JP7222689B2 - Sea level measurement device and sea level measurement program - Google Patents

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Description

本開示は、海面の波浪を計測する技術に関する。 The present disclosure relates to technology for measuring sea surface waves.

海面の波浪を計測する技術が、特許文献１等に開示されている。特許文献１では、複数の浮標を海面に配置しカメラで撮影することにより、海面の波浪を計測する。 A technique for measuring waves on the sea surface is disclosed in Patent Document 1 and the like. In Patent Document 1, waves on the sea surface are measured by arranging a plurality of buoys on the sea surface and photographing them with a camera.

特開２０１８－０９６８２７号公報JP 2018-096827 A

特許文献１では、複数の浮標を保守管理する必要があるが、保守管理は手間がかかり、複数の浮標の動作を画像検出する必要があるが、画像検出は困難であった。 In Patent Literature 1, it is necessary to maintain and manage a plurality of buoys, which is troublesome, and it is necessary to detect the motions of the plurality of buoys as images, which is difficult to detect.

そこで、前記課題を解決するために、本開示は、海面の波浪を計測するにあたり、保守管理を軽減するとともに、画像検出を容易にすることを目的とする。 Therefore, in order to solve the above problems, an object of the present disclosure is to reduce maintenance and management and facilitate image detection when measuring waves on the sea surface.

前記課題を解決するために、レーダ画像の海面クラッタを計測することにより、海面の波浪を計測することとした。具体的には、レーダ画像を分割した各分割画像での波数空間解析又は実空間解析に基づいて、各分割画像での海面の擾乱を検出することとした。 In order to solve the above problems, we decided to measure sea surface waves by measuring sea surface clutter in radar images. Specifically, based on the wavenumber space analysis or real space analysis of each divided image obtained by dividing the radar image, the sea surface disturbance is detected in each divided image.

具体的には、本開示は、レーダ画像を分割して各分割画像を生成する画像分割部と、各分割画像での波数空間解析又は実空間解析に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかを計測する海面計測部と、一の分割画像が表す評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、前記一の分割画像の周囲分割画像が表す周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、の比較に基づいて、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する擾乱検出部と、を備えることを特徴とする海面計測装置である。 Specifically, the present disclosure includes an image dividing unit that divides a radar image to generate each divided image, and based on wave number space analysis or real space analysis in each divided image, the wavelength of the sea surface in each divided image , a sea surface measurement unit that measures at least one of wave direction, wave speed and wave height; at least one of sea surface wavelength, wave direction, wave speed and wave height in an evaluation sea area represented by one divided image; Based on the comparison with at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the surrounding sea area represented by the surrounding divided image, at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the evaluation sea area and a disturbance detection unit that detects the presence of disturbance.

また、本開示は、レーダ画像を分割して各分割画像を生成する画像分割ステップと、各分割画像での波数空間解析又は実空間解析に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかを計測する海面計測ステップと、一の分割画像が表す評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、前記一の分割画像の周囲分割画像が表す周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、の比較に基づいて、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する擾乱検出ステップと、を順にコンピュータに実行させるための海面計測プログラムである。 Further, the present disclosure is based on an image division step of dividing a radar image to generate each divided image, and wave number space analysis or real space analysis on each divided image. , a sea surface measurement step of measuring at least one of wave speed and wave height; at least one of wavelength, wave direction, wave speed and wave height of sea surface in an evaluation sea area represented by one divided image; and surrounding divided images of said one divided image Presence of disturbances in the wavelength, direction, speed and/or height of the sea surface in the assessment sea area based on a comparison of the wavelength, direction, speed and/or height of the sea surface in the surrounding sea area represented by and a sea level measurement program for causing a computer to sequentially execute a disturbance detection step for detecting .

これらの構成によれば、海面の波浪を計測するにあたり、レーダシステムの保守管理を行うのみでよく、海面クラッタの画像検出を行うのみでよい。そして、各分割画像が表す各海域において、海面の擾乱を個別に検出することができる。 According to these configurations, when measuring waves on the sea surface, it is sufficient to perform only maintenance of the radar system and to perform image detection of sea surface clutter. Then, in each sea area represented by each divided image, sea surface disturbance can be detected individually.

また、本開示は、前記擾乱検出部は、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、前記周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの前記周囲海域にわたる平均値と、の間の差分に基づいて、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出することを特徴とする海面計測装置である。 Further, in the present disclosure, the disturbance detection unit detects at least one of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in the evaluation sea area, and at least any of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in the surrounding sea area. The sea surface characterized by detecting the presence of disturbance of at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the evaluation sea area based on the difference between the average value over the surrounding sea area and It is a measuring device.

この構成によれば、各分割画像が表す各海域において、上記差分が大きい（小さい）ときには、海面の擾乱が存在する（存在しない）ことを個別に検出することができる。 According to this configuration, in each sea area represented by each divided image, when the difference is large (small), it is possible to individually detect the presence (absence) of sea surface disturbance.

また、本開示は、前記画像分割部が、各分割画像の大きさを可変に設定することにより、前記擾乱検出部は、前記一の分割画像が表す前記評価海域の大きさを可変に設定することを特徴とする海面計測装置である。 Further, in the present disclosure, the image dividing unit variably sets the size of each divided image, so that the disturbance detection unit variably sets the size of the evaluation sea area represented by the one divided image. This is a sea level measuring device characterized by:

この構成によれば、小さい分割画像での局所的な海面計測結果と、大きい分割画像での大局的かつ高精度な海面計測結果と、のいずれかを選択することができる。 According to this configuration, it is possible to select either a local sea level measurement result with a small divided image or a global and highly accurate sea level measurement result with a large divided image.

