通过傅里叶分析和SVM分类技术对X波段雷达图像进行近岸水深估算

《Coastal Engineering Journal》：Nearshore bathymetry estimation by Fourier analysis and SVM classification of X-band radar images

基于X波段雷达的傅里叶变换与支持向量机近岸地形测量新方法，在风暴与平静海况下验证了其分米级精度，展示了高效连续监测潜力，适用于海岸灾害防控。

　　

摘要

我们提出了一种基于X波段雷达图像的近岸水深估计新框架，该框架结合了傅里叶变换（FT）和支持向量机（SVM）技术。其关键技术创新在于应用具有自由可调频率和时间窗口长度参数的通用傅里叶变换来提取清晰的波相位信号，并通过SVM分类器自动选择最连贯的相位图以进行可靠的反演。该方法在Ooi河口进行了严格验证，涵盖了高波（风暴）和低波（平静）两种海况。在两种情况下，雷达获取的水深数据与现场测量结果（多波束和RC船测量）高度吻合，精度达到分米级别，并显示出在不同海况下的稳健性。这些结果凸显了该框架在连续、高效近岸水深监测方面的潜力，对于海岸灾害缓解、灾害准备和工程管理具有广泛的应用前景。