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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明公开了一种航海雷达图像降雨强度等级反演方法，机挑选包含不同降雨量的航海雷达图像并确定其降雨强度等级；在图像中分别选取笛卡尔框图像，并将极坐标图象转化为直角坐标图像；分别求取每幅图像的海浪波数能量占比P海浪；将P海浪组成的向量o作为输入，降雨强度等级组成的向量do作为出结果期望，利用向量o对BP神经网络进行训练，并记录训练好的BP神经网络模型；在待检测图像中选取笛卡尔框图像，并求取其海浪波数能量占比P海浪；将待检测航海雷达图像的P海浪输入到训练好的BP神经网络模型，得到待检测航海雷达图像的降雨强度等级。本发明实现了自学习、自适应的降雨强度反演，具有较高的可靠性和准确性。

主权项：1.一种雷达图像降雨强度等级反演方法，其特征在于：离线读取雷达图像和图像对应的降雨量，并从中随机挑选包含不同降雨量的雷达图像，根据降雨强度等级标准确定挑选的达图像的降雨强度等级；在挑选的雷达图像中分别选取笛卡尔框图像，并将极坐标图象转化为直角坐标图像；分别求取每幅挑选的雷达图像的海浪波数能量占比P海浪；通过二维离散傅里叶变换求取雷达图像中选取的笛卡尔框区域回波强度矩阵对应的傅里叶系数矩阵： 式中：x,y为笛卡尔框图像中各个像素点的坐标，Fkx,ky为fx,y的傅里叶系数，kx,ky为波数域坐标，kx和ky分别为波数向量的分量值，fx,y为图像中的回波强度值，N为选取笛卡尔框的边长包含的像元点数；利用傅里叶系数求取能量谱： 根据能量谱求取笛卡尔框内的总能量： 式中，波数在x轴、y轴的分辨率分别为和Lx，Ly分别为x轴、y轴的空间尺度；n为选取的笛卡尔框中像元点总数，即N×N，Eni为笛卡尔框内每个像元点对应的能量谱矩阵元素的值；海浪波数段即海浪波数的最大值与最小值的范围为： 式中：|k|max是海浪波数模长的最大值，|k|min是海浪波数模长最小值，λmax是海浪波长最大值，λmin是海浪波长最小值，则海浪波数段的范围为|k|min～|k|max；海浪波数能量占比P海浪为海浪所在波数段的能量占整个波数段能量的百分比，具体为： 式中：En海浪为海浪波长所在波数段中所有能量总和，En总为所有波数段内的能量总和，即图像总能量；m为选取的笛卡尔框中海浪波数段内的像元点总数，Enj为笛卡尔框中海浪波束段内每个像元点对应的能量谱矩阵元素的值；将海浪波数能量占比P海浪组成的向量o作为输入，挑选的雷达图像的降雨强度等级组成的向量do作为相应的输出结果期望，利用向量o对BP神经网络进行训练，并记录训练好的BP神经网络模型；在待检测雷达图像中选取笛卡尔框图像，并求取待检测雷达图像的海浪波数能量占比P海浪；将待检测雷达图像的海浪波数能量占比P海浪输入到训练好的BP神经网络模型，估计得到待检测雷达图像的降雨强度等级。

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