また、本開示は、前記画像分割部が、各分割画像の形状を可変に設定することにより、前記擾乱検出部は、前記一の分割画像が表す前記評価海域の形状を可変に設定することを特徴とする海面計測装置である。 Further, in the present disclosure, the image dividing unit variably sets the shape of each divided image, so that the disturbance detection unit variably sets the shape of the evaluation sea area represented by the one divided image. It is a sea level measuring device characterized by

この構成によれば、海面の擾乱の異方性が海岸等で大きい（沖合等で小さい）ときには、各分割画像の形状に異方性を持たせる（持たせない）ことができる。 According to this configuration, when the anisotropy of the sea surface disturbance is large at the coast or the like (small at the offshore or the like), the shape of each divided image can be made anisotropic (or not made to have).

このように、本開示は、海面の波浪を計測するにあたり、保守管理を軽減するとともに、画像検出を容易にすることができる。 Thus, the present disclosure can reduce maintenance and facilitate image detection when measuring waves on the sea surface.

本開示のレーダ目標検出システムの構成を示す図である。1 is a diagram showing the configuration of a radar target detection system of the present disclosure; FIG. 本開示の海面計測処理の手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a procedure of sea level measurement processing of the present disclosure; 本開示の第１の海面計測処理の手順を示す図である。It is a figure which shows the procedure of the 1st sea level measurement process of this indication. 本開示の第２の海面計測処理の手順を示す図である。It is a figure which shows the procedure of the 2nd sea level measurement process of this indication. 本開示の第３の海面計測処理の手順を示す図である。It is a figure which shows the procedure of the 3rd sea level measurement process of this indication. 本開示の第４の海面計測処理の手順を示す図である。It is a figure which shows the procedure of the 4th sea level measurement process of this indication. 本開示の海面の波長及び波向きの計測方法を示す図である。FIG. 2 illustrates a method of measuring sea surface wavelength and wave direction of the present disclosure; 本開示の海面の波速の計測方法を示す図である。FIG. 2 illustrates a method of measuring sea surface wave speed according to the present disclosure; 本開示の海面の波高の計測方法を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a method of measuring sea surface wave heights of the present disclosure;

添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。 Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are examples of implementing the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the following embodiments.

本開示のレーダ目標検出システムの構成を図１に示す。本開示の海面計測処理の手順を図２に示す。レーダ目標検出システムＲは、レーダ送信部１、レーダ受信部２、海面計測装置３及びレーダ映像表示部４から構成される。海面計測装置３は、画像分割部３１、海面計測部３２及び擾乱検出部３３から構成され、図２に示した海面計測プログラムをコンピュータにインストールすることにより実現することができる。 FIG. 1 shows the configuration of the radar target detection system of the present disclosure. FIG. 2 shows the procedure of sea level measurement processing according to the present disclosure. The radar target detection system R is composed of a radar transmitter 1 , a radar receiver 2 , a sea surface measurement device 3 and a radar image display 4 . The sea level measurement device 3 is composed of an image dividing section 31, a sea level measurement section 32 and a disturbance detection section 33, and can be realized by installing the sea level measurement program shown in FIG. 2 into a computer.

レーダ送信部１は、海上に向けてレーダビームを照射する。レーダ受信部２は、海上で反射されたレーダビームを受信する。海面計測装置３は、レーダ画像の海面クラッタを計測することにより、海面の波浪を計測する。レーダ映像表示部４は、海面計測装置３が取得、処理及び作成したレーダ映像のデータを映像化して表示する。 A radar transmission unit 1 emits a radar beam toward the sea. The radar receiver 2 receives radar beams reflected from the sea. The sea surface measurement device 3 measures sea surface waves by measuring sea surface clutter in radar images. The radar image display unit 4 visualizes and displays the radar image data acquired, processed, and created by the sea level measuring device 3 .

本開示の第１の海面計測処理の手順を図３に示す。図３の左上欄では、画像分割部３１は、レーダ映像を取得する。図３の右上欄では、画像分割部３１は、レーダ画像を分割して各分割画像を生成する（ステップＳ１）。例えば、レーダ画像は、ｘ方向に４分割され、ｙ方向に４分割され、全体として４×４＝１６分割されている。 FIG. 3 shows the procedure of the first sea level measurement process of the present disclosure. In the upper left column of FIG. 3, the image dividing unit 31 acquires radar images. In the upper right column of FIG. 3, the image dividing unit 31 divides the radar image to generate each divided image (step S1). For example, the radar image is divided into 4 parts in the x direction, 4 parts in the y direction, and 4×4=16 parts as a whole.

図３の左右下欄では、海面計測部３２は、各分割画像での波数空間解析又は実空間解析に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかを計測する（ステップＳ２）。例えば、海面の波長は、図３の左右下欄の矢印の長さにより表され、海面の波向きは、図３の左右下欄の矢印の方向で表され、海面の波速は、図３の左右下欄の数値で表され、海面の波高は、図３の左右下欄の階調で表される。 In the left and right lower columns of FIG. 3, the sea surface measurement unit 32 calculates at least one of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in each divided image based on wave number space analysis or real space analysis in each divided image. Measure (step S2). For example, the wavelength of the sea surface is represented by the length of the arrows in the lower left and right columns of FIG. 3, the wave direction of the sea surface is represented by the direction of the arrows in the lower left and right columns of FIG. The wave height on the sea surface is represented by the gradation in the lower left and right columns of FIG.

