SAR影像特征和数据记录内容

SAR影像特征和数据记录内容
SAR影像特征和数据记录内容

SAR是主动式侧视雷达系统,且成像几何属于斜距投影类型。因此SAR图像与光学图像在成像机理、几何特征、辐射特征等方面都有较大的区别。在进行SAR图像处理和应用前,需要了解SAR图像的基本特征。

本文主要包括:

?成像散射特征

?SAR几何特征

?SAR图像特征

1.成像散射特征

SAR图像上的信息是地物目标对雷达波束的反映,主要是地物目标的后向散射形成的图像信息。反映SAR图像信息的灰度值主要受后向散射的影响,而影响后向散射的主要因素分为两大类:

?雷达系统的工作参数:主要包括雷达传感器的工作波长、入射角、极化方式等。?地物目标的特性:地表的粗糙度和复介电常数等。

1.1 散射类型

散射主要可分为5种:

(1)表面和体散射

这是SAR图像主要的散射。粗糙的表面能得到更高的后向散射,平整表面在雷达图像上经常表现暗区域。

图:表面和体散射示意图

图:水面上的溢油发生镜面反射,在图像上表现暗区域

(2)双回波(Double Bounce)

如下图所示,当地物垂直地面时候,容易发生双回波散射。

图:双回波散射示意图

(3)组合散射

一般发生在长波SAR系统(如L、P波段),包括表面、体散射、双回波等。

图:森林的组合散射(上-林冠层,中-树干层,下-地面层)

图:SAR图像上的各种散射

(4)穿透散射

根据极化方式和波长情况,微波可以透入植被、裸土(干雪或沙地),一般情况,波长越长,穿透能力越强。交叉极化(VH/HV)相比同极化(HH/VV)的渗透能力弱。

图:不同波长的穿透散射

图:雷达波束穿透土壤,可以清晰的看到沙漠下的信息

(5)介电属性散射

地物目标的介电属性也影响雷达的后向散射。基于这种现象,SAR系统也可用于检索土壤水分。如金属和水的介电常数很好(80),而大多数其他材料的介电常数相对较低;在干燥条件下,介电常数一般是3~8。这意味着,湿润的土壤或植物表面可以产生雷达信号的反射率显着增加,在图上反映更亮些。

土壤含水量监测主要原理是基于干土和湿土的介电属性之间的反差。由于土壤浸湿,饱和25~30时,其介电常数变化约2.5。这相当于增加反射能量。因此,从后向散射系数中检测土壤水分是可行的,为了区分土壤粗糙度和湿度之间的影响,常使用特定极化和双频率(C,L波段)的SAR传感器。

1.2 雷达系统参数的影响

雷达系统的工作参数中的极化方式对雷达波束响应的影响比较大。一般情况,自然地物对HH极化产生较强的回波信号,因此,地形测绘和资源调查一般选择HH极化SAR图像;地表比较粗糙(如树木、农作物等)区域,回波信号与入射角无关,HH和VV极化

方式区别不大;对于光滑的地面(水体等),HH极化比VV极化回波强度低;对于建筑物,HH极化的回波强度通常大于VV极化方式;一般情况,交叉极化(HV和VH)的回波强度比同极化(HH和VV)低很多。

波长和入射角在上述5种散射类型中有所体现。如波长可以衡量地表粗糙度,以及影响复介电常数的不同。入射角在光滑表面有一些体现,如海洋雷达图像中,尽量选择入射角小的图像,这样能得到回波信号较强的图像。

因此,地物目标对雷达波束的后向散射作用是很复杂的,SAR图像散射特征可以简单归纳为以下几点:

?图像亮度代表后向散射强度

?像元内表面越粗糙,后向散射越强。

?光滑表面镜面反射,后向散射很弱

?与散射体的复介电常数有关,含水量越大,后向散射越强

2.SAR几何特征

SAR是主动式侧视雷达系统,且成像几何属于斜距投影类型。它与中心投影的光学影像有很大的区别。

2.1 SAR成像几何

由于合成孔径雷达图像数据在距离向和方位向方面具有完全不同的几何特征,可以考虑将其成像几何特征分离开来理解。根据成像几何特征的定义,在距离向的变形比较大,主要是由地形变化造成的,在方位向的变形则更小但更为复杂。如下图所示,雷达观测分为两个方向:

