨率，而且具有场景广、分辨率高、多角度观测等诸多优点，可以有效解决单星SAR重访的不足。循环。 极大提高海洋环境和海上目标监测能力。 我国也高度重视SAR卫星星座的发展。 “高分”卫星星座计划建设三颗SAR卫星。 在国家重点研发计划“海洋环境安全”重点项目支持下，中国石油大学（华东）承担了“基于卫星网络的海洋战略通道与战略支点环境安全决策支持系统研究与应用”课题组（以下简称“项目”）开展SAR卫星组网技术研究，突破SAR小卫星组网关键技术，开发基于卫星组网的海洋环境和海上目标信息提取技术，为SAR卫星组网提供战略通道和保障。战略支点为海洋环境安全保障提供支撑服务。
本文主要从中大型SAR卫星网络与编队观测系统、SAR小型卫星网络观测系统以及SAR与光学卫星联合观测系统三个方面综述了SAR卫星网络观测技术的发展现状； 由于卫星网络观测技术才刚刚起步，与海洋相关的应用研究还很少，而多源卫星联合观测的方法在一定程度上相当于卫星网络观测。 因此，本文综述了多源卫星联合应用在海洋动力环境和海洋目标监测方面的研究进展。 为基于卫星组网的海洋动力环境与目标监测技术的应用研究奠定基础。
1、SAR卫星网络观测技术
本文主要从中大型SAR卫星网络及编队观测系统、SAR小型卫星网络观测系统、SAR与光学卫星联合观测系统三个方面综述了SAR卫星网络观测技术的发展现状。
⒈SAR卫星组网及编队观测系统
近年来，世界主要航天强国高度重视SAR卫星组网和编队观测系统的发展。 已建成多个实际系统，包括：德国军方的SAR-Lupe星座、意大利的两用Cosmo星座、德国和西班牙的-X/PAZ星座、欧盟的-1星座和加拿大的RCM星座等。上述各系统的信息如表1所示。
表1 国内外主要SAR卫星网络和编队观测系统基本信息
德国SAR-Lupe卫星网络是目前世界上时间分辨率最高的卫星SAR网络观测系统。 该系统由5颗X波段SAR卫星组成，分布在高度500公里的3个轨道平面上。 还有星间链路通信能力，可以保证用户在成像命令发出后11小时内收到从全球任何地点拍摄的图像数据，分辨率高达1m。
意大利COSMO星座单颗卫星重访周期为65小时，但4颗卫星并网后，重访周期缩短至12小时。 COSMO 星座可以在两种轨道配置下运行：“正常”和“干涉”。 正常轨道结构下，四颗卫星均匀分布在同一太阳同步早晚轨道平面，可保证一天内至少两次访问全球任意目标。 在干涉轨道测量结构下，进行干涉处理的两颗卫星将被置于两个夹角仅为0.08°的轨道平面上。 两颗卫星编队前后飞行。 观测时间间隔仅需20秒，即可获得准实时干涉图像。
德国的-X/-X双星卫星编队系统是-X/PAZ星座中的两颗卫星。 2015年至2016年完成全球数字高程模型（DEM）数据测量，空间基线控制在120m至500m之间。 空间分辨率为10m×10m，绝对和相对高度测量精度分别为10m和2m，绝对和相对水平定位精度分别为10m和3m。 其数据覆盖面和准确性优于21世纪初的美国和德国。 为航天飞机雷达地形测量任务 (SRTM) 联合生产产品。
-1星座由两颗卫星-1A和-1B组成。 两颗卫星位于同一轨道面，相位差180°，将重访周期从单颗卫星的12天缩短到6天。 -1星座还与-2多光谱成像卫星、-3海洋和全球陆地监测卫星、-4地球同步轨道气象卫星和-5低轨道气象卫星合作，为监测全球气候变化和环境提供实时、准确的信息。
RCM星座由三颗卫星组成，均匀分布在高度约600km的太阳同步暮光轨道平面上。 它由加拿大项目演变而来，并删除了-2的一些高级功能，例如GMTI。 单颗卫星重量较-2大幅减轻。 RCM侧重于中分辨率（约50m）广域覆盖。 其主要任务是提供海上监测、灾害管理和生态系统监测服务。 它还可以使用干涉图案以4天的间隔进行变形测量。 RCM还增加了一些创新的新功能，例如相干变化检测、简化偏振模式、船舶监控成像模式和自动船舶识别系统。
