王曉寧，盧 鵬，徐天蜀

(1.貴州省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，貴州 貴陽 550003；2.西南林業(yè)大學(xué)，云南 昆明 650224)

合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)(SyntheticApertureRadar，SAR)，以其全天時(shí)、具有一定的穿透能力、能探測(cè)垂直結(jié)構(gòu)信息等特點(diǎn)逐漸受到廣泛應(yīng)用，和光學(xué)遙感數(shù)據(jù)互為補(bǔ)充，為土壤、植被等地表參數(shù)反演、農(nóng)作物估產(chǎn)、環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)等提供了有效的手段。SAR系統(tǒng)在崎嶇的山區(qū)成像時(shí)會(huì)導(dǎo)致輻射畸變、斑點(diǎn)噪聲、復(fù)雜疊掩、透視收縮、陰影等，必須進(jìn)行圖像預(yù)處理來糾正這些畸變[1-5]。

1 數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)位于云南省宜良縣花園林場(chǎng)，海拔1 300～2 700m，山地、谷地與壩子相間分布為地貌總特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)所用的L波段ALOSPALSAR1.1級(jí)數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間為2010年7月3日，影像具體參數(shù)信息如表1。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 輻射定標(biāo)

輻射定標(biāo)補(bǔ)償SAR原始圖像反映的輻射特性與實(shí)際地物之間的輻射畸變，從而使SAR圖像真實(shí)地反映地面目標(biāo)后向散射特性[6]。ALOSPALSAR1.1級(jí)數(shù)據(jù)為單視復(fù)數(shù)據(jù)(SLC)，記錄了實(shí)部和虛部。它包含幅度信息和相位信息。然后轉(zhuǎn)化為用分貝(dB)表示的后向散射系數(shù)。輻射定標(biāo)公式為：

表1 PALSAR數(shù)據(jù)相關(guān)參數(shù)

σ0=10log10(I2+Q2)+CF1-C

式中：σ2為后向散射系數(shù)，I為單視復(fù)數(shù)據(jù)的實(shí)部，Q為單視復(fù)數(shù)據(jù)的虛部。CF1(Calibrationfactor)為定標(biāo)因子，可自JAXAALOS數(shù)據(jù)分發(fā)公開網(wǎng)站上獲取，CF1標(biāo)稱值為-83.0，C值為32.0。生成的后向散射系數(shù)可以使用兩種表示方法：常規(guī)值(linear)和分貝值(dB)。兩種數(shù)據(jù)格式間的關(guān)系：dB=10log10(linear)。在SAR數(shù)據(jù)的預(yù)處理階段，后向散射系數(shù)一直是以非dB的形式運(yùn)算的，因此將SAR數(shù)據(jù)DN值(I，Q)轉(zhuǎn)化為后向散射系數(shù)公式為：

這里定義K=CF1-C=-115.0。

2.2 多視處理

降低雷達(dá)圖像的噪聲水平有兩種途徑，一是多視處理，二是斑點(diǎn)噪聲濾波。多視處理能降低斑點(diǎn)噪聲水平，同時(shí)也會(huì)降低空間分辨率，但有利于識(shí)別出更多的空間分布特征及地物特征信息?；趶?qiáng)度雷達(dá)影像的多視化處理，對(duì)輸入影像進(jìn)行距離向M視，方位向N視處理后，輸出影像的大小在距離向?qū)⑹禽斎胗跋竦?/M，在方位向?qū)⑹禽斎胗跋竦?/N。本文設(shè)置距離向和方位相視數(shù)分別為1和4，生成多視強(qiáng)度圖距離向和方位向分辨率為9.3m×12.7m。

