极化干涉SAR信号处理方法调研

1极化干涉SAR研究现状1998年S.R.Cloude和K.P.Papathanassiou两位学者首先提出了将全极化信息用于干涉SAR的成像处理中，并利用四个极化通道的真实数据通过极化综合方式获得清晰的植被区域三维成像结果。

该技术除了用于提高地表成像高度精度外，还可提取表面的物理参数，如粗造度、湿度等信息，开创了极化干涉SAR理论和应用的先河。

随后，Papathanassiou和Cloude 对极化干涉SAR进行一系列的研究，并提出了地面随机体散射散射（RVoG）模型，利用线型相干系数的复平面表示法来研究地表参数的反演，通过最小二乘法等优化算法反演植被六维参数。

近年来，国外极化干涉SAR技术的理论研究有了突飞猛进的发展，其技术应用也已经扩展到很多领域。

在森林资源监测与制图方面，2003年美国J.S.Lee等人利用E-SAR数据对森林植被区域分类，采用极化干涉SAR 技术极大地提高了地面分类正确率；同年日本Muhtar等人利用SIR-C/X-SAR系统得到的俄罗斯贝加湖东南森林地区数据进行极化干涉成像，获得了较清晰的植被高度成像结果。

在冰川研究方面，2003年，J.Dall 首次把极化干涉SAR应用于地面冰雪研究；2005年Kazuki Nakamura等人利用机载的Pi-SAR全极化数据，对冰层分类，采用一种三分量散射模型的极化分解技巧，获得了同航空照片和录像图片几乎相同的分类结果。

在土地利用和分类方面，2004年日本Toshifumi等人对Pi-SAR/X-SAR实测数据，利用极化相干系数差异成功对植被、城市地区进行分类；2005年J.David等人提出了农作物反演模型用于生物量的估计；2005年Yamada 等人基于ESPRIT超分辨方法利用极化干涉SAR检测森林地区的植被顶部和地表的局部散射中心，提高了森林测高反演的精度；2007年J.M.Lopez-Sanchez提出一种农作物参数模型进行极化干涉SAR反演，同年M.Jager等人提出结合干涉相位差可以提高极化干涉SAR地物分类的准确度。

在城市建筑物分类和三维重建方面，2005年德国Stéphane等人利用E-SAR系统L波段重复飞行模式全极化数据，对城市地区建筑物进行分类识别，用ESPRIT算法对获得的优化干涉相位进行分析，发现建筑物的检测精度明显提高，超过80％的建筑物获得了较好高度估计精度,S.Guillaso等利用L波段极化干涉SAR数据提取城市建筑特征；2005年Schneider等人将极化干涉技术用于城市建筑的分类和高度提取；2006年F.Garestier等人利用X波段PolInSAR数据对植被和城市区域进行分析。

在军事应用方面，2001年西班牙Lluís Sagués等人利用不同频段和不同基线的极化干涉SAR进行了地雷探测的实验室研究，对埋设的地雷用普通的SAR图像无法检测到，而用极化干涉SAR方法可以检测并能估计出位置高度；2002年9月加拿大CCRS也将极化干涉SAR技术应用于军事的搜寻与救援工作，在最小虚警概率条件下，对加拿大北部地区的坠毁飞机进行定位，以减少搜救时间，降低救援人员的风险和救援的费用；G.Margarit 等提出利用单航过极化干涉SAR进行舰船识别，即使在复杂环境下也能获得较高的识别效果。

在极化干涉SAR系统方面，美国、欧洲、加拿大和日本都相继研制出多种机载和星载的极化干涉SAR系统并已成功应用于地面遥感信息获取。

在机载极化干涉SAR系统研制方面，目前比较具有代表性的系统主要有：美国国家航空航天管理局（NASA）的AIRSAR系统于1988年成功飞行，可以同时获得L波段和C波段全极化数据，开创了雷达极化研究的新时代，美国最近还提出了利用无人驾驶航天器实现极化干涉SAR对地观测极化，不仅可用于高精度的三维成像，而且可检测地表微小变化，植被和散射特性的研究以及动目标检测成像的研究；法国国家空间教育与研究局（ONERA）研制的REMSES系统在X和Ku波段具有极化干涉SAR模式；德国宇航局（DLR）研制的ESAR系统可以工作在X、C、L和P等四个波段，工作模式包括有重复轨道干涉模式，该系统还在不断升级，目前后续型FSAR正在研制中；丹麦遥感中心的双频率全化EMISAR系统是一种双频率（L和C）全化SAR系统，该系统具有重复通过干涉模式用于高分辨率海拔测绘和变化探测；日本宇航中心的多波段全极化PiSAR系统是一种机载高分辨多参数的全极化SAR系统，其具有X波段高分辨干涉地形测绘功能；加拿大遥感中心研制的CONVAIR系统也提供了C波段的极化干涉模式。

在星载极化干涉SAR研制方面，美国NASA于2000年实施的SRTM计划首次在航天飞机上实现L和C波段双天线单航迹的全极化干涉，会得到全球80%陆地覆盖的高精度全极化干涉数据，大大推动极化干涉SAR技术的研究；欧洲空间局研制的ASAR系统利用变极化模式可以得到高精度的双极化SAR数据；加拿大空间局研制RadarSAT2系统于2007年12月成功发射上天，具有双极化和全极化观测能力，在适当条件下可以获取有效的极化干涉SAR数据，同样能与先前的RadarSAT1实施单站和双站模式获取干涉测量数据；日本JAXA研制的PALSAR系统于2006年1月升天，具有双极化和全极化（试验模式）数据获取能力，通过重复飞行可具有极化干涉测量能力；意大利2007年6月发射的CosmoSkymed 系统也具有多极化干涉工作模式；德国的TerraSAR系统于2007年6月升空，其可以获取高精度的X波段极化干涉数据，德国宇航中心还将于2009年底发射TanDEM-X计划与TerraSAR-X形成高精度雷达干涉测量，以获得高精度全球数字高度图，高程测量精度小于2米。