SAR卫星组网和编队观测系统具有显着缩短重访周期、实现高分辨率宽带成像、前视甚至后视成像、显着提高干涉测量精度、完成三维成像等优点。一次通过。 它可以有效解决单星SAR系统的缺点，大大提高海洋环境监测和海上目标监测的能力。
⒉SAR小卫星组网观测系统
目前研制的相对成熟的SAR卫星组网和编队观测系统仍以中大型卫星为主，存在研制周期长、系统成本昂贵、组网卫星数量相对较少等缺点。 随着航天技术的进步，特别是轻量化相控阵天线技术、集成电路技术、固态电子器件技术以及高效太阳能电池和蓄电池技术的发展，在保证SAR卫星性能的同时，其体积和重量已大大减小。表现。 超小型化已成为SAR卫星的重要发展趋势。 开发SAR小型卫星网络观测系统可以降低系统的开发、发射和运行成本。 在相同的投资下，可以显着扩大网络中的卫星数量。 也有利于优化卫星资源或及时补发卫星以应对重大突发事件。 ，是当前SAR卫星网络观测的主要发展趋势。
近年来，美国、中国、芬兰Iceye、日本等公司均发布了商业SAR小卫星星座计划。 其中，该公司计划在2020年至2023年部署由36颗小卫星组成的SAR星座，实现对全球任何地区最长1小时重访、最大图像分辨率0.5m。 目前，有2颗卫星在轨运行； 该公司的目标是降低SAR图像价格并提高SAR卫星对紧急事件的响应时间。 在发射多颗SAR小卫星的基础上，我们还将与SAR卫星网络合作，实现SAR卫星网络与通信卫星网络的有效互联，从而大大降低高分辨率SAR图像的成本。 价格（例如：相当于光学遥感影像的价格），大大缩短用户响应时间（例如：从下单到获取图像的周期小于30分钟）。 自2018年1月12日Iceye发射全球首颗100公斤以下SAR小卫星——Iceye-X1以来，截至2020年底已成功发射4颗雷达卫星，图像分辨率高达0.25m。 初步形成小型雷达卫星星座组网和商业运营服务能力。
日本公司计划在2022年建成由6颗小卫星组成的微型SAR卫星星座，到2030年建成由25颗卫星组成的微型SAR卫星星座。最终目标是建成由100颗微型SAR卫星组成的星座。 ，从而实现全球SAR图像的高频采集。
图1 “海思一号”拍摄的搁浅集装箱船SAR图像及现场照片
国内，天一研究院、智行空间等公司也发布了SAR小卫星星座发展计划。 该公司于2020年12月22日发射了我国首颗商业SAR小卫星“海思一号”。图1a为“海思一号”拍摄的集装箱船搁浅造成苏伊士运河堵塞的SAR图像2021年3月25日，图1b为搁浅集装箱船现场照片。
为解决小卫星SAR组网中SAR载荷轻量化、载荷多功能一体化等“卡脖子”技术难题，该项目突破了二维轻量化相控阵天线技术（将天线重量密度从40kg /m2至20kg/m2），完成多模小卫星SAR样机研制，可实现SAR、散射仪、光谱仪、高度计四种工作模式，满足海洋目标和海洋的高精度同时测量动态环境。 图2是所研制的小卫星SAR二维相控阵天线照片。
图2 小卫星SAR二维相控阵天线
此外，为解决卫星间远距离高速通信、在轨数据处理等“卡脖子”技术难题，该项目还突破了小卫星高码率激光通信关键技术联网，码率高。 图 3 显示了结果。 已研制的微小卫星星间激光通信终端照片。 上述高码率激光通信技术的突破，为实现多颗小卫星的星间云计算，最终实现星载SAR数据在轨处理奠定了坚实的基础。
图3 微小卫星星间激光通信终端
⒊SAR与光学卫星联合观测系统
SAR具有全天时、全天候、视场宽、偏振信息丰富等优点，而光学图像符合人眼的视觉习惯。 因此，发展SAR与光学卫星联合观测系统，可以充分发挥多种传感器数据融合的优势。 优势也是遥感卫星星座的重要发展趋势之一。