2.3 濾波

濾波可在多視化后進(jìn)行。較好的濾波方法應(yīng)該在降低斑點(diǎn)噪聲的同時(shí)，保持圖像的輻射特性和空間分辨率，并能很好的保持邊緣和紋理，不引入虛假特征。本文選擇影像上信息較豐富的區(qū)域進(jìn)行了濾波對(duì)比試驗(yàn)。7×7和9×9窗口大小的濾波結(jié)果圖像模糊，紋理、邊界信息丟失較嚴(yán)重；3×3窗口大小的濾波結(jié)果紋理、邊界保持較好，但圖像中還存在一些噪聲。窗口大小為5×5時(shí)，既能達(dá)到較好的平滑效果，又能使紋理和邊界信息保存良好。Gamma-map濾波器既能很好地平滑圖像去除斑點(diǎn)噪聲，又能很好地保持邊緣和紋理細(xì)節(jié)，目視效果較好。

2.4 正射校正

目前SAR正射糾正大致分以下幾種方法[7-11]：(1)多項(xiàng)式法，是一種比較傳統(tǒng)的校正方法，它較多地應(yīng)用于光學(xué)影像的正射校正。在SAR校正理論發(fā)展的初級(jí)階段，被應(yīng)用到SAR的幾何處理上。但是隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，其校正結(jié)果精度越來越不能滿足要求。同時(shí)，由于選點(diǎn)困難，其校正的效率也比較低。因此，這種方法漸漸不被人們所采用。(2)共線方程法，采用一定的數(shù)學(xué)模型模擬SAR幾何成像關(guān)系。(3)DEM模擬影像法。SAR系統(tǒng)側(cè)視成像的幾何特點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致疊掩、透視收縮、陰影等幾何變形，需采用數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正。本文亦采用DEM模擬影像法對(duì)研究區(qū)影像進(jìn)行正射校正。

2.4.1 正射校正流程

正射校正流程圖如圖1。

圖1 正射校正流程圖

主要步驟如下：

(1)由于DEM的分辨率和真實(shí)SAR影像的分辨率不一致，采用雙線性內(nèi)插方法，將ASTGTM_DEM重采樣到15m×15m，獲得和真實(shí)SAR影像分辨率較一致的DEM。DEM坐標(biāo)系統(tǒng)為WGS84UTM。再將DEM轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制格式，便于在GAMMA平臺(tái)上操作。

(2)創(chuàng)建dem.par文件。cornernorth和cornereast為左上角坐標(biāo)，用長(zhǎng)度單位輸入，posting設(shè)為與DEM分辨率相近的數(shù)值。

(3)基于DEM和SAR成像幾何關(guān)系，模擬地圖坐標(biāo)系下的SAR強(qiáng)度，得到初始的地理編碼查找表(地圖坐標(biāo)系到距離-多普勒坐標(biāo)系)。模擬SAR影像的質(zhì)量主要受DEM與模擬SAR影像相對(duì)空間分辨率的影響。在疊掩陰影區(qū)域采用線性插值的方法得到初始查找表的值。同時(shí)會(huì)得到當(dāng)?shù)厝肷浣恰B掩圖、陰影圖等附屬產(chǎn)品。

(4)將模擬的SAR強(qiáng)度圖從地圖坐標(biāo)重采樣到距離-多普勒SAR坐標(biāo)系下，即進(jìn)行基于初始地理編碼查找表的前向轉(zhuǎn)換。

(5)計(jì)算模擬SAR強(qiáng)度圖和實(shí)際SAR強(qiáng)度圖之間的偏移量，計(jì)算出的偏移量配準(zhǔn)多項(xiàng)式用于改進(jìn)地理編碼查找表。

利用SAR元數(shù)據(jù)信息計(jì)算得到的以上的轉(zhuǎn)換關(guān)系通常會(huì)存在一定的誤差，這種誤差可以通過計(jì)算模擬圖像和實(shí)際圖像之間的同名點(diǎn)偏移量來進(jìn)行估計(jì)，也就是估計(jì)實(shí)際SAR圖像上的點(diǎn)I(x,y)和模擬SAR圖像上的同名點(diǎn)M(i,j)之間的偏差。假設(shè)I(x,y)和M(i,j)之間的映射關(guān)系可以用Fx，F(xiàn)y來描述：