図３の左右下欄では、擾乱検出部３３は、一の分割画像が表す評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、一の分割画像の周囲分割画像が表す周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、の比較に基づいて、評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する（ステップＳ３）。ここで、１６個の各分割画像のうち、上から３行目かつ左から１列目の分割画像において、定置網が設置されており、海面の擾乱が存在しうる。 In the left and right lower columns of FIG. 3, the disturbance detection unit 33 detects at least one of the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in the evaluation sea area represented by one divided image, and the surrounding area represented by the divided image of one divided image. Detect the presence of disturbances in the wavelength, direction, speed and/or height of the sea surface in the assessment area based on a comparison of the wavelength, direction, speed and/or height of the sea surface in the area. step S3). Here, among the 16 divided images, in the divided image on the third row from the top and the first column from the left, a fixed net is installed, and disturbance of the sea surface may exist.

図３の左下欄では、１６個の各分割画像のうち、上から２行目かつ左から３列目の分割画像について、評価海域とされている。そして、１６個の各分割画像のうち、上記の分割画像の周囲の分割画像について、周囲海域とされている。さらに、上記の評価海域での海面の波向き（図３の左下欄の矢印の方向）は、上記の周囲海域での海面の波向きと比べて、大差はない。よって、上記の評価海域での海面の波向きの擾乱は存在しない。 In the lower left column of FIG. 3, among the 16 divided images, the divided image on the second row from the top and the third column from the left is the evaluation sea area. Among the 16 divided images, the divided images surrounding the above divided images are regarded as the surrounding sea area. Furthermore, the direction of waves on the sea surface in the evaluation sea area (the direction of the arrow in the lower left column of FIG. 3) does not differ greatly from the direction of waves on the sea surface in the surrounding sea area. Therefore, there is no wave direction disturbance on the sea surface in the above evaluation sea area.

図３の右下欄では、１６個の各分割画像のうち、上から３行目かつ左から１列目の分割画像について、評価海域とされている。そして、１６個の各分割画像のうち、上記の分割画像の周囲の分割画像について、周囲海域とされている。さらに、上記の評価海域での海面の波向き（図３の右下欄の矢印の方向）は、上記の周囲海域での海面の波向きと比べて、大差がある。よって、上記の評価海域での海面の波向きの擾乱が存在する。 In the lower right column of FIG. 3, among the 16 divided images, the divided image on the third row from the top and the first column from the left is regarded as the evaluation sea area. Among the 16 divided images, the divided images surrounding the above divided images are regarded as the surrounding sea area. Furthermore, the direction of waves on the sea surface in the evaluation sea area (the direction of the arrow in the lower right column of FIG. 3) differs greatly from the direction of waves on the sea surface in the surrounding sea area. Therefore, there is a disturbance in the wave direction of the sea surface in the above evaluation sea area.

このように、海面の波浪を計測するにあたり、レーダ目標検出システムＲの保守管理を行うのみでよく、海面クラッタの画像検出を行うのみでよい。そして、各分割画像が表す各海域において、海面の擾乱を個別に検出することができる。 In this way, when measuring waves on the sea surface, it is only necessary to perform maintenance and management of the radar target detection system R, and it is only necessary to perform image detection of sea surface clutter. Then, in each sea area represented by each divided image, sea surface disturbance can be detected individually.

本開示の第２の海面計測処理の手順を図４に示す。擾乱検出部３３は、評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの周囲海域にわたる平均値と、の間の差分に基づいて、評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する（ステップＳ３）。 FIG. 4 shows the procedure of the second sea level measurement process of the present disclosure. The disturbance detection unit 33 detects at least one of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in the evaluation sea area, and at least one of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in the surrounding sea area. , the presence of disturbance of at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the evaluation sea area is detected (step S3).

図４の左上欄では、１６個の各分割画像のうち、上から２行目かつ左から３列目の分割画像について、評価海域とされている。そして、１６個の各分割画像のうち、上記の分割画像の周囲の分割画像について、周囲海域とされている。さらに、上記の評価海域について、海面の波浪のパラメータがｅとされ、上記の周囲海域について、海面の波浪のパラメータがｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４、ｐ５、ｐ６、ｐ７、ｐ８とされている。 In the upper left column of FIG. 4, among the 16 divided images, the divided image on the second row from the top and the third column from the left is the evaluation sea area. Among the 16 divided images, the divided images surrounding the above divided images are regarded as the surrounding sea area. Further, for the evaluation sea area, the sea surface wave parameter is set to e, and for the surrounding sea area, the sea surface wave parameters are p 1 , p 2 , p 3 , p 4 , p 5 , p 6 , p 7 , p8 .

図４の右上欄及び左下欄では、上記の周囲海域について、海面の波浪のパラメータの平均値がｐ＝Σｐｉ／８とされ、上記の評価海域について、海面の波浪のパラメータと上記の平均値との間の差分がｅ’＝ｅ－ｐとされ、上記の周囲海域について、海面の波浪のパラメータと上記の平均値との間の差分がｐｉ’＝ｐｉ－ｐ（ｉ＝１～８）とされている。 In the upper right column and the lower left column of FIG. 4, the average value of the sea surface wave parameter is p=Σp i /8 for the above surrounding sea area, and the sea surface wave parameter and the above average value for the above evaluation sea area is given as e′=ep, and for the above surrounding sea area, the difference between the sea surface wave parameter and the above average value is p i '=p i -p (i=1 to 8).

