第1章 緒論 1．1 海洋渦旋與大氣渦旋 1．2 海洋渦旋探測的研究意義 1．3 海洋渦旋的分類 1．3．1 根據旋轉方向分類 1．3．2 根據渦核溫度分類 1．3．3 根據空間尺度分類 1．3．4 Ivanov分類 1．4 海洋渦旋遙感探測技術簡介 1．5 合成孔徑雷達海洋渦旋探測的國內外研究現狀 1．5．1 SAR圖像海洋渦旋特征研究現狀 1．5．2 SAR圖像海洋渦旋檢測及信息提取研究現狀 1．5．3 SAR圖像海洋渦旋統計研究現狀 1．5．4 干涉SAR海洋渦旋探測研究現狀 第2章 海洋渦旋SAR遙感機理 2．1 SAR海洋遙感基本理論 2．1．1 海面模型 2．1．2 海面電磁散射模型 2．1．3 海面SAR成像理論 2．2 SAR圖像海洋渦旋顯現機制 2．2．1 波-流交互作用機制 2．2．2 油膜機制 2．2．3 熱機制 2．2．4 冰機制 第3章 海洋渦旋SAR成像仿真 3．1 海洋渦旋SAR成像模型 3．1．1 海洋渦旋水動力模型 3．1．2 波-流交互作用模型 3．1．3 海面微波散射模型 3．1．4 SAR成像模型 3．2 海洋渦旋SAR成像仿真實驗 3．2．1 氣旋式渦旋仿真實驗 3．2．2 反氣旋式渦旋仿真實驗 3．2．3 海洋渦旋SAR成像特征分析 第4章 雷達參數和海洋環境對渦旋SAR成像的影響分析 4．1 海洋渦旋SAR成像影響分析方法 4．2 雷達參數對渦旋SAR成像的影響分析 4．2．1 雷達視向的影響 4．2．2 雷達頻段的影響 4．2．3 極化方式的影響 4．2．4 入射角的影響 4．3 海面風場對渦旋SAR成像的影響分析 4．3．1 海面風向的影響 4．3．2 海面風速的影響 4．4 渦旋流場對渦旋SAR成像的影響分析 4．4．1 渦旋流向的影響 4．4．2 渦旋流速的影響 4．5 影響分析總結 第5章 SAR圖像海洋渦旋檢測方法 5．1 基于分形譜的SAR圖像海洋渦旋檢測方法 5．1．1 分形基本理論 5．1．2 基于分形譜的SAR圖像海洋渦旋檢測方法 5．1．3 SAR圖像海洋渦旋檢測實驗 5．2 基于深度學習的SAR圖像海洋渦旋檢測方法 5．2．1 深度學習基本理論 5．2．2 數據集構建 5．2．3 基于深度學習的SAR圖像海洋渦旋檢測方法 5．2．4 SAR圖像海洋渦旋檢測實驗 第6章 SAR圖像海洋渦旋信息提取方法 6．1 基于對數螺旋線邊緣擬合的SAR圖像渦旋信息提取方法 6．1．1 基于對數螺旋線的SAR圖像渦旋邊緣擬合 6．1．2 SAR圖像渦旋信息提取 6．1．3 SAR圖像渦旋信息提取實驗 6．2 基于骨架化的SAR圖像海洋渦旋信息自動提取方法 6．2．1 SAR圖像“黑渦”信息提取難點 6．2．2 SAR圖像渦旋信息提取 6．2．3 SAR圖像渦旋信息提取實驗 6．3 基于多尺度邊緣檢測的SAR圖像渦旋信息提取方法 6．3．1 多尺度邊緣基本理論 6．3．2 渦旋形狀特征提取 6．3．3 渦旋形狀自動描繪 6．3．4 SAR圖像渦旋信息提取 6．3．5 SAR圖像渦旋信息提取實驗 6．4 基于水動力模型的SAR圖像渦旋信息提取方法 6．4．1 海洋渦旋SAR成像理論模型 6．4．2 海面散射值聯合概率密度函數構建 6．4．3 *大似然估計求取水動力參數 6．4．4 牛頓迭代法求取*優解 6．4．5 渦旋水動力參數提取 6．4．6 SAR圖像渦旋信息提取實驗 6．5 方法比較及適用性分析 第7章 基于干涉SAR的渦旋海表面高度探測 7．1 干涉SAR海面高度探測原理 7．2 干涉SAR海面測高誤差分析 7．2．1 系統類測高誤差 7．2．2 隨機類測高誤差 7．3 基于天宮二號ImIRA的渦旋海表面高度探測 7．3．1 InIRA載荷及渦旋數據簡介 7．3．2 InIRA干涉復圖像處理方法 7．3．3 渦旋海面高度信息提取結果分析 7．3．4 InIRA 渦旋探測可行性分析 7．4 基于SWOT KaRIN的渦旋海表面高度探測 7．4．1 KaRIN渦旋探測仿真模型構建 7．4．2 KaRIN渦旋探測仿真實驗流程 7．4．3 KaRIN渦旋探測仿真實驗結果分析 7．5 干涉SAR海洋渦旋探測前景分析 參考文獻