SARscape數(shù)據(jù)處理

1、SARscape下雷達(dá)圖像一般處理與應(yīng)用sarscape 多視處理 雷達(dá)圖像 地理編碼 slc圖像 濾波 洪水監(jiān)測 作物監(jiān)測SAR系統(tǒng)可以通過多種方式獲得圖像，如單通道或雙通道模式（如HH、HH / HV或VV / VH)、干涉 (單軌或多軌)模式、極化模式(HH,HV,VH,VV)、干涉及極化組合采集模式，不同的獲取模式對應(yīng)了不同的處理方法，可分為以下四種： ·   雷達(dá)強(qiáng)度圖像處理·   雷達(dá)干涉測量（InSAR/DInSAR）· 極化雷達(dá)處理（PolSAR）· 極化雷達(dá)干涉測量（PoIInSAR）本文介紹的是雷達(dá)強(qiáng)度圖像的處理。

2、1 處理流程如下圖是利用SARscape雷達(dá)圖像基本處理工具，基于不同雷達(dá)數(shù)據(jù)情況，執(zhí)行雷達(dá)圖像處理和應(yīng)用的流程圖。單雷達(dá)圖像處理與應(yīng)用流程圖單一傳感器，單一模式，多時(shí)相雷達(dá)圖像處理與應(yīng)用流程圖單/多傳感器，多模式，多時(shí)相雷達(dá)圖像處理與應(yīng)用流程圖2 處理流程關(guān)鍵技術(shù)下面介紹流程中相關(guān)技術(shù)。(1)  聚焦處理對雷達(dá)系統(tǒng)的RAW數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的反射綠利用經(jīng)過優(yōu)化的調(diào)焦算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速聚焦處理，直接輸出單視復(fù)數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)（SLC數(shù)據(jù)）。(2)  多視處理為了得到最高空間分辨率的SAR圖像，SAR信號處理器使用完整的合成孔徑和所有的信號數(shù)據(jù)，如單視復(fù)數(shù)（SLC）SAR圖像產(chǎn)品，使得SA

3、R圖像包含很多的斑點(diǎn)噪聲。多視處理的目的是為了抑制SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲。Multilooking工具支持距離向多視和方位向多視，處理得到的多視強(qiáng)度圖像是距離向和/或方位向像元分辨率的平均值。為了提高多視圖像的輻射分辨率，降低了空間分辨率。Multilooking工具支持SLC強(qiáng)度數(shù)據(jù)或距離向強(qiáng)度數(shù)據(jù)的輸入。對SLC圖像(*_slc)多視處理的結(jié)果（右邊*_pwr）(3)  圖像配準(zhǔn) 提供Coregistration工具，使用交叉相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)覆蓋同一地區(qū)的多幅雷達(dá)影像的自動配準(zhǔn)，以達(dá)到亞像素配準(zhǔn)精度，整個(gè)過程采用全自動的方式。(4)  濾波 Filtering工具提供一系列濾

4、波用于去除雷達(dá)圖像的斑點(diǎn)噪聲，可用于單波段雷達(dá)圖像和多時(shí)相雷達(dá)圖像。對于單波段雷達(dá)圖像，提供的濾波包括：Mean、Median、Mode、EPS、Frost、Lee、Anisotropic Non-Linear Diffusion。對于多時(shí)相雷達(dá)圖像，提供的濾波包括：De Grandi、Anisotropic Non-Linear Diffusion多時(shí)相濾波結(jié)果（左-原圖像，中-De Grandi濾波，右-Anisotropic Non-Linear Diffusion 濾波）(5)  特征提取Feature Extraction工具是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論，能夠從SAR圖像和InSAR

5、數(shù)據(jù)中提取不同特征參數(shù)，用于圖像分割、分類或定量分析等。包括：(一)   相干性計(jì)算（Coherence）可以計(jì)算兩個(gè)SLC圖像的相干性，得到一幅01值范圍的圖像。包括兩個(gè)處理過程：l  系統(tǒng)性的空間去相關(guān)l  主圖像和從圖像之間的時(shí)間去相關(guān)得到的相干性產(chǎn)品具有兩層應(yīng)用目的：l  確定干涉相位的質(zhì)量，低相干的InSAR像對不能獲得可靠的相位測量。l  提取地面特征屬性及其時(shí)空變化等相關(guān)的專題信息。(二)   變異系數(shù)（Coefficient of Variation）Coefficient of Variation

6、工具可以計(jì)算圖像變異系數(shù)，得到變異系數(shù)圖像。(三)   圖像比率（Ratio） Ratio工具可以對已配準(zhǔn)或地理編碼的多時(shí)相雷達(dá)強(qiáng)度圖像，可視化分析時(shí)空變化信息。(四)   多時(shí)相特征（Multi Temporal Features）Multi Temporal Features工具可以對已配準(zhǔn)或者地理編碼的多時(shí)相雷達(dá)強(qiáng)度圖像進(jìn)行特征統(tǒng)計(jì)，可計(jì)算特征包括：均值（Mean）、標(biāo)準(zhǔn)差（Std）、中值（Median）、梯度（Gradient）、最大值（Max）、最小值（Min）、跨度差異（Span Difference）、最大增量（Max Increment）