法国的光学卫星星座、意大利的COSMO卫星星座和阿根廷即将推出的星座将组成“光学雷达地球观测联盟”（ORFEO）。 加拿大公司目前也在致力于建设一个由至少 8 颗 SAR 卫星和 8 颗光学卫星组成的星座4]。
近年来，我国的“高分专项”计划也非常重视多种类型传感器的融合，从全色卫星、多光谱卫星到高光谱卫星，从光学卫星到雷达卫星，从太阳同步轨道卫星截至目前已发射的13颗高分卫星构成了具有高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率能力的对地观测卫星网络系统。 该项目开发了由16颗在轨SAR卫星和光学卫星组成的虚拟组网系统，其中包括11颗国产卫星（GF-1、GF-1B、GF-1C、GF-1D、GF-2、GF-3）。 3、HJ-1A、HJ-1B、Cbers-04、SAR小卫星）和5颗外国卫星（-8、-1A、-1B、-X、-2）。
2、基于卫星组网的海洋动力环境监测技术
单星SAR对风、浪、流等海洋动力环境要素的观测已有数十年的历史，为海洋动力环境要素的观测做出了巨大贡献。 但由于SAR观测系统的局限性，单星SAR在观测海洋动力环境要素时存在时间分辨率低、空间覆盖范围小、观测信息不完整等问题，极大限制了SAR在海洋动力监测中的应用。环境元素。 SAR卫星组网观测可以较好地解决海洋动力环境要素单星SAR观测问题。 但目前卫星网络观测技术刚刚起步，在海洋动力环境监测中的应用还很少； 而多源卫星联合观测方法在一定程度上相当于卫星组网观测，因此本文主要从多颗SAR卫星联合观测、SAR与谱仪联合观测、SAR与谱仪联合观测、多源卫星联合观测等方面对多源卫星联合观测进行综述。 SAR与散射仪观测、SAR与光学卫星联合观测等红外视景仿真技术，在海面风场、波浪、洋流、内孤波等海洋动力环境要素监测方面的应用研究进展，为海洋动力环境要素监测奠定了基础。基于卫星组网的动力环境监测技术及应用研究。
⒈海面风场监测
SAR和散射仪是两种常用的用于观测海面风场的微波传感器。 实现海面风速反演的主要方法是地球物理模型函数（GMF）。 经过多年的发展，出现了CMOD4、CMOD5、CMOD5.N、CMOD-IFR2、XMOD等系列反演方法。 然而，上述任何一种方法在使用SAR反演风速时都需要外部风向信息作为输入。 近年来出现的风场多源卫星联合观测方法，实践证明通过多源卫星联合观测可以解决对外部数据源的依赖问题。 该项目基于模拟X波段网络SAR卫星多方位同步观测数据，建立了不依赖外部风向输入的风速反演方法，解决了依赖风向反演的风速问题，反映了风速反演的风向反演方法。卫星网络化风场观测的优势。 。
此外，散射仪可以为SAR风速反演提供准同步风向信息，因此结合散射仪和SAR数据也可以进行海面风速反演。 张毅等. 以散射仪的风向为输入进行SAR海面风场反演，与天气预报模型WRF以风向为输入的SAR风速反演结果一致； 林等人。 研究了GF-3SAR和HY-2A微波散射仪台风海面风场联合定量观测结果。 结果表明，GF-3SAR卫星影像和HY-2A卫星散射仪产品可以实现台风的定量观测； 等。用-1ASAR的后向散射系数来校正散射仪。 通过CMOD-IFR2测量后向散射系数并获得风速，有效解决了近海岸地区散射仪风速观测不准确的问题。
⒉波浪监测
自最早的卫星以来，大规模波场的观测就已成为可能。 经过多年的发展，一系列SAR卫星相继出现，为全球波浪观测提供了丰富的观测数据，证明SAR是一种极具潜力的业务波浪观测手段。