研究發(fā)現(xiàn)Fx，F(xiàn)y可以用多項(xiàng)式方程近似。本文利用圖像交叉相關(guān)分析通過搜索同名點(diǎn)進(jìn)行偏移量計(jì)算。搜索窗口視SAR和DEM的分辨率而定，如果是100m分辨率，設(shè)置64×64的窗口是足夠的，如果是25m分辨率，128×128或者256×256是合適的。多項(xiàng)式的次數(shù)主要考慮圖像大小而定，一般三次多項(xiàng)式就可以滿足大多數(shù)情況的需要。置信噪比(SNR)用來檢驗(yàn)每一個(gè)搜索窗口偏移量估計(jì)的可靠性。通常設(shè)為7.0?？梢酝ㄟ^設(shè)置搜索窗口的數(shù)量、大小，多項(xiàng)式的次數(shù)等參數(shù)和重復(fù)搜索同名點(diǎn)等方法來獲得可靠的配準(zhǔn)多項(xiàng)式。可以通過檢查偏移量的標(biāo)準(zhǔn)差來判斷配準(zhǔn)精度，標(biāo)準(zhǔn)差低于0.3表示配準(zhǔn)效果良好。本文中SAR的像元大小為15×15m，因此設(shè)置搜索窗口為512×512。偏移量的標(biāo)準(zhǔn)差HV影像距離向?yàn)?.2819，方位向?yàn)?.3410；HH影像距離向?yàn)?.2723，方位向?yàn)?.3277。

HH影像配準(zhǔn)多項(xiàng)式為：

HV影像配準(zhǔn)多項(xiàng)式為：

然后，將生成的偏移量精編查找表。

(6)利用精編的查找表進(jìn)行SAR坐標(biāo)系到地圖坐標(biāo)系的后向轉(zhuǎn)換。最后生成坐標(biāo)系統(tǒng)為WGS84_UTM的正射影像圖。

2.4.2 效果評(píng)價(jià)

(1)明顯地物點(diǎn)坐標(biāo)比較

選取研究區(qū)校正好的快鳥影像，均勻選取12個(gè)明顯地物點(diǎn)，分別讀取檢驗(yàn)點(diǎn)在校正后影像和快鳥影像上的坐標(biāo)值，計(jì)算兩者的差異，結(jié)果顯示在x方向和y方向校正誤差均小于一個(gè)像元。

(2)目視評(píng)價(jià)

利用已有的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，通過目視方法檢查校正的效果和精度。山區(qū)中的河流在光學(xué)影像中由于圖像分辨率的限制難以顯示河流的特征和灰度，但微波圖像較好的地形特征可以輕易辨認(rèn)出河谷位置，因此也可較容易識(shí)別出山中的細(xì)小河流。將校正結(jié)果圖像與現(xiàn)有的水系矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行了疊加，可以看出山區(qū)的細(xì)小河流與矢量數(shù)據(jù)的河流顯示了很好的一致性，校正效果達(dá)到了預(yù)期的要求。

圖2 正射校正圖像與矢量水系疊加圖

2.5 輻射校正

由于側(cè)視成像，地形不僅會(huì)引起雷達(dá)影像幾何畸變，還會(huì)引起一定的輻射畸變。因此需要對(duì)地形影響進(jìn)行輻射補(bǔ)償，即輻射校正。輻射畸變的消除是一個(gè)后處理操作，可在完成精確的正射校正的基礎(chǔ)上進(jìn)行。地形影響的輻射補(bǔ)償，進(jìn)行當(dāng)?shù)厝肷浣呛驼鎸?shí)像元面積標(biāo)準(zhǔn)化的校正是必須的。基本上，位于面向雷達(dá)方向的像元散射強(qiáng)度要比位于陰影區(qū)域的強(qiáng)。輻射校正公式如下[12]：

