2018UC-ENVI讲座分享：SARscape雷达图像处理软件实践

本讲座主要包含两部分内容，介绍了SARscape雷达遥感最新应用案例，以及做雷达遥感应用时需要具备的知识和需注意的问题。

第一部分：SARscape雷达遥感应用回顾

SARscape 雷达图像处理技术主要包括雷达数据基本处理和分析、 InSAR/DInSAR 、时序干涉分析技术以及极化信号分析技术。

介绍了使用多期哨兵 1A 数据，分别对广州市及周边地区、北三县地区、大同矿区进行 SBAS 处理，得到的地表沉降速率结果。

图 广州地区 2017-2018 年 SBAS 处理结果

图 大同地区 2017-2018 年 SBAS 处理结果

图 北三县地区 2015-2016 年 SBAS 处理结果以及燕郊镇和香河县典型沉降曲线图

2018 年 7 月 19 日 —2018 年 7 月 24 日，内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗发生洪水灾害，以灾害发生前后的 S1A 数据作为数据源，提取洪水淹没的区域

内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗 2018 年 7 月 24 日洪水范围

Inylchek 冰川是世界上最长的冰川之一 ——60km ，有南北两个分支，海拔 3000-4000 米，最小坡度 2° ，利用振幅偏移量测的方法，使用 TerraSAR-X 数据测量冰川流速，

图 2009-2010 年降轨数据得到的冰川流速，以及各个月份的变化图

第二部分：雷达遥感应用实践

这一部分按照雷达的 3 个应用方向，介绍不同的应用目标，应该如何选择数据以及确定流程，以及各个环节需要注意的事项。

1、 DEM 提取

使用 InSAR 技术提取 DEM ，数据源最好是同步获取数据，如 Tandem-X 双星模式，保证时间基线短，空间基线稳定在一个适合的区间，重复轨道数据的话，时间基线尽量短，空间基线在一定范围内可以适当长一些。如果数据对不符合 InSAR 要求或者相干性太低，可以用立体量测技术提取 DEM 。

2、 地表形变测量

InSAR 技术用于地表形变测量，有 DInSAR 的方法和干涉叠加方法（时序干涉测量技术）， DInSAR 技术，用于地震、滑坡、矿区等大尺度形变事件；时序干涉测量技术，用于点或面目标长时间的形变过程监测。

3 、 SAR 用于资源环境监测

    利用 SAR 的特点，进行地表地表分类、变化识别、目标识别、地表参数反演等。主要利用的是 SAR 数据的强度信息。

这部分首先以 InSAR 应用中的 SBAS 处理为例，说明了数据源选择需要注意的方面：要选择同轨道、同样获取模式、同轨道方向、同极化方式的数据，如果用户自己查询免费数据源哨兵 1 数据的话，以下几种情况都可以形成干涉对：

图 符合 InSAR 条件的哨兵 1 数据覆盖

在做 SBAS 处理时，最终连接多少对像对，直接会决定数据处理所花费的时间，以下是不同基线阈值设置所组成的连接图，考虑到处理时间和信息量，可以选择适当的空间和时间基线阈值。

在干涉图工作流完成之后，要逐一检查没对像对的干涉图、相干性图、解缠图，能初步发现一些形变位置，并能发现质量不好的像对，可编辑连接图进行剔除。

图 几个典型的干涉图 _fint

在所有的处理中，需要人工干预的一步是轨道精炼的 GCP 点选择，这些点选择的好坏会影响到结果，一般选择稳定的、相干性高的、没有形变的、人工地物或稳定的自然地表（岩石等）的点作为 GCP ，避免选择相干性低的位置，如水域、植被等地方，下图中的一组 GCP 点，绝大多数都是符合条件的（左图 2 个位置的点），个别位置不好（右图 2 个位置的点），可以在 GCP 流程化面板中加载 GCP 点进行编辑（增加点、剔除点等）。

图 GCP 点的位置建议选择稳定的地物

    形变结果的表达也丰富多样，可以根据自己的需求进行结果的展示，如形变速率栅格图、形变速率点矢量图、典型位置的时间序列形变量图、典型的干涉图（地理编码的结果），感兴趣区域的局部形变速率图等。有时在形变过快的区域， SBAS 的结果可能是无效值，可选择典型像对进行 DInSAR 处理，作为 SBAS 结果的补充分析。

图 地理编码的干涉图叠加到 google earth 上展示

图 形变结果专题图展示

InSAR 结果的验证，如果有实测的水准点数据，可以进行对比，如果缺少实测数据，可以用多方法、多数据源、多软件处理的方法联合进行结果可信度的验证。

讲座最后以 SAR 洪水监测为例，介绍了 SAR 资源监测的应用。利用 SAR 进行洪水监测的一般流程为：

图 利用 SAR 进行洪水监测的一般流程

这个流程在 SARscape 的基础模块中可以做 SAR 的一系列预处理，如多视、滤波、配准、地理编码、辐射定标等，在此不再赘述。主要介绍了以下几个方面：

当工程区由多景覆盖时，先用工程区矢量边界批量裁剪再镶嵌，以减少处理的数据量。

图 工程区和 SAR 数据的覆盖情况

图 SAR 数据的裁剪

图 SAR 数据的镶嵌

在滤波方法的选择上，尝试多种滤波方法，选择突出所要解译的目标信息的滤波方法。

左： Frost 默认窗口滤波 右 :Gamma 滤波器滤波

对地理编码之后的辐射定标结果，使用灾后、灾前、灾前的 SAR 数据进行 RGB 假彩色合成，凸显洪水区域，原有水体显示为黑色，水淹区域显示为蓝绿色。

图 灾后、灾前数据进行假彩色合成，凸显洪水区域

    用监督分类的方法，提取洪水覆盖范围。如下为灾后时相的洪水覆盖范围。

图 提取出的洪水覆盖区域

最后，告诉大家一个好消息， SARscape5.5 即将发布，我们将一如既往的支持用户。

国国土资源航空物探遥感中心

致谢：感谢四川高分中心、中国国土资源航空物探遥感中心、德国地学中心、成都理工大学、山西省煤炭地质 115 勘察院（排名不分先后）提供案例。

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