図４の右下欄では、上記の評価海域について、上記の差分ｅ’がある程度は０と一致するときには、上記の周囲海域と比べて、海面の波浪のパラメータの擾乱が存在しない。一方で、上記の評価海域について、上記の差分ｅ’がある程度も０と一致しないときには、上記の周囲海域と比べて、海面の波浪のパラメータの擾乱が存在する。 In the lower right column of FIG. 4, there is no perturbation of the sea surface wave parameters for the above evaluation sea area compared to the above surrounding sea area when the above difference e' is to some extent equal to 0. On the other hand, for the above evaluation sea area, when the above difference e' is not equal to 0 to some extent, there is a perturbation of the sea surface wave parameters compared to the above surrounding sea area.

このように、各分割画像が表す各海域において、上記の差分ｅ’が大きい（小さい）ときには、海面の擾乱が存在する（存在しない）ことを個別に検出することができる。 In this way, in each sea area represented by each divided image, when the difference e' is large (small), it is possible to individually detect the presence (absence) of sea surface disturbance.

本開示の第３の海面計測処理の手順を図５に示す。画像分割部３１が、各分割画像の大きさを可変に設定することにより（ステップＳ１）、擾乱検出部３３は、一の分割画像が表す評価海域の大きさを可変に設定する（ステップＳ３）。 FIG. 5 shows the procedure of the third sea level measurement process of the present disclosure. The image dividing unit 31 variably sets the size of each divided image (step S1), and the disturbance detection unit 33 variably sets the size of the evaluation sea area represented by one divided image (step S3). .

図５の左欄では、レーダ画像は、ｘ方向に４分割され、ｙ方向に４分割され、全体として４×４＝１６分割されている。そして、１６個の各分割画像について、評価海域とされている。さらに、１６個の各評価海域について、海面の波浪のパラメータの擾乱の有無が検出されている。よって、大局的かつ高精度な海面計測を実行することができる。 In the left column of FIG. 5, the radar image is divided into 4 parts in the x direction and 4 parts in the y direction, for a total of 4×4=16 parts. Each of the 16 divided images is set as an evaluation sea area. Further, for each of the 16 evaluation sea areas, the presence or absence of perturbation of sea surface wave parameters is detected. Therefore, global and highly accurate sea level measurement can be performed.

図５の右欄では、レーダ画像は、ｘ方向に８分割され、ｙ方向に８分割され、全体として８×８＝６４分割されている。そして、６４個の各分割画像について、評価海域とされている。さらに、６４個の各評価海域について、海面の波浪のパラメータの擾乱の有無が検出されている。よって、局所的な海面計測を実行することができる。 In the right column of FIG. 5, the radar image is divided into 8 divisions in the x direction and 8 divisions in the y direction, for a total of 8×8=64 divisions. Then, each of the 64 divided images is set as an evaluation sea area. Further, for each of the 64 evaluation sea areas, the presence or absence of perturbation of sea surface wave parameters is detected. Thus, local sea level measurements can be performed.

このように、小さい分割画像での局所的な海面計測結果と、大きい分割画像での大局的かつ高精度な海面計測結果と、のいずれかを選択することができる。なお、レーダ画像のうち、ある分割画像を小さくしてもよく、他の分割画像を大きくしてもよい。 In this way, it is possible to select either a local sea level measurement result with a small divided image or a global and highly accurate sea level measurement result with a large divided image. Note that, among the radar images, a certain divided image may be made smaller, and other divided images may be made larger.

本開示の第４の海面計測処理の手順を図６に示す。画像分割部３１が、各分割画像の形状を可変に設定することにより（ステップＳ１）、擾乱検出部３３は、一の分割画像が表す評価海域の形状を可変に設定する（ステップＳ３）。 FIG. 6 shows the procedure of the fourth sea level measurement process of the present disclosure. The image dividing unit 31 variably sets the shape of each divided image (step S1), and the disturbance detection unit 33 variably sets the shape of the evaluation sea area represented by one divided image (step S3).

図６の左欄では、レーダ画像は、ｘ方向に４分割され、ｙ方向に４分割され、全体として４×４＝１６分割されている。これは、海面の擾乱のｘ方向（例えば、東西方向。）とｙ方向（例えば、南北方向。）との間の異方性が、沖合等で小さいからである。そして、１６個の各分割画像について、評価海域とされている。さらに、１６個の各評価海域について、海面の波浪のパラメータの擾乱の有無が検出されている。 In the left column of FIG. 6, the radar image is divided into 4 parts in the x direction, 4 parts in the y direction, and 4×4=16 parts in total. This is because the anisotropy between the x-direction (for example, east-west direction) and the y-direction (for example, north-south direction) of the sea surface disturbance is small offshore. Each of the 16 divided images is set as an evaluation sea area. Further, for each of the 16 evaluation sea areas, the presence or absence of perturbation of sea surface wave parameters is detected.

図６の右欄では、レーダ画像は、ｘ方向に１分割され、ｙ方向に４分割され、全体として１×４＝４分割されている。これは、海面の擾乱のｘ方向（例えば、海岸線と平行な方向。）とｙ方向（例えば、海岸から沖合への方向。）との間の異方性が、海岸等で大きいからである。そして、４個の各分割画像について、評価海域とされている。さらに、４個の各評価海域について、海面の波浪のパラメータの擾乱の有無が検出されている。 In the right column of FIG. 6, the radar image is divided into 1 part in the x direction, 4 parts in the y direction, and 1×4=4 parts as a whole. This is because the anisotropy between the x-direction (for example, the direction parallel to the coastline) and the y-direction (for example, the direction from the coast to the offshore) of the sea surface disturbance is large at the coast. Each of the four divided images is set as an evaluation sea area. Further, for each of the four evaluation sea areas, the presence or absence of perturbation of sea surface wave parameters is detected.

