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應用雷達影像分析近海海象 翁文凱 周宗仁 石瑞祥 本研究利用船舶用雷達，即所謂X-Band 雷達測得雷達的 Sea Clutter的影像(Seemann,1997)進行海洋表層流及波浪的方向波譜等的分析，首先了解該海域的海洋表層流分佈，並取得該海域的代表波浪波向、波高及週期等海象資料，進一步可進行碎波帶位置的觀測，碎波帶以淺至海岸線間的海底地形觀測，亦有可能。 本研究目前只針對海洋表層流分佈及波浪的波向、波高及週期等海象資料進行分析。 利用雷達影像分析有二種方法 1. 波譜法 : 對多張連續影像以3D波譜分析求出波高、波向、週期及表層流等，此時的波高值係由灰階值算出，不是實際的海面波高值，必須經過經驗轉換才能得到經驗值。 2. 影像處理法 : 利用二張連續影像，直接以影像處理方式分析波向，以2D波譜分析表層流。著者己利用此法分析波向並發表於第 屆臺灣海洋工程研討會。 分析步驟 擷取雷達影像，一般使用影像擷取卡(視訊卡)，可將檔案儲存為GIF,BMP或AVI等型式，此時檔案為連續動畫檔或定格檔，檔案儲存型式的同將有不同的分析方式。 將上述連續動畫檔分割成單獨的影像檔，此時可自寫程式將之分割，或利用MatLab的既有指令，最為方便，建議使用，宜注意的事是對不同型式的影像檔有同的呼叫方式。 針對各單獨的影像檔，可利用MatLab的既有指令，將圖檔轉換成灰階值(gray scale) 針對各單獨的影像檔的灰階值利用濾網(Filter)進行平滑化，以便消除影像雜訊 (noise)，濾網種類很多，在一般的影像處理教科書中均有說明。我們常會用到的有，高通率(high pass)、低通率(low pass)及中間值通率(median)等，這些在 MatLab 有現成的函數(Function)可呼叫。對波浪影像，如果我們想要顯示波峰線，直接用影像處理方式分析波向，可利用高通率。欲進行波譜分析可利用低通率或中間值通率進行平滑化，低通率又分數種可自行設計，那一種最好，隨個案而不同必須測試，而且作幾次最適當，也要測試才能知道，平滑次數過多會導致失真。另外影像處理教科書說中間值通率的效果比低通率好，所以可以一試。 做完影像平滑化的工作後，選定欲分析範圍，例如不受防波堤干涉的地方,， 範圍可為正方形或長方形均可，例如 512x512畫素，此大範圍是為分析波數-頻率譜，範圍越大越好。但是為分析海洋表層流分佈必須將此大範圍分割成mxn個小範圍，並測出各小範圍的平均水深，作為將來分析海洋表層流之用。 針對大範圍，利用MatLab的既有指令 FFTN 對連續檔(32,48張)做3D傳利葉轉換(複數)，取其絕對值的平方為頻譜密度，並找出最大頻譜密度值，將頻譜密度除以最大頻譜密度值而得無因次頻譜密度，此時對負的時間軸為虛像，故可去除，只考量正的時間軸(180度模糊可考量)。 第4步驟的平滑化工作是消除影像本身的雜訊，是影像處理的必要過程，不具物理意義。第6步驟所得頻譜密度中存在無法滿足分散關係(dispersion relation)的成分，必須加以去除，因此採用下列具有物理意義的濾網，即所謂分散關係殼。 不考量海洋表層流時，對各各ω(2π/T)，無法滿足下列分散關係的成份應去 除。 考量海洋表層流U時,考量Doppler效應，對各各ω，無法滿足下列分散關係的成份應去除。 圖 受到x方向表面流影響的分散關係殼 圖 受到x方向與y方向表面流影響的分散關係殼 8. 尋找出經上列步驟求得頻譜密度的最大值，計算其相位角就可求得波向。 利用波浪统計學理論，可求得有義波高及有義週期，但要注意的是，此有義 波高為灰階值的有義波高，不是真正的波高，必須經過轉換才可。 進一步，可對經上列步驟求得頻譜密度進行補遺工作，站在波浪统計學理論 的立場這是非常重要的工作，但對實務而言，最終一定要與觀測值進行比對轉換，因此可將補遺工作包含在內。 比對轉換，覓得有義波高的轉換公式。 針對特定海域經過多年觀測比對，對冬期及夏期分別找出估算公式，爾後即使無觀測值亦可使用。 對其他海域，進行同樣過程，調整轉換公式使其能通用，讓雷達測波系统有能如紅外線測温的功能，為最終目標。 基本理論 若對各時刻的 Sea Clutter的散射強度分佈的灰階值G(x,t)，進行3D FFT，可得下列以向量波數 及角週頻率ω表示的波數-頻率譜如下 海洋表層流的推算方法 若海洋表層流的流速 ，此時波浪的分散關係式如下 但波數 k=|k| 。 要從觀測值求得表層流的流速向量U，可以從觀測值中找到最能最滿足上列分散關係式的流速向量U即可，換言之，假定上式中的角週頻率ω若含有誤差ε，則上式可改寫成 將由觀測值取得的波譜S