单星SAR海浪观测存在方位波长截断现象，这使得SAR无法观测到完整的海浪信息，海浪信息提取的精度受到限制。 该项目利用SAR成像模拟技术模拟多卫星、多视点SAR海浪同时观测数据，建立SAR海浪截断波长补偿方法。 该方法提出利用卫星协同组网信息互补的方式解决单星SAR海浪观测的固有问题。 以方向角为45°、55°、65°的三星网络补偿结果为例，波长截断补偿前后反演波参数及准确值对比如表2所示。补偿前有效波高反演0.14m，补偿后有效波高反演偏差0.03m； 补偿前反演平均波周期偏差为0.75s，补偿后反演平均波周期偏差为0.59s。 提高了波浪参数反演精度。
表2 截止波长补偿前后波形参数对比
光谱仪是一种实孔径雷达。 与SAR的观测原理不同，它不存在波长截断问题，可以探测到波长更小的波成分。 因此，利用光谱仪和SAR联合观测海浪可以在一定程度上弥补SAR观测海浪信息的不足。 基于这一思想，提出了一种从SAR和光谱仪数据联合反演不同尺度波谱的方法。 该方法利用谱仪反演得到的波谱作为SAR波谱反演的第一猜测谱，以补偿SAR波谱反演中缺失的短波部分，采用交叉谱法解决该问题波方向 180° 模糊度。 分别使用SAR和STORM以及SAR和SWIM同步数据验证了所提出的方法。 反演结果与ECMWF结果基本一致。 ，有效波高偏差在0.1m以内，证明光谱仪与SAR联合观测波浪具有良好的应用潜力。
⒊海流监测
利用星载SAR观测海面流速的方法主要有3种：一是SAR信号多普勒质心频移法。 该方法获得的海面流场空间分辨率低、误差大，只能反演海面一维流速场。 二是SAR沿轨干涉测量方法，通过计算沿轨迹短时间间隔成像的两幅SAR图像之间的相位差来反演海面一维流场。 该方法获得的径向流速空间分辨率高且误差小，被广泛认为是直接获得海面流场的最佳方法。 第三种方法是图像特征跟踪法，利用最大互相关法（MCC）对连续卫星图像进行特征识别和跟踪，提取海面流场。 该方法虽然可以提取二维海面流场，但误差相对较小。 大的。 目前，基于SAR卫星网络的海面径向流场和矢量流场检测已有报道。 采用沿轨干涉测量方法，基于-X/-X双星形成SAR，实现了海面径向流场的高精度反演。 网络化卫星SAR主要采用基于多源SAR图像或SAR与其他传感器图像相结合的图像特征跟踪方法来检测海面二维流场。
MCC方法用于基于ERS-2SAR、-X/-X二元编队SAR、COSMO-等SAR图像的不同组合实现沿岸流、潮流等的反演。 基于SAR图像和其他传感器（、广角等）数据，跟踪海面油膜并提取海面流场。 项目开展基于网络卫星SAR的多视海面二维流场提取方法仿真研究。 基于M4S模型模拟的网络卫星SAR数据，采用SAR多普勒质心频移法反演SAR海面径向流速。 ，通过不同观察方向的模拟观测得到海面二维流场。 反演二维流场和输入M4S模型的二维流场如图4所示，对比结果表明，流速相关系数优于0.99，均方根误差为0.03m /s，流向相关系数优于0.98，流向均方根误差为4.41°。
图4 模拟网络SAR数据时的二维流场输入以及基于模拟网络SAR数据反演的二维流场
⒋内部孤立波监测
由于内孤立波产生的随机性、单星SAR扫描带窄、重访周期长等原因，观测到的内孤立波频率很低。 SAR与多源光学卫星联合观测弥补了单星时空分辨率的不足，使得全球孤立波观测越来越准确。 学者们利用SAR和光学卫星（ERS-1/2、-1、SPOT、IRS、MODIS和AVHRR）多年的联合观测，对日本海、南海北部、安达曼海的内孤立波进行了统计分析及其他海域。 分析了时空分布特征和传播路径，探讨内孤立波可能的来源。 该项目利用SAR和多源光学卫星遥感数据（-1A、GF-3、GF-1和MODIS）研究印度洋及其周边地区孤立波的空间分布和传播方向，如图所示5.