このように、海面の擾乱の異方性が海岸等で大きい（沖合等で小さい）ときには、各分割画像の形状に異方性を持たせる（持たせない）ことができる。なお、レーダ画像のうち、ある分割画像を長方形としてもよく、他の分割画像を正方形としてもよい。 In this way, when the anisotropy of the sea surface disturbance is large at the coast or the like (small at the offshore or the like), the shape of each divided image can be made anisotropic (or not). Of the radar images, a certain divided image may be rectangular, and the other divided images may be square.

まず、海面計測部３２が、各分割画像での「波数空間解析」に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高を計測する方法を説明する。 First, a method for measuring the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in each divided image by the sea surface measurement unit 32 based on the "wavenumber space analysis" in each divided image will be described.

本開示の海面の波長及び波向きの計測方法を図７に示す。海面計測部３２は、各フーリエスペクトルの波数空間でのピーク位置に基づいて、各分割画像での海面の波長及び波向きの少なくともいずれかを計測する（ステップＳ２）。 FIG. 7 shows the method of measuring sea surface wavelength and wave direction of the present disclosure. The sea surface measurement unit 32 measures at least one of the wavelength and wave direction of the sea surface in each divided image based on the peak position in the wave number space of each Fourier spectrum (step S2).

具体的には、Ｂスコープ画像をＸＹ座標画像に座標変換し、ＳＴＣ処理を実行し、円形画像から方形画像のみ切り出し、海面計測対象のレーダ画像とする。次に、前回スキャン及び今回スキャンの各分割画像について、それぞれ、前回スキャン及び今回スキャンの各スペクトルを生成する。次に、前回スキャン及び今回スキャンの各スペクトルを乗算し、前回スキャンと今回スキャンとの間の各クロススペクトルＣＳを生成する。次に、前回スキャンと今回スキャンとの間の各クロススペクトルＣＳを、ｋｘ及びｋｙを座標軸とする波数座標からλｘ＝１／ｋｘ及びλｙ＝１／ｋｙを座標軸とする波長座標へと座標変換する。 Specifically, the B-scope image is coordinate-transformed into an XY coordinate image, STC processing is performed, and only a square image is cut out from the circular image to be used as a radar image for sea level measurement. Next, each spectrum of the previous scan and the current scan is generated for each divided image of the previous scan and the current scan. Next, each spectrum of the previous scan and the current scan is multiplied to generate each cross spectrum CS between the previous scan and the current scan. Next, each cross spectrum CS between the previous scan and the current scan is converted from wave number coordinates with k x and k y as coordinate axes to wavelengths with λ x = 1/k x and λ y = 1/k y as coordinate axes. Coordinate transformation to coordinates.

ここで、前回スキャンと今回スキャンとの間の各クロススペクトルにおいて、ピーク位置は（λｘｐ、λｙｐ）である。そこで、波長λ及び波向きθを数式１、２により算出する。

Figure 0007222689000001
Figure 0007222689000002
 Here, in each cross spectrum between the previous scan and the current scan, the peak positions are (λ xp , λ yp ). Therefore, the wavelength λ and the wave direction θ are calculated by Equations 1 and 2.
Figure 0007222689000001
Figure 0007222689000002

このように、波数空間解析により実空間解析と比べて、海面の波長及び波向きの少なくともいずれかを容易に計測することができる。そして、各分割画像が表す各海域において、海面の波長及び波向きの少なくともいずれかを個別に計測することができる。なお、海面の波長及び波向きの少なくともいずれかを計測するにあたり、乗算後の各クロススペクトルを利用してもよいが、乗算前の各スペクトルを利用してもよい。また、乗算後の各クロススペクトル又は乗算前の各スペクトルを算出するにあたり、過去から現在に渡る複数個の乗算後の各クロススペクトル又は乗算前の各スペクトルを平均してもよい。 Thus, wave number space analysis makes it possible to easily measure at least one of the wavelength and wave direction of the sea surface compared to real space analysis. Then, at least one of the wavelength and wave direction of the sea surface can be individually measured in each sea area represented by each divided image. In measuring at least one of the wavelength and wave direction of the sea surface, each cross spectrum after multiplication may be used, but each spectrum before multiplication may be used. Further, in calculating each cross spectrum after multiplication or each spectrum before multiplication, a plurality of cross spectra after multiplication or each spectrum before multiplication from the past to the present may be averaged.

本開示の海面の波速の計測方法を図８に示す。海面計測部３２は、先の時刻での各フーリエスペクトルのピーク位相と、後の時刻での各フーリエスペクトルのピーク位相と、の間の差分に基づいて、各分割画像での海面の波速を計測する（ステップＳ２）。 FIG. 8 shows the method of measuring the wave velocity on the sea surface of the present disclosure. The sea surface measurement unit 32 measures the wave velocity of the sea surface in each split image based on the difference between the peak phase of each Fourier spectrum at the earlier time and the peak phase of each Fourier spectrum at the later time. (step S2).

