RADARSAT data have a potential role for coastal pollution monitoring. This study presents a new approach to detect and forecast oil slick trajectory movements. The oil slick trajectory movements is based on the tidal ...RADARSAT data have a potential role for coastal pollution monitoring. This study presents a new approach to detect and forecast oil slick trajectory movements. The oil slick trajectory movements is based on the tidal current effects and Fay's algorithm for oil slick spreading mechanisms. The oil spill trajectory model contains the integration between Doppler frequency shift model and Lagrangian model. Doppler frequency shift model implemented to simulate tidal current pattern from RADARSAT data while the Lagrangian model used to predict oil spill spreading pattern. The classical Fay's algorithm was implemented with the two models to simulate the oil spill trajectory movements.The study shows that the slick lengths are effected by tidal current V component with maximum velocity of 1.4 m/s. This indicates that oil slick trajectory path is moved towards the north direction. The oil slick parcels are accumulated along the coastline after 48 h. The analysis indicated that tidal current V components were the dominant forcing for oil slick spreading.展开更多
地面沉降是许多城市面临的一种持续时间长、影响范围广的地质灾害。北京平原区的地面沉降发现早、监测时序长,分析其时空演化特征可以为地面沉降的防控提供重要的数据支撑。时空主成分分析ST-PCA(Spatial and Temporal Principal Compon...地面沉降是许多城市面临的一种持续时间长、影响范围广的地质灾害。北京平原区的地面沉降发现早、监测时序长,分析其时空演化特征可以为地面沉降的防控提供重要的数据支撑。时空主成分分析ST-PCA(Spatial and Temporal Principal Component Analysis)是将一组互为相关的变量转化为另一组新的不相关的变量的数学变换方法,在地学领域用于提取时空数据在时间和空间维度的动态演化特征。本研究利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量PS-InSAR(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术获得北京平原区2010—2016年长时序的地面沉降数据的基础上,采用ST-PCA方法揭示北京平原区地面沉降的趋势特征、波动特征,相应的空间分布模式及其时序演化规律。结果表明:(1)时间主成分分析方法TPCA(Temporal Principal Component Analysis)的第一主成分TPC1分析发现北京平原区整体呈现为空间分布不均匀沉降的特点;第二主成分TPC2分析发现在沉降速率>30 mm/a的沉降漏斗区呈明显的、南北分化的季节性差异空间分布特征,表现为北部地区夏季沉降量较大,南部地区冬季沉降量较大。(2)空间主成分分析SPCA(Spatial Principal Component Analysis)的第一主成分SPC1分析发现大部分地区具有沉降为主的特征,地面沉降呈持续的、线性下降的趋势;第二主成分SPC2和第三主成分SPC3分析则发现在轻微沉降区和非沉降区年均沉降量接近于0 mm/a,但是季节性波动特征明显。总之,北京平原区地面沉降在时间上呈持续性线性趋势与季节性波动相结合特征,空间上表现为分布不均匀与区域集聚特征,沉降漏斗区则更表现有时空叠加效应。展开更多
全极化数据可以获取比单极化数据更多的目标信息,研究发现C波段交叉极化数据同样可用于海面风速反演。针对RADARSAT-2 Fine Quad模式具有全极化成像的特点,以我国东部海域为研究区,结合同极化数据和交叉极化数据反演海面风速模型,探究...全极化数据可以获取比单极化数据更多的目标信息,研究发现C波段交叉极化数据同样可用于海面风速反演。针对RADARSAT-2 Fine Quad模式具有全极化成像的特点,以我国东部海域为研究区,结合同极化数据和交叉极化数据反演海面风速模型,探究各种极化数据的最优风速反演方法。对于同极化数据采用地球物理模型函数(GMF)和极化率模型(PR)组合的方式进行海面风速反演,对交叉极化数据采用C波段交叉极化海面散射模型(C-2PO)进行海面风速反演,反演结果与ERA-Interim风场数据进行比较分析;此外,对Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数与海面风速的关系进行探索分析。研究结果表明,RADARSAT-2 Fine Quad模式四种极化数据选用合适的模型均可反演出高精度的海面风速,其中VH和HV极化数据的反演结果基本相同,交叉极化数据反演风速效果好于同极化数据,同时,Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数随海面风速的增大表现出一定的线性变化趋势。全极化模式数据在海面风速反演上表现出比单极化模式数据较为明显的优势,将成为未来海面风速反演的发展方向。展开更多
文摘RADARSAT data have a potential role for coastal pollution monitoring. This study presents a new approach to detect and forecast oil slick trajectory movements. The oil slick trajectory movements is based on the tidal current effects and Fay's algorithm for oil slick spreading mechanisms. The oil spill trajectory model contains the integration between Doppler frequency shift model and Lagrangian model. Doppler frequency shift model implemented to simulate tidal current pattern from RADARSAT data while the Lagrangian model used to predict oil spill spreading pattern. The classical Fay's algorithm was implemented with the two models to simulate the oil spill trajectory movements.The study shows that the slick lengths are effected by tidal current V component with maximum velocity of 1.4 m/s. This indicates that oil slick trajectory path is moved towards the north direction. The oil slick parcels are accumulated along the coastline after 48 h. The analysis indicated that tidal current V components were the dominant forcing for oil slick spreading.
