03-SAR数据基本处理

3.多时相SAR提取水稻种植 区
多时相SAR处理
聚焦扩展模块
图像配准 SAR RAW Data 滤波 (多时相图像) 地理编码& 定标 图像镶嵌
聚焦处理
雷达SLC 图像 多视处理
图像分割
特征提取
ENVI
雷达强度图像
图像分类
应用专题：黑龙江水稻种植监测
基于SAR的水稻种植区提取技术流程
多时相水稻监测区域 强度数据
– 使用交叉相关技术多时相SAR数据的自动配准 – 采用全自动方式实现亚像元精度
多时相图像配准操作
• 工具：/SARscape/Basic/Intensity Processing/Coregistration
图像配准结果
• 得到精确的配准结果
第二步：图像滤波
• 多时相雷达图像滤波工具：/SARscape/Basic/Intensity Processing/Filtering/De Grandi Multi-temporal Filtering
练习：多视处理
• • • • • 地面分辨率= pixel spacing slant range /sin(incidence angle) <IncidenceAngle>20.845431300000001</IncidenceAngle> <PixelSpacingRg>4.7330789600000003</PixelSpacingRg> <PixelSpacingAz>4.8717417699999999</PixelSpacingAz> 地距分辨率= 4.733/sin(20.845)=13.295米，距离向视数为1。
• 单视复数（SLC）SAR图像 产品包含很多的斑点噪声， 为了得到最高空间分辨率 的SAR图像，SAR信号处理 器使用完整的合成孔径和 所有的信号数据。 • 多视处理是在图像的距离 向和方位向上的分辨率做 了平均，目的是为了抑制 SAR图像的斑点噪声。 • 多视的图像提高了辐射分 辨率，降低了空间分辨率。
– – – – – – – – – – 标准雷达格式 ENVI标准格式 一般二进制文件 有地理编码的二进制文件 GPS数据 航空SAR（OrbiSAR、TELAER、E-SAR） 矢量数据 特殊格式（ALOS PALSAR KC、ALOS GEO Grid） Tiff格式 ASCII ARCGIS格式
ENVISAT ASAR AP (HH 极化) 数据视数为 1 的图 ( 左 ) 和方位向 视数为 4 的多视图（右）
练习：多视处理
• 以上一步导入RADARSAT-2数据得到的结果，有四个极化 SLC数据为例 • 工具：/SARscape/Basic/Intensity Processing/Multilooking
• 方位向分辨率经过多视后保持与地距分辨率一致，方位向 视数为：13.295/4.8717≈3 • 注：SARscape在视数的自动计算上采取取整的方法。用户 可手动设置视数。
SAR的斑点噪声
多视处理
噪声抑制——滤波
• 单波段雷达图像滤波
– Mean、Median、Mode、EPS、 Frost、Lee、Anisotropic NonLinear Diffusion。
地理编码
• 距离-多普勒方法
– 使用距离-多普勒方程，能计算出传感器和每个后向散射像元的关 系以及它们的相对速度，不仅考虑了像元的几何亮度同时也考虑 了传感器的处理过程，完全重建了成像和几何处理、考虑了地形 影响（前视收缩、叠掩）、地球自转的影响以及在多波谱频移和 方位向几何的地形高度的影响。 – 地理编码一般应用反向解法，DEM或椭球体高度是出发点。
SAR基本处理技术
技术支持邮箱：ENVI-IDL@esrichina.com.cn 技术支持热线：400-819-2881-7 http://blog.sina.com.cn/enviidl
主要内容
1. 数据导入 2. 单景雷达影像处理 3. 多时相雷达影像处理
1.数据导入
数据导入
• 目的：生成SARscape识别的数据格式 • 支持SAR数据， 光学数据，高程数据 （DEM），矢量数据的输入，GPS数据，这 些数据可以是标准格式的，也可以是一般二 进制格式的。
Hale Waihona Puke Baidu
• 生成ENVI及SARscape格式文件
练习：数据导入
• 以RADARSAT-2 SLC数据为例
– /SARscape/Import Data/SAR Spaceborne/RADARSAT-2
2.单景雷达影像处理
单景雷达影像处理流程
聚焦扩展模块
SAR RAW Data
聚焦处理
滤波 (单图像)
incidence angle
radar reflectivity
辐射定标的相关处理
• 定标后处理
– 距离校正 – 介电常数影响校正 – 绝对校正
• 相关处理
– 辐射归一化 – 局部入射角校正 – 叠掩/阴影处理
左-后向散射系数，中-局部入射角地图，右-叠掩/阴影地图
练习：地理编码和辐射定标
• 工具：/SARscape/Basic/Intensity Processing/Geocoding/Geocoding and Radiometric Calibration
1. 距离-多普勒方程
输入 斜距几何
2. 重采样
输出 制图坐标系下的几何（参考 DEM或者椭球体高度）
地理编码
一般精校正结果 正射校正结果
辐射定标——概念
• 后向散射
– 雷达测量的是电磁波脉冲传输和接收的比率，这个比值就叫后向 散射
• 后向散射定标
– – – – 为了对比不同的传感器获取的同一区域影像 同一传感器以不同的工作模式获取的影像 同一传感器不同时相的数据 使用不同的处理方法来计算