具体的には、Ｂスコープ画像をＸＹ座標画像に座標変換し、ＳＴＣ処理を実行し、円形画像から方形画像のみ切り出し、海面計測対象のレーダ画像とする。次に、前回スキャン及び今回スキャンの各分割画像について、それぞれ、前回スキャン及び今回スキャンの各スペクトルを生成する。次に、前回スキャン及び今回スキャンの各スペクトルを乗算し、前回スキャンと今回スキャンとの間の各クロススペクトルＣＳを生成する。 Specifically, the B-scope image is coordinate-transformed into an XY coordinate image, STC processing is performed, and only a square image is cut out from the circular image to be used as a radar image for sea level measurement. Next, each spectrum of the previous scan and the current scan is generated for each divided image of the previous scan and the current scan. Next, each spectrum of the previous scan and the current scan is multiplied to generate each cross spectrum CS between the previous scan and the current scan.

ここで、前回スキャンと今回スキャンとの間の各クロススペクトルにおいて、ピーク位置は（ｋｘｐ、ｋｙｐ）である。そこで、各クロススペクトルのピーク位相ＣＳθ（ｋｘｐ、ｋｙｐ）を数式３により算出し、波速ｖを数式４により算出する。ただし、τは、前回スキャンと今回スキャンとの間の時間間隔（例えば、アンテナの回転周期。）である。

Figure 0007222689000003
Figure 0007222689000004
 Here, in each cross spectrum between the previous scan and the current scan, the peak positions are (k xp , kyp ). Therefore, the peak phase CS θ (k xp , kyp ) of each cross spectrum is calculated by Equation 3, and the wave velocity v is calculated by Equation 4. However, τ is the time interval between the previous scan and the current scan (for example, the rotation period of the antenna).
Figure 0007222689000003
Figure 0007222689000004

このように、波数空間解析により実空間解析と比べて、海面の波速を容易に計測することができる。そして、各分割画像が表す各海域において、海面の波速を個別に計測することができる。なお、ナイキスト条件２πｖ／λ＜π／τを満たさないときには、海面の波速を正しく計測することができないことに留意すべきである。また、乗算後の各クロススペクトル又は乗算前の各スペクトルを算出するにあたり、過去から現在に渡る複数個の乗算後の各クロススペクトル又は乗算前の各スペクトルを平均してもよい。 Thus, the wave velocity on the sea surface can be easily measured by the wave number space analysis compared to the real space analysis. Then, the wave velocity on the sea surface can be individually measured in each sea area represented by each divided image. It should be noted that when the Nyquist condition 2πv/λ<π/τ is not satisfied, the wave velocity on the sea surface cannot be measured correctly. Further, in calculating each cross spectrum after multiplication or each spectrum before multiplication, a plurality of cross spectra after multiplication or each spectrum before multiplication from the past to the present may be averaged.

本開示の海面の波高の計測方法を図９に示す。海面計測部３２は、（１）先の時刻での各フーリエスペクトルの各波数での位相と、後の時刻での各フーリエスペクトルの各波数での位相と、の間の差分に基づいて、各フーリエスペクトルの各波数に対応する計測波速を算出し、（２）重力波の分散関係及び各フーリエスペクトルの各波数に対応する波長に基づいて、各フーリエスペクトルの各波数に対応する理論波速を算出し、（３）各フーリエスペクトルの各波数に対応する計測波速と理論波速との間の一致程度に基づいて、各フーリエスペクトルの各波数での振幅を信号成分と雑音成分とに分類し、（４）有義波高の経験式及び各フーリエスペクトルの全波数にわたる信号対雑音比に基づいて、各分割画像での海面の波高を計測する（ステップＳ２）。 FIG. 9 shows the method of measuring the wave height of the sea surface of the present disclosure. (1) Based on the difference between the phase at each wavenumber of each Fourier spectrum at the earlier time and the phase at each wavenumber of each Fourier spectrum at the later time, each Calculate the measured wave velocity corresponding to each wavenumber of the Fourier spectrum, and (2) Calculate the theoretical wave velocity corresponding to each wavenumber of each Fourier spectrum based on the dispersion relationship of gravitational waves and the wavelength corresponding to each wavenumber of each Fourier spectrum. and (3) classifying the amplitude at each wavenumber of each Fourier spectrum into a signal component and a noise component based on the degree of agreement between the measured wave velocity and the theoretical wave velocity corresponding to each wavenumber of each Fourier spectrum, ( 4) Based on the empirical formula of significant wave height and the signal-to-noise ratio over all wavenumbers of each Fourier spectrum, measure the wave height of the sea surface in each split image (step S2).

具体的には、Ｂスコープ画像をＸＹ座標画像に座標変換し、ＳＴＣ処理を実行し、円形画像から方形画像のみ切り出し、海面計測対象のレーダ画像とする。次に、前回スキャン及び今回スキャンの各分割画像について、それぞれ、前回スキャン及び今回スキャンの各スペクトルを生成する。次に、前回スキャン及び今回スキャンの各スペクトルを乗算し、前回スキャンと今回スキャンとの間の各クロススペクトルＣＳを生成する。 Specifically, the B-scope image is coordinate-transformed into an XY coordinate image, STC processing is performed, and only a square image is cut out from the circular image to be used as a radar image for sea level measurement. Next, each spectrum of the previous scan and the current scan is generated for each divided image of the previous scan and the current scan. Next, each spectrum of the previous scan and the current scan is multiplied to generate each cross spectrum CS between the previous scan and the current scan.