图:SAR观测几何示意图

距离向(Range)几何

像平面内垂直于飞行方向,也就是侧视方向上。这个方向上的SAR图像分辨率称为距离分辨率。SAR的距离向分辨率是依靠距离远近(对应传播时间的长短、接收时间的先后)实现的。距离向的比例尺由地面目标的位置由该目标到雷达天线的距离决定。

在距离向上,离SAR越近,变形就越大,这跟光学遥感图像刚好相反。距离向分为两种投影:

?斜距(Slant range):雷达到目标的距离方向,雷达探测斜距方向的回波信号。

?地距(Ground range):将斜距投影到地球表面,是地面物体间的真实距离。

如下图所示,是斜距和地距一个简单的关系示意图。

图:斜距和地距示意图

如下图,相同距离的地物,地距相等,但是由于入射角不同,所以斜距不同,导致雷达斜距图像上的近距离压缩,就是图像失真,消除失真的方式就是采用地距的显示方式。

图:左-斜距图像,右-地距图像

方位向(Azimuth)几何

平行于飞行方向,也就是沿航线方向上,这个方向上的分辨率称为方位向分辨率,也称沿迹分辨率。方位向分辨率是依靠多普勒频率实现的。方位向的比例尺是个常量。

2.2透视收缩、叠掩、阴影

雷达成像中,地物目标的位置在方位向是按飞行平台的时序记录成像的,在距离向上是按照地物目标反射信息的先后记录成像的,在高程上即使微小变化都可造成相当大范围的扭曲,这些诱导因子包括透视收缩、叠掩、阴影。

一、透视收缩

雷达距山底的距离小于距山顶的距离,所以雷达波束先到山的底部,再到山的顶部,成像也是。假设山坡的长度为L,其斜距显示的距离为Lr,很明显,Lr<2,

这种情况叫透视收缩。

图:透视收缩现象示意图

二、叠掩

当面向雷达的山坡很陡时,出现山底比山顶更接近雷达,因此在图像的距离方向,山顶与山底的相对位置出现颠倒。可分为如下两种情况:

?山坡较陡,雷达波速到达山底和山顶的距离一样,山顶和山底同时被雷达接收,在图像上只显示为一个点。

?到山底的距离比到山顶的长,山顶的点先被记录,山底的点后被记录,距离向被压缩了

这两种情况都是叠掩现象,也称为顶点倒置或顶底位移。

图:叠掩现象示意图

图:SAR图像上的叠掩(左-光学图像,右-SAR图像)

三、阴影

沿直线传播的雷达波束受到高大地面目标遮掩时候,雷达信号照射不到的部分引起SAR图像的暗区,就是阴影。

图:阴影现象示意图及SAR图像上的阴影因此,在地形起伏的区域容易产生收缩、叠掩和阴影。

?一般迎面坡是前向收缩

?坡度较大时,顶底叠置

?背面坡坡度较大时出现阴影

图:地形产生的几种现象

3.SAR图像特征

SAR图像记录的信息可以包括多种,即相位、振幅、强度等。SAR是相干系统,斑点噪声是其固有特性。

3.1SAR数据信息

SAR图像的每个像素不仅包含反映地表对雷达波束的反射强度,还包含与雷达斜距有关的相位值。因此,SAR数据一般是由实部(Real)和虚部(Imaginary)构成复数据,也称为同相(In-phase)和正交通道(quadrature channels),如下图所示。

雷达波束的反射强度可以用振幅(Amplitude)或者强度(Intensity)或者功率(Power),他们直接有转换公式,如强度I=振幅A^2。相位信息(θ)与同相和正交存在转换关系。