图5 内孤立波空间分布
基于多源卫星遥感数据（，-2ERS-2，，MODIS，GF-1，VIIRS，MERIS）和现场观测数据，可以帮助检测内孤立波的传播速度。 基于上述多源遥感数据，项目对南海北部内波和安达曼海孤波传播速度进行了研究。 这说明多源卫星遥感的高时间分辨率可以跟踪某种内部孤立波的传播过程，进而估计传播速度。
振幅是内孤立波的重要组成部分之一。 基于遥感图像反演内孤立波振幅一直是一个难题。 该项目开发了两种基于多源卫星孤波遥感图像纹理特征参数的振幅反演模型：反向传播（BP）神经网络和支持向量机。 为了解决遥感图像与内孤立波单元一一对应的问题，实验室搭建了光学遥感内孤立波模拟实验平台。 建立了遥感图像特征参数、水文参数和内孤立波要素数据库。 利用深度学习技术利用多层感知器、随机森林、卷积神经网络和支持向量机建立了四种类型的孤立波幅值反演模型。 利用与遥感影像相匹配的南海实测数据进行了测试。 振幅反演相对误差最小为12.3%，有效提高了内孤立波振幅反演的精度。
3、基于卫星组网的海上目标监测技术
海上目标动态性强，单星监测效果较弱。 卫星组网可以提高遥感观测的时效性，对于海上目标的动态监测和跟踪具有重要意义。 本文主要综述了多源卫星组合在船舶及溢油目标监测中应用的研究进展。
⒈船舶目标监测
船舶的识别大多依靠高空间分辨率遥感方法，船舶的动态跟踪对遥感数据的时效性和重访频率提出了很高的要求。 借助卫星网络提供的多时间序列遥感数据红外视景仿真技术，可以对船舶进行匹配，实现船舶定位跟踪。 此外，与单星观测方法相比，卫星组网有效利用了多序列匹配信息，可以降低船舶信息的不确定性，提高探测识别精度。 对海上交通管理和海洋权益维护具有重要的现实意义。 。
基于多时间序列图像的船舶匹配是船舶跟踪的前提，而保证船舶匹配的准确性是关键问题。 在传统SIFT匹配算法的基础上，近年来利用卷积神经网络方法来提高船舶匹配性能。 该项目提出了一种基于传统特征与深度特征融合的船舶匹配跟踪方法，同时适用于SAR图像和光学图像，取得了良好的跟踪效果。 图6a为2012年1月7日的-2卫星图像（黄圈为待跟踪船），图6b为-X 152s后同一区域的图像（红圈为匹配船） ; 7 is a Two of data in the sea area on July 11 and 12, 2015. The box the same that was .
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⒉ oil spill
oil the of and . oil spill that rely on are to false about oil . On the other hand, their long limit the and of oil spill drift and . Early .
In years, multi/, SAR and have been used in oil spill . In 2010, a oil spill in the Gulf of in the . By data from COSMO, COSMO-2, and COSMO-X, we the of to oil . We also used data to the and of oil . Oil film . In the 2018 oil spill of the "" ship in the East China Sea, GF-3SAR data and -2 data were used to the oil spill . The data were also with MODIS, -1 and other data to track The drift path and of the were .
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With the of and the of , oil spill will the of and radar ( radar is not by and fog, have a wide range and rich ), the and of oil spill types, and the level of of oil . In 2020, the out a joint and oil spill in a large pool 40m long, 40m wide, and 1.5m deep. Four types of oil were for the : crude oil, oil-water , , and palm oil. , using C-band fully and S185 high-speed ( range: 450~950nm) to four types of oil and with . 8 shows the and of crude oil with . It can be seen that as the , the , while the shows an trend in the light range. It can make up for the of in crude oil .
8 and of crude oil with
4。结论
The SAR that has in years can solve the of - SAR such as low time and to high- wide-band . In , SAR small have such as low cost, , and high . , the of SAR small is the main trend in the . With in key such as two- array and inter- high-code-rate laser , the SAR small of multi-mode small SAR will play a role in the of and . Key role.
With the of high-, large-scale, and multi- of , it can solve the of low time , small , and of ocean , and the of ocean . It is of great for on , and , and . In the , it is to the and of multi- data and to more and ocean .
makes and of at sea , the leap from - to of ships, which is to the rapid of such as oil at sea; and the of multi- of ship . and of false oil films ways to and by the of multi- . In the , it is to the of multi- and long-term data, and for multi- , and the and of at sea.
结尾
[about the ] Text/Li , Liu , Zhou Peng, and are from of and China of (East China). The first Li , male, born in 1965, is a and . His main are and and . This is a fund , Key and (). The is from " " (Issue 5, 2021). The are . It is used for and . The to the and the . note that it is and by the " of Ocean Life" when . 。