そして、各クロススペクトルの各波数での位相ＣＳθ（ｋｘ、ｋｙ）を数式５により算出し、各クロススペクトルの各波数での振幅ＣＳｐ（ｋｘ、ｋｙ）を数式６により算出し、各クロススペクトルの各波数に対応する計測波速ｖｍ（ｋｘ、ｋｙ）を数式７により算出し、各クロススペクトルの各波数に対応する理論波速ｖｔ（ｋｘ、ｋｙ）を数式８により算出する。ここで、ｇは、重力加速度（＝９．８ｍ／ｓ２）であり、重力波の分散関係において、沖合では水深は波高より十分に深いことを考慮している。

Figure 0007222689000005
Figure 0007222689000006
Figure 0007222689000007
Figure 0007222689000008
 Then, the phase CS θ (k x , ky ) at each wave number of each cross spectrum is calculated by Equation 5, and the amplitude CS p (k x , ky ) at each wave number of each cross spectrum is calculated by Equation 6. Then, the measured wave velocity v m (k x , ky ) corresponding to each wave number of each cross spectrum is calculated by Equation 7, and the theoretical wave velocity v t (k x , ky ) corresponding to each wave number of each cross spectrum is calculated as It is calculated by Equation 8. Here, g is the gravitational acceleration (=9.8 m/s 2 ), and in the dispersion relationship of the gravitational waves, it is considered that the water depth is sufficiently deeper than the wave height offshore.
Figure 0007222689000005
Figure 0007222689000006
Figure 0007222689000007
Figure 0007222689000008

そして、計測波速ｖｍ（ｋｘ、ｋｙ）と理論波速ｖｔ（ｋｘ、ｋｙ）とがある程度は一致するときには、振幅ＣＳｐ（ｋｘ、ｋｙ）を信号成分Ｓ（ｋｘ、ｋｙ）に分類する。一方で、計測波速ｖｍ（ｋｘ、ｋｙ）と理論波速ｖｔ（ｋｘ、ｋｙ）とがある程度も一致しないときには、振幅ＣＳｐ（ｋｘ、ｋｙ）を雑音成分Ｎ（ｋｘ、ｋｙ）に分類する。さらに、各クロススペクトルの全波数にわたる信号対雑音比ＳＮＲを数式９により算出し、波高Ｈを数式１０により算出する。ここで、ａ及びｂは、有義波高の実測結果に基づく値である。

Figure 0007222689000009
Figure 0007222689000010
 Then, when the measured wave velocity v m (k x , ky ) and the theoretical wave velocity v t (k x , ky ) match to some extent, the amplitude CS p (k x , ky ) is replaced by the signal component S (k x , k y ). On the other hand, when the measured wave velocity v m (k x , ky ) and the theoretical wave velocity v t (k x , ky ) do not match to some extent, the amplitude CS p (k x , ky ) is replaced by the noise component N(k x , k y ). Furthermore, the signal-to-noise ratio SNR over all wavenumbers of each cross spectrum is calculated by Equation 9, and the wave height H is calculated by Equation 10. Here, a and b are values based on actual measurement results of significant wave height.
Figure 0007222689000009
Figure 0007222689000010

このように、波数空間解析により実空間解析と比べて、海面の波高を容易に計測することができる。そして、各分割画像が表す各海域において、海面の波高を個別に計測することができる。なお、海面の波高を計測するにあたり、乗算後の各クロススペクトルを利用してもよいが、乗算前の各スペクトルを利用してもよい。また、乗算後の各クロススペクトル又は乗算前の各スペクトルを算出するにあたり、過去から現在に渡る複数個の乗算後の各クロススペクトル又は乗算前の各スペクトルを平均してもよい。 Thus, the wave height of the sea surface can be easily measured by the wave number space analysis compared to the real space analysis. Then, the wave height of the sea surface can be individually measured in each sea area represented by each divided image. In measuring the wave height of the sea surface, each cross spectrum after multiplication may be used, but each spectrum before multiplication may be used. Further, in calculating each cross spectrum after multiplication or each spectrum before multiplication, a plurality of cross spectra after multiplication or each spectrum before multiplication from the past to the present may be averaged.

次に、海面計測部３２が、各分割画像での「実空間解析」に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高を計測する方法を説明する。 Next, a method for measuring the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in each split image by the sea surface measurement unit 32 based on the "real space analysis" in each split image will be described.

海面計測部３２は、（１）レーダ反射強度が高い海面クラッタを、海面の波頭として観測し、（２）海面の波頭の間隔に基づいて、海面の波長を計測し、（３）海面の波頭の位置の変化に基づいて、海面の波向き及び波速を計測し、（４）海面クラッタのレーダ反射強度のコントラストに基づいて、海面の波高を計測する（ステップＳ２）。 The sea surface measurement unit 32 (1) observes sea surface clutter with high radar reflection intensity as wave crests on the sea surface, (2) measures the wavelength of the sea surface based on the interval between the wave crests on the sea surface, and (3) wave crests on the sea surface. (4) measure the wave height on the sea surface based on the contrast of the radar reflection intensity of the sea surface clutter (step S2).

本開示の海面計測装置及び海面計測プログラムは、例えば、海面の波浪が激しい海域を特定することができ、船舶又は航空機が近づけない海域を特定することができる。 The sea level measurement device and the sea level measurement program of the present disclosure can, for example, identify sea areas where sea surface waves are severe, and can identify sea areas that ships or aircraft cannot approach.