图:SAR数据中的实部和虚部示意图

如单通道SAR系统(如C-band, VV极化)的相位均匀地分布在范围-π~+π,与此相反,振幅A有一个瑞利分布,而强度I或者功率P呈现负指数分布。

实际上,在单通道SAR系统(不是InSAR,DInSAR,PolSAR和PolInSAR的情况下)的相位没有提供有用信息,而振幅(或强度)是唯一有用的信息。

因此,SAR数据常常以单视复数据(SLC)、振幅数据(Amplitude)和强度/功率(Intensity/Power)数据等类型提供。

3.2 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,属于随机噪声。

斑点是与噪声类似的影像特征,由雷达或者激光等连贯系统所产生的(注:太阳辐射是不连贯的)。因地物或者地物表面对雷达或者激光等电磁波后向反射的干扰,斑点在影像上呈现出随机分布的特点。

雷达照射时,每个地面目标的后向散射能量都随着相位和照射功率的变化而变化,这些变化表现在影像就是一个个的零散的点,这些零散的点被连贯性的收集起来,被称作随机漫反射(Random Walk),如下图所示。

图:随机漫反射(Random Walk)

这些收集起来的零散的点的值可以高也可以低,这取决于干涉的类型。这些统计性的值的高低波动(或者方差),或者不确定性,与SAR影像上每个像素点的亮度值有关。

当将SAR信号转化为实际的影像时,经过聚焦处理,通常会用到多视处理(非相干平均)。此时,实际SAR影像中依然存在着的斑点噪声可以通过自适应图像修复技术(斑点滤波)进一步减少。值得注意的是,与系统噪声不同,斑点是真实的电磁测量值,在干涉测量雷达(InSAR)等技术中通常会被用到。

sar工具说明

sar :(收集报告并保存) sar可以收集、报告、存储系统活动信息。具体分一下情况: ##当不指定interval参数,会全部显示以前收集到的文件内容。如果指定-f标志,sar从-f指定 的以前保存的文件中提取内容,然后写入标准输出,如果没有指定-f标志,将从默认的日报文 件(/var/log/sadd)读取。如果-f指定的文件或者默认位置没有文件,则提示没有那个文件目

录或目录错误。 ##当指定interval参数,如果指定了count则以interval为间隔显示count条,接下来说要显示 的数据来源:果指定-f标志,sar从-f指定的以前保存的文件中提取内容,然后写入标准输出 (-f -表示默认位置);如果没有指定-f标志,将从系统收集信息并显示到控制台,如果指定了 -o标志,收集的数据同时会写到-o指定的文件中(-o -表示默认位置)和控制台。 如果没有-P标志,sar报告系统范围中整体cpu的使用的平均值;反之如果指定了-P标志,sar将只 报告某个cpu的使用状况;当-P ALL标志指定,每个单独的cpu和整体所有cpu的使用情况都被报告。 如果同时需要采样和统计报告,为sar指定输出文件将使得这很便利,运行如下命令:sar -o datafile interval count >/dev/null 2>&1 &

所有被捕获的数据会以二进制形式写入datafile中,这些数据可以用sar -f显示,如果不指定count参数,则文件 -b:io相关: tps :每秒总共的物理设备的请求次数 rtps :每秒总共的物理设备的写请求次数 wtps :每秒的io写请求次数 bread/s :每秒的io读请求扇区数(1扇区=512byte) bwrtn/s :每秒的io写请求扇区数 -B:页相关信息 pgpgin/s :每秒系统从磁盘置入的字节数(KB) pgpgout/s :每秒系统置出到磁盘上的字节数(KB) fault/s :每秒钟系统产生的页中断(major + minor)。 majflt/s :每秒产生的主中断次数(见【注】)。 pgfree/s :每秒被放入空闲队列中的页个数。 pgscank/s :每秒被页面交换守护进程kswapd扫描的页个数。 pgscand/s :每秒直接被扫描的页个数。

基于ENVI的SAR数据处理流程介绍

ENVI Tutorial: Basic SAR Processing and Analysis Table of Contents O VERVIEW OF T HIS T UTORIAL (2) Background (2) S INGLE-B AND SAR P ROCESSING (3) Read and Display RADARSAT CEOS Data (3) Review CEOS Header (3) Apply Square-Root Contrast Stretch (4) Remove Speckle using Adaptive Filters (5) Density Slice (6) Edge Enhancement (7) Data Fusion (8) Image-Map Output (9)

