Лаптев Кирилл Юрьевич – магистр по направлению "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" (2024), аспирант кафедры радиотехнических систем.
Ул. Проф. Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Kirill Yu. Laptev - Master in Infocommunication Technology and Communications Systems (2024), Postgraduate student of the Department of Radio Engineering Systems.
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Соколов Никита Владимирович – специалист по направлению "Радиоэлектронные системы и комплексы".
Ул. Проф. Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Nikita V. Sokolov - Specialist in "Radioelectronic systems and complexes".
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Михайлов Вячеслав Николаевич – инженер по специальности "Радиотехника" (2000), старший научный сотрудник научно-образовательного центра "Цифровые телекоммуникационные технологии".
Ул. Проф. Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Viacheslav N. Mikhailov - Enginer in Radiotechnics (2000), Senior Researcher of the Scientific and Educational Center "Digital Telecommunication Technologies".
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Богачев Михаил Игоревич – доктор технических наук (2018), доцент (2011), профессор кафедры радиотехнических систем, главный научный сотрудник научно-образовательного центра "Цифровые телекоммуникационные технологии".
Ул. Проф. Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Mikhail I. Bogachev - Dr Sci. (Eng.) (2018), Associate Professor (2011), Professor of the Department of Radio Engineering Systems, Chief Researcher of the Scientific and Educational Center "Digital Telecommunication Technologies".
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Воробьев Евгений Николаевич – кандидат технических наук (2022), доцент кафедры радиотехнических систем.
Ул. Проф. Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Evgenii N. Vorobev - Cand. Sci. (Eng.) (2022), Associate Professor of the Department of Radio Engineering Systems, Senior Researcher at the Research Institute "Prognoz".
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Введение. Дистанционное зондирование и мониторинг морской поверхности имеют огромное значение в контексте решения задач оперативной океанографии, экологического мониторинга и ряда др. Возможность оперативной оценки состояния морской поверхности особенно актуальна в зонах, представляющих опасность для судоходства, где быстрое и точное реагирование становится критически важным. Современные радиолокационные станции (РЛС) при обзоре формируют последовательности цифровых радиолокационных изображений (РЛИ), аналогичные последовательностям кадров в видеопотоке, что обусловливает возможность применения для их вторичной обработки градиентных методов, зарекомендовавших себя при анализе видеоданных.
Цель работы. Определение характеристик морского волнения по РЛИ с использованием методов градиентной оценки движения. Использование градиентных методов позволит реализовать дополнительные инструменты обработки изображений, формируемых при отражении зондирующих сигналов от морской поверхности.
Материалы и методы. Для оценки характеристик морской поверхности по РЛИ использованы градиентные методы. Для их обучения служили серии синтезированных изображений морской поверхности, полученные методом математического моделирования. Эффективность градиентных методов оценивалась по экспериментальным РЛИ, предоставленным ИО РАН им. Ширшова.
Результаты. С помощью градиентных методов вычислены направление и скорость волнения по нескольким последовательным обзорам РЛС. Построены регрессионные модели зависимости вычисленных значений от заданных. При определении направления волнения высокую эффективность продемонстрировали методы Fаrnеback и TV-L1.
Заключение. Алгоритм вычисления скорости и направления смещения морской поверхности с помощью градиентных методов был предварительно обучен с применением модельных данных. Выполнена верификация реализованных методов и алгоритмов оценки скорости и направления морского волнения на предмет адекватности и реалистичности получаемых результатов сравнением с экспериментальными изображениями, найденными с использованием корабельных РЛС.
Introduction. Remote sensing and monitoring of the sea surface are of great importance in such fields, as operational oceanography, environmental monitoring, etc. The ability to quickly assess the state of the sea surface is particularly relevant in areas that pose a danger to shipping, where rapid and accurate response becomes critical. Modern radars represent information as digital image series largely reminiscent to a frame series in a video stream, thus enabling the use of gradient methods originally designed for and proven successful in video analysis.
Aim. Determination of sea wave characteristics from radar images using gradient motion estimation methods. The use of gradient methods will allow implementing additional tools for processing radar image series obtained from sea backscatter.
Materials and methods. To assess the characteristics of the sea surface from radar images, gradient methods were used. To train the methods, a series of synthetic images of the sea surface obtained by mathematical modeling were used. To evaluate the effectiveness of the gradient methods, two representative experimental radar image series provided by the Institute of Oceanography RAS were employed.
Results. Using gradient methods, the direction and speed of waves were calculated from several consecutive radar observations. Regression models of the dependence of calculated values on the specified ones were constructed. The Farneback and TV-L1 methods proved to be effective especially for obtaining the direction of the sea waves.
Conclusion. An algorithm for evaluating speed and direction of the sea surface displacement using gradient methods was pre-trained using simulated model data. The implemented methods and algorithms for assessing the speed and direction of sea waves were validated using two experimental image series obtained from shipborne navigational radars.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.