Ｒ：レーダ目標検出システム
１：レーダ送信部
２：レーダ受信部
３：海面計測装置
４：レーダ映像表示部
３１：画像分割部
３２：海面計測部
３３：擾乱検出部 R: Radar target detection system 1: Radar transmission unit 2: Radar reception unit 3: Sea level measurement device 4: Radar image display unit 31: Image division unit 32: Sea level measurement unit 33: Disturbance detection unit

Claims (5)

レーダ画像を分割して各分割画像を生成する画像分割部と、
各分割画像での波数空間解析又は実空間解析に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかを計測する海面計測部と、
一の分割画像が表す評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、前記一の分割画像の周囲分割画像が表す周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、の比較に基づいて、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する擾乱検出部と、
を備え、前記画像分割部が、各分割画像の形状の異方性を可変に設定することにより、前記擾乱検出部は、前記一の分割画像が表す前記評価海域の海面の擾乱の異方性に応じて、前記一の分割画像が表す前記評価海域の形状の異方性を可変に設定する
ことを特徴とする海面計測装置。 an image dividing unit that divides a radar image to generate each divided image;
a sea surface measurement unit that measures at least one of the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in each divided image based on wave number space analysis or real space analysis in each divided image;
At least one of the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in the evaluation sea area represented by one divided image, and the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in the surrounding sea area represented by the surrounding divided images of the one divided image a disturbance detection unit that detects the presence of disturbance of at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the evaluation sea area based on a comparison of at least one of
wherein the image dividing unit variably sets the anisotropy of the shape of each divided image, so that the disturbance detection unit detects the anisotropy of the sea surface disturbance in the evaluation sea area represented by the one divided image variably set the anisotropy of the shape of the evaluation sea area represented by the one divided image according to
A sea level measuring device characterized by: 前記擾乱検出部は、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、前記周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの前記周囲海域にわたる平均値と、の間の差分に基づいて、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する
ことを特徴とする、請求項１に記載の海面計測装置。 The disturbance detection unit detects at least one of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in the evaluation sea area, and at least one of the sea surface wavelength, wave direction, wave speed, and wave height in the surrounding sea area. Detecting the presence of disturbance of at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the evaluation sea area based on the difference between the average value and Sea level measurement device. 前記画像分割部が、各分割画像の大きさを可変に設定することにより、前記擾乱検出部は、前記一の分割画像が表す前記評価海域の大きさを可変に設定する
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の海面計測装置。 The image dividing unit variably sets the size of each divided image, so that the disturbance detection unit variably sets the size of the evaluation sea area represented by the one divided image. The sea level measuring device according to claim 1 or 2. 前記海面計測部は、（１）先の時刻での各スペクトルの各波数での位相と、後の時刻での各スペクトルの各波数での位相と、の間の差分に基づいて、各スペクトルの各波数に対応する計測波速を算出し、（２）重力波の分散関係及び各スペクトルの各波数に対応する波長に基づいて、各スペクトルの各波数に対応する理論波速を算出し、（３）各スペクトルの各波数に対応する計測波速と理論波速との間の一致程度に基づいて、各スペクトルの各波数での振幅を信号成分と雑音成分とに分類し、（４）有義波高の経験式及び各スペクトルの全波数にわたる信号対雑音比に基づいて、各分割画像での海面の波高を計測するThe sea level measurement unit (1) measures each spectrum based on the difference between the phase at each wavenumber of each spectrum at an earlier time and the phase at each wavenumber of each spectrum at a later time, Calculate the measured wave velocity corresponding to each wavenumber, (2) Calculate the theoretical wave velocity corresponding to each wavenumber of each spectrum based on the dispersion relationship of gravitational waves and the wavelength corresponding to each wavenumber of each spectrum, (3) Based on the degree of agreement between the measured wave velocity and the theoretical wave velocity corresponding to each wavenumber of each spectrum, the amplitude at each wavenumber of each spectrum is classified into a signal component and a noise component, and (4) experience of significant wave height Measure the sea surface wave height in each split image based on the equation and the signal-to-noise ratio over all wavenumbers of each spectrum
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の海面計測装置。The sea level measuring device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that: レーダ画像を分割して各分割画像を生成する画像分割ステップと、
各分割画像での波数空間解析又は実空間解析に基づいて、各分割画像での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかを計測する海面計測ステップと、
一の分割画像が表す評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、前記一の分割画像の周囲分割画像が表す周囲海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかと、の比較に基づいて、前記評価海域での海面の波長、波向き、波速及び波高の少なくともいずれかの擾乱の存在を検出する擾乱検出ステップと、
を順にコンピュータに実行させ、前記画像分割ステップが、各分割画像の形状の異方性を可変に設定することにより、前記擾乱検出ステップは、前記一の分割画像が表す前記評価海域の海面の擾乱の異方性に応じて、前記一の分割画像が表す前記評価海域の形状の異方性を可変に設定する
ことを特徴とする海面計測プログラム。 an image segmentation step of segmenting a radar image to generate each segmented image;
a sea surface measurement step of measuring at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in each divided image based on the wave number space analysis or real space analysis in each divided image;
At least one of the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in the evaluation sea area represented by one divided image, and the wavelength, wave direction, wave speed, and wave height of the sea surface in the surrounding sea area represented by the surrounding divided images of the one divided image a disturbance detection step of detecting the presence of a disturbance of at least one of the wavelength, wave direction, wave speed and wave height of the sea surface in the evaluation sea area based on a comparison of at least one of
are sequentially executed by the computer, and the image division step variably sets the anisotropy of the shape of each divided image, so that the disturbance detection step detects the disturbance of the sea surface in the evaluation sea area represented by the one divided image variably set the anisotropy of the shape of the evaluation sea area represented by the one divided image according to the anisotropy of
A sea level measurement program characterized by :
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