文摘地面沉降是许多城市面临的一种持续时间长、影响范围广的地质灾害。北京平原区的地面沉降发现早、监测时序长,分析其时空演化特征可以为地面沉降的防控提供重要的数据支撑。时空主成分分析ST-PCA(Spatial and Temporal Principal Component Analysis)是将一组互为相关的变量转化为另一组新的不相关的变量的数学变换方法,在地学领域用于提取时空数据在时间和空间维度的动态演化特征。本研究利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量PS-InSAR(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术获得北京平原区2010—2016年长时序的地面沉降数据的基础上,采用ST-PCA方法揭示北京平原区地面沉降的趋势特征、波动特征,相应的空间分布模式及其时序演化规律。结果表明:(1)时间主成分分析方法TPCA(Temporal Principal Component Analysis)的第一主成分TPC1分析发现北京平原区整体呈现为空间分布不均匀沉降的特点;第二主成分TPC2分析发现在沉降速率>30 mm/a的沉降漏斗区呈明显的、南北分化的季节性差异空间分布特征,表现为北部地区夏季沉降量较大,南部地区冬季沉降量较大。(2)空间主成分分析SPCA(Spatial Principal Component Analysis)的第一主成分SPC1分析发现大部分地区具有沉降为主的特征,地面沉降呈持续的、线性下降的趋势;第二主成分SPC2和第三主成分SPC3分析则发现在轻微沉降区和非沉降区年均沉降量接近于0 mm/a,但是季节性波动特征明显。总之,北京平原区地面沉降在时间上呈持续性线性趋势与季节性波动相结合特征,空间上表现为分布不均匀与区域集聚特征,沉降漏斗区则更表现有时空叠加效应。
文摘全极化数据可以获取比单极化数据更多的目标信息,研究发现C波段交叉极化数据同样可用于海面风速反演。针对RADARSAT-2 Fine Quad模式具有全极化成像的特点,以我国东部海域为研究区,结合同极化数据和交叉极化数据反演海面风速模型,探究各种极化数据的最优风速反演方法。对于同极化数据采用地球物理模型函数(GMF)和极化率模型(PR)组合的方式进行海面风速反演,对交叉极化数据采用C波段交叉极化海面散射模型(C-2PO)进行海面风速反演,反演结果与ERA-Interim风场数据进行比较分析;此外,对Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数与海面风速的关系进行探索分析。研究结果表明,RADARSAT-2 Fine Quad模式四种极化数据选用合适的模型均可反演出高精度的海面风速,其中VH和HV极化数据的反演结果基本相同,交叉极化数据反演风速效果好于同极化数据,同时,Scan SAR模式交叉极化数据的后向散射系数随海面风速的增大表现出一定的线性变化趋势。全极化模式数据在海面风速反演上表现出比单极化模式数据较为明显的优势,将成为未来海面风速反演的发展方向。