可以说，世界上在研的先进SAR系统几乎都具备全极化能力，可以进行极化干涉SAR数据处理。

国内在2000年后逐渐开展极化干涉SAR理论及应用研究，目前主要从事该领域研究的单位有中科院遥感所、中科院电子所、电子科大、哈工大、清华大学等单位，并有相关的论文发表。

由于我国至今还没有极化干涉SAR系统，制约了我国极化干涉SAR数据处理和信息提取理论及技术的发展。

尽管如此，国内微波遥感科技工作者通过积极开展国际合作，从NASA获取到中国天山及和田地区的SIR-C/X SAR极化多频干涉测量数据，从德国DLR获取到一些ESAR极化干涉数据等开展了极化干涉SAR数据处理和植被信息提取模型和方法的评价、验证和改进工作，但总体来讲国内极化干涉SAR技术研究仍然处于国外先进理论和方法的跟踪、验证和改进阶段。

因此，目前国内还没有全面系统的开展高精度极化干涉SAR三维成像关键技术研究，但是要提高复杂场景的SAR三维成像精度，必须应用到全极化干涉SAR技术。

至今我国的第一个民用单波段、单极化星载SAR 系统（S波段）尚在研制中，未来5-10年会有一系列的S波段SAR小卫星发射，将来有可能实现双极化数据和极化干涉数据获取，提高我国研究极化干涉SAR数据处理能力。

HH极化干涉复散射矢量1111112HH VVHH VVHVS SS SS⎡⎤+⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦k2222222HH VVHH VVHVS SS SS⎡⎤+⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦k162⎡⎤⎢⎥⎣⎦kk=kVVHHHVVV图 1 极化干涉SAR数据获取2极化干涉SAR应用2.1地表植被高度估计POLINSAR在提取地表植被垂直结构信息方面具有比单独的干涉和极化雷达更大的优越性和更高的精度。

POLINSAR应用的热点领域之一是地表植被(如森林)高度参数的反演。

从目前的发展状况看，POLINSAR干涉技术主要被用于分析多层形态(树冠-枝杈-树干-地面)特征的植被覆盖区域的竖直结构。

植被具有不同形态特征的各个部分会显示出不同的散射特性,如果这些部分分别位于植被中的不同高度，则它们的有效相位中心也位于不同的高度。

由于极化可以辨别出不同的散射行为，因此可以利用极化来形成对应于某个特定散射机理的干涉图。

这样，这些干涉图之间的相位差就直接与场景中植被覆盖的高度联系起来，从而得到植被高度分布图。

2.1.1差分DEM类●算法原理极化干涉差分DEM 森林高度反演方法利用森林顶层对应的干涉相位和森林底层地面对应的干涉相位做差分, 来反演森林高度, 其关键在于确定森林顶部和森林底部对应的极化通道。

●算法流程●算法性能与优缺点这类方法的优点在于实现简单、计算量小。

由于很难找到相位中心位于植被层顶部和底部的极化状态，该算法的缺点是反演精度不高,通常低估植被高度。

2.1.2六维非线性迭代类●算法原理极化复相关系数是地面高程、森林消光系数、森林高度和该极化对应的地体散射比率这四个未知参数的函数, 而一个极化对应的观测值只有两个——干涉相位和实相干系数, 因此无法进行反演。

但是这四个未知参数中, 只有地体散射比率是随极化变化的, 而且每增加一个极化, 就增加两个实观测量, 同时只增加一个地体散射比率, 因此, 只需对三个不同极化进行复相关处理, 就可以得到六个观测量, 与未知量个数相同, 从而使得森林高度反演问题变成了解唯一的六维参数非线性优化问题。

●算法流程相干系数最优化植被参数反演算法的算法流程如下图所示：相干最优估计算法流程图●算法性能和优缺点估计精度：测量值和真实值的均方差为2~3m。

六维参数非线性优化方法是第一种基于相干散射模型的森林高度反演方法, 其优势在于可以同时获取四个有用的参数; 但是其缺点同样明显: 一是计算量巨大; 二是算法性能对迭代初始值的依赖性太大, 很容易陷入局部最优解的陷阱; 三是反演精度与所选择的三种极化密切相关。

2.1.3三阶段类●算法原理三阶段反演方法是基于两层地面随机体散射模型进行植被高度反演，其大致的处理过程可以分为三个步骤：复平面多极化干涉相干系数的最小二乘直线拟合，最大植被偏差去除和地表相位估计，植被高度和消光系数估计。

对于极化干涉SAR植被区域成像，三阶段反演法利用相干系数观测值的直线拟和获得地表相位估计后，植被高度参数即可通过最小化观测值相干系数和模型体散射相干系数之间的误差完成。

● 算法流程 0j HV v e φγγ-树高消光系数0h v h σ三阶段法处理流程● 算法性能和优缺点缺点一：为获得较高的反演精度，关键是精确获取纯体去相关系数。

为了获得精确的纯体去相关系数估计值, Cloude 提出利用地体散射比率最小的极化对应去相关系数来估计纯体去相关系数, 为了保证森林测高误差在森林高度10%的范围内, 通常需要用假设来估计纯体去相关系数的极化通道的地体散射比率小于-10dB, 当该条件不满足时, 这种森林高度反演方法的反演性能将会下降。