7、、最大減量（Max Decrement）、跨比（Span Ratio）、最大比率（Max Ratio）、最小比率（Min Ratio）。以圖像格式輸出(6)  地理編碼和輻射定標(biāo)    提供雷達(dá)幾何處理工具和輻射處理Geocoding工具。可以對SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行橢球或地形的地理編碼，可使用標(biāo)準(zhǔn)軌道參數(shù)或地面控制點(diǎn)，基于多普勒距離方程將雷達(dá)坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為給定的地理參考坐標(biāo)系，即完成一般幾何校正或正射糾正過程。 橢球地理編碼（左圖）和地形地理編碼（右圖）在執(zhí)行地理編碼時(shí)，還可以選擇以下處理功能：(一)  輻射定標(biāo)（Radiometric C

8、alibration）校正了三種影響因素：散射區(qū)域、雷達(dá)天線增益和方位向傳輸損失?？蛇x擇三種定標(biāo)輸出結(jié)果：后向散射系數(shù)（Sigma），歸一化后向散射系數(shù)（Gamma），雷達(dá)亮度或者反射值（Beta）。(二)  輻射歸一化（Radiometric Normalization）提供兩種方法：余弦校正或半經(jīng)驗(yàn)修正法（Semi-empirical）。(三)  局部入射角校正（Local Incidence Angle）(四)  疊掩/陰影處理（Layover/Shadow）圖像定標(biāo)結(jié)果（左-后向散射系數(shù)，中-局部入射角地圖，右-疊掩/陰影地圖）提供地理編碼雷達(dá)影像逆轉(zhuǎn)換其

9、他格式的工具，包括轉(zhuǎn)成距離/地面影像、距離/地面點(diǎn)和距離/地面矢量。(7)  定標(biāo)后處理（雷達(dá)輻射校正）提供后向散射系數(shù)后處理Post Calibration工具，減少水分、表面特征等干擾介電常數(shù)而產(chǎn)生對后向散射系數(shù)的影響。提供三種校正：(一)   距離校正（Range correction） 通過識別不同距離方位上的相同土地覆蓋區(qū)域，校正在距離向后向散射變化的影響，(二)   介電常數(shù)影響校正（Dielectric correction）以一個(gè)或者多個(gè)參考影像校正由于時(shí)相造成介電常數(shù)的失真。計(jì)算得到的介電常數(shù)校正系數(shù)還可用于定性濕度指標(biāo)。(三

10、)   絕對校正(Absolute correction)對多時(shí)相的數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上得到校正系數(shù)（二維圖像）。以上三種輻射校正方法可以獨(dú)立運(yùn)行或者組合方法運(yùn)行。(8)  鑲嵌可以將覆蓋相同區(qū)域的多幅雷達(dá)影像拼接成一幅，也支持干涉產(chǎn)品的鑲嵌（如DEM、地表形變圖等）。提供兩種方法：(一)   常規(guī)鑲嵌（Conventional Mosaicing） 適用大部分經(jīng)過地理編碼的雷達(dá)圖像，可以經(jīng)過輻射定標(biāo)或歸一化的后項(xiàng)散射系數(shù)，以及干涉產(chǎn)品。提供五種重疊區(qū)處理方法：取最上層圖像值、均值、取最大空間分辨率（用于DEM鑲嵌）、基于相位值的連貫性和基線上選

11、擇（用于DEM、地表形變圖的鑲嵌）、羽化。(二)   梯度鑲嵌（Gradient Mosaicing）適用于需要在重疊區(qū)繪制切割線的鑲嵌。切割線是基于邊緣檢測技術(shù)自動生成，1250幅JERS-1 SAR圖像鑲嵌結(jié)果(9)  圖像分割支持雷達(dá)或者光學(xué)的分割，分為四步：各向異性非線性擴(kuò)散濾波、邊緣檢測、區(qū)域合并、區(qū)域地圖生成。(一)   邊緣檢測采用Canny邊緣檢測算法，Canny算法不需要依賴區(qū)域分布的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，而是直接基于結(jié)構(gòu)分析進(jìn)行輪廓檢驗(yàn)，支持單個(gè)和多個(gè)圖像文件。(二)   區(qū)域合并采用基于假設(shè)編碼結(jié)構(gòu)的方法，該方法是

12、將圖像分解成同質(zhì)“片段”，之后分別對閉合區(qū)域進(jìn)行編碼。從邊緣檢測圖像中定義的閉合區(qū)域與同質(zhì)“片段”相匹配。(三)   區(qū)域地圖生成(四)   時(shí)變分割可以探測多個(gè)圖像文件之間的變化。 不同時(shí)相雷達(dá)圖像的分割結(jié)果 時(shí)變分割用于檢測變化信息3 典型應(yīng)用 SAR數(shù)據(jù)可以在全天候情況下對研究區(qū)域進(jìn)行量測、分析以及獲取目標(biāo)信息。下面列舉了兩個(gè)應(yīng)用例子：洪水監(jiān)測和農(nóng)作物監(jiān)測，兩個(gè)應(yīng)用方向都是跟氣候聯(lián)系很大。(1)  洪水監(jiān)測數(shù)據(jù)為ENVISAT 的ASAR雷達(dá)數(shù)據(jù)，覆蓋區(qū)域?yàn)槊霞永瓏?。原始?shù)據(jù)參數(shù)如下：·   ASA_WSM_1P level 1b·   Wide Swath Standard Image·  (multi-look ground range)·   Descending orbit·   HH polarization·   Incidence angle 30.95 °·  Nominal resolution   150 x 150 m·