Overview of This Tutorial This tutorial is designed to give you a working knowledge of ENVI’s basic tools for processing single-band synthetic aperture radar (SAR) data such as RADARSAT, ERS-1, and JERS-1. Files Used in This Tutorial ENVI Resource DVD: envidata\rsat_sub File Description lea_01.001 RADARSAT leader file bonnrsat.img (.hdr) RADARSAT image subset rsi_f1.img (.hdr) Frost filter result dslice.dsr Density slice file rsi_f2.img (.hdr) Laplacian filter result rsi_f3.img (.hdr) Laplacian filter result with 90% add-back rsi_fus.img (.hdr) Simulated fused TM and RADARSAT rsi_map.jpg RADARSAT map composition example Background Use the Radar menu in ENVI to access standard and advanced tools for analysis of detected radar images and advanced SAR systems such as NASA/Jet Propulsion Laboratory's (JPL's) fully polarimetric AIRSAR and SIR-C systems. ENVI can process ERS-1, JERS-1, RADARSAT, SIR-C, X-SAR, and AIRSAR data and any other detected SAR dataset. In addition, ENVI is designed to handle radar data distributed in the CEOS format. Most standard ENVI processing functions are inherently radar-capable, including all display capabilities, stretching, color manipulations, classification, registration, filters, geometric rectification, and so on. Additional specialized tools are provided for analyzing polarimetric radar data. A typical processing flow may include reviewing the CEOS header, reading the CEOS data, displaying and contrast stretching, removing speckle using an adaptive filter, density slicing, edge enhancement, data fusion, and map composition.

SAR图像

合成孔径雷达 SAR是一种可成像的雷达,它所用的雷达波段大约是300MHz到30GHz。比如一般用的波段是1~10GHz的合成孔径雷达,大气对这种波段的影响不大。也就是说如果天上有一个合成孔径雷达卫星,白天黑夜、大气的云雾雨雪等天气变化对雷达看到的结果影响甚微,可忽略不计。所以合成孔径雷达是一种全天时、全天候的雷达,它所成的图像就是SAR图像了。 SAR图像的场景和照相机拍出来的场景类似,只不过波段不同看到的事物也不一样。SAR都是斜视的,而光学的可以垂直照射。 SAR卫星方面,我记得最早发射的是加拿大的Radarsat,且有后续计划。美国有航天飞机上载的SIR-C等合成孔径雷达。日本现在有ALOS卫星上载的PALSAR合成孔径雷达(1.27GHz)。德国的有TerraSAR系列。据我所知,现在分辨率最高的是德国的X波段SAR系统,数据不好弄到;日本的PALSAR 的SAR图像可以到官方网站下载到示例数据。加拿大的Radarsat和美国的SIR-C数据也是可以到网上下载到的。 机载SAR方面,几乎数的上的雷达强国都有自己的系统。机载SAR图像有日本的,法国的,德国的,美国的,但是在网络上找这种图像要费点功夫,不是很容易!中国虽然也有,但公开的资料较少,公开的图像资料就更少了。 SAR图像处理软件推荐欧空局的一个免费开源关键PolSARpro(我用过的),可以到欧空局网站上下载,里面的pdf有更详细的介绍SAR及其图像处理等内容。 inSAR技术 基于Photoshop插件架构的合成孔径雷达(SAR)图像处理与评估系统主要功能.以图像评估插件的开发为例对关键技术进行了分析.结果表明,采用Photoshop插件方式,可以避免复杂的内存管理编程和用户界面设计,充分利用Photoshop的图形处理功能,减少了工作量,并提高系统稳定性和可用性. 所以sar是基于photoshop插件的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达) 问:机载合成孔径雷达sar 多久能生一幅图像就是说采图周期怎么算? 最佳答案 我们按照最简单的条带式来说,每次生成的是一块图像,这块图像在距离向是全部的范围,在方位向则需要根据你系统的运算能力选择合适的长度。 在SAR中没有所谓采图周期这样的概念,采样是一直运行的,数据处理则在后台运行,把要成像的区域向前后各扩展半个孔径,然后做距离压缩方位压缩即可。当然这是没有考虑距离徙动校正的情况,如果考虑校正,则要选择算法,一般工程上就是RD的改进和CS。有什么问题可以