辐射定标——方法
雷达方程 辐射定标的基础. 散射体的接收功率Pd , 与散射面积的关系:
Antenna Gain Pattern Scattering Area A
Range Spread Loss
辐射定标——定标参数
• 根据雷达方程，SAR图像的辐射定标参数包括：
– 散射面积（A）：每个输出像元都是恢复的真实的照射面积. 该面 积会根据不同的地形和入射角而改变 – 天线增益（G2）The antenna gain pattern (G2): 天线增益的幅度变 化的影响，与非定向天线相比，参考DEM和基准高度进行了校正 – 距离引起的损失（R3）: 接收功率要由传播过程中从远到近的距离 变化校正
辐射定标——结果
• 一般采用以下命名
– Beta Nought (ß°) 雷达亮度（反射率）系数，在斜距方向每单位面 积的反射率单位是无量纲的。这种归一化的优点是不需要入射角 （如散射面积A） – Sigma Nought (so), 后向散射系数，就是通常说的散射体反射回来 的雷达强度，单位是dB，Sigma nought的定义是假设入射到水平面， 其差异与入射角、波长、极化、散射体的物理性质有关 – Gamma (g) ，用入射角归一化的后向散射系数
第四步：水稻种植区信息提取
• 选择4/7/10月份SAR图像进行RGB彩色合成，10月份稻田后向 散射系数大，在图上显示为蓝色。
R：4月24日 G：7月3日 B：10月16日
第四步：水稻种植区信息提取
• 用ENVI的信息提取工具 • /Classification/Classification Workflow
• 多时相后向散射系数时序分析 • /SARscape/General Tools/Time Series Analyzer/Raster • 目的是查看水稻的后向散射系数与各个时相的关系
第四步：水稻种植区信息提取
• 随着不同水稻生长周期，稻田的后向 散射系数发生较大的变化 • 黑龙江一般从5月中旬开始插秧，7月 份开始扬花孕穗，10月份水稻成熟。 • 在7月份水稻已经盖住水田，水稻田 表面较平整，这个时候后向散射系数 最小；10月份水稻成熟，稻穗下垂， 稻田表面较粗糙，后向散射系数达到 最大。 • 所以选择4/7/10月份SAR图像进行 RGB彩色合成，10月份稻田后向散射 系数大，在图上显示为蓝色。
地理编码& 定标 图像分割
雷达SLC 图像 多视处理
特征提取
ENVI
雷达强度图像 图像分类
SAR图像的斑点噪声
• SAR是相干系统，斑点噪声是其 固有特性 • 均匀的区域，图像表现出明显的 亮度随机变化，与分辨率、极化、 入射角没有直接关系，属于乘机 噪声 • 多视和滤波可以抑制斑点噪声
噪声抑制——多视
辐射归一化
• 严格的定标之后，可识别在距离方向的后向散射系数。因 为地物反射的能量取决于入射角，实际上，获取数据的幅 宽越大，在距离向的后向散射系数的变化越大，这种变化 和散射体的物理特性有关，是不能被校正的，只能通过一 些相对的方法来弥补，如标准化
不同颜色代表不同地物类型的后 向散射变化虚线范围内是 ENVISAT ASAR数据的表现 为了均衡这些变化，通常改进的 余弦方法校正
水稻种植区信息提取结果
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滤波结果查看
滤波前
滤波后
第三步：地理编码&辐射定标
• 将数据从雷达坐标系统转换到制图坐标系统，并定标为后 向散射系数。 • /SARscape/Basic/Intensity Processing/Geocoding/Geocoding and Radiometric Calibration
第四步：水稻种植区信息提取
地理编码&辐射定标
• SAR系统是测量发射和返回脉冲的功率比，这个比值（就 是后向散射）被投影为斜距几何。 • 不同SAR传感器或不同接收模式，为了更好的对比SAR图像 几何和辐射特征，需要将SAR数据从斜距或地距投影转换 为地理坐标投影（制图参考系）
地理编码
• 地理编码、几何配准、几何校正、正射校正，概念是相似的， 就是把SAR图像，无论是斜距几何还是地距几何，转换成地图 坐标系，区别在于是否用DEM
配准 滤波 地理编码& 辐射定标 水稻信息提取
SARscape
水稻区域
ENVI
系统参数设置
• 选择一套默认的系统参数： • Toolbox/SARscape/Preferences，Load Preferences—>General
第一步：图像配准
• 覆盖同一地区的多幅雷达影像，如要进行时间序列分析、 动态监测、多时相滤波处理等，需要进行图像间的配准处 理。 • 配准处理要求是斜距几何，并且各个图像采用相同的接收 几何。配准不同于地理编码，地理编码是将每个像素从斜 距几何转化为地图投影 • 自动配准
– 椭球体地理编码——处理过程不用DEM数据 – 地形地理编码——处理过程需要用DEM
• SAR系统会引起非线性畸变，尤其是地形起伏较大的地方，所 以就不能像光学影像一样用多项式校正或者仿射变换转换到参 考坐标系，为了对SAR数据进行地理编码，要用到严格的多普 勒算法，结合传感器和成像特点以及地面形态.
• 多时相雷达图像滤波
– De Grandi、Anisotropic NonLinear Diffusion。
原始振幅数据
斑点滤波后的振幅数据
滤波操作
• 工具：
– 基础模块：/SARscape/Basic/Intensity Processing/Filtering/…… – 滤波扩展模块：/SARscape/Gamma and Gaussian Filtering/……