3 討論

對(duì)圖像進(jìn)行輻射定標(biāo)，把圖像轉(zhuǎn)換成以dB表示的后向散射系數(shù)圖像，便于對(duì)圖像進(jìn)行點(diǎn)目標(biāo)的定量度量和分析。像元大小為15m左右時(shí)，5×5大小的濾波窗口，既能達(dá)到較好的平滑效果，又能使紋理和邊界信息保存良好。Gamma-map濾波器既能很好地平滑圖像去除斑點(diǎn)噪聲，又能很好地保持邊緣和紋理細(xì)節(jié)，目視效果較好，是PALSAR圖像濾波的理想選擇。

利用DEM模擬SAR強(qiáng)度圖，再將地圖坐標(biāo)系下的模擬SAR強(qiáng)度圖轉(zhuǎn)換到SAR坐標(biāo)系下，通過圖像交叉相關(guān)分析的方法尋找同名點(diǎn)，通過建立配準(zhǔn)多項(xiàng)式，精編查找表，實(shí)現(xiàn)對(duì)山區(qū)SAR影像的正射校正。該方法原理清晰，精度較好，是目前對(duì)山區(qū)SAR影像的正射校正的主要方法之一。

在校正過程中影響校正精度的因素較多，其中最重要的是DEM的質(zhì)量，如DEM數(shù)據(jù)的高程、平面位置精度、數(shù)據(jù)缺失情況、象元大小等。本文使用的DEM為像元30m的數(shù)據(jù)，其分辨率低于待校正的微波遙感圖像的空間分辨率，將其過采樣到15m在一定程度上影響了校正的精度。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋茜，范文義.大興安嶺植被生物量的ALOSPALSAR估算[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2011，22(2)：303-308.

[2]朱海珍，龐勇.基于ENVISATASAR數(shù)據(jù)的森林蓄積量估測(cè)研究[J].地理與地理信息科學(xué)，2007，23(2)：51-55.

[3]肖偉山，汪小欽，凌飛龍.ALOSPALSAR數(shù)據(jù)在漳江口紅樹林提取中的應(yīng)用[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2010(2)：91-95.

[4]楊永恬，李增元，陳爾學(xué)，等.基于ALOSPALSAR數(shù)據(jù)的森林蓄積量估測(cè)技術(shù)研究[J].林業(yè)資源管理，2010，2(1)：113-117.

[5]Ulander，LarsMH，Radiometricslopecorrectionofsynthetic-apertureradarimages.IEEEtransactionsongeoscienceandremotesensing，1996，34(5)：1115-1122.

[6]范鳳云.基于機(jī)載LiDAR和極化SAR數(shù)據(jù)的山區(qū)森林蓄積量估測(cè)方法研究[D].北京：中國林業(yè)科學(xué)研究院，2010.

[7]陳爾學(xué).星載合成孔徑雷達(dá)影像正射校正方法研究[D].北京：中國林業(yè)科學(xué)研究院，2004.

[8]徐凌，楊武年.利用DEM進(jìn)行多山地區(qū)星載SAR影像的正射校正[J].物探化探計(jì)算技術(shù)，2004，26(2)：145-149.

[9]徐天蜀，岳彩榮，張王菲.山區(qū)星載ALOSPALSAR微波遙感圖像的正射校正[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28(1)：173-177.

[10]RausteY，AnneL.ALOSPalsarDatainBorealForestMonitoringandBiomassMapping[C].VTTTechnicalResearchCentreofFinland.2007.

[11]SantoroM，ErikssonL，AskneJ，etal.Assessmentofstand-wisestemvolumeretrievalinborealforestfromJERS-1L-bandSARbackscatter[J].InternationalJournalofRemoteSensing，2006，27(16)：3425-3454.

[12]TCASTEL，ABEAUDOIN，NSTACH.Sensitivityofspace-borneSARdatatoforestparametersoverslopingterrain.Theoryandexperiment[J].InternationalJournalofRemoteSensing，2001，22(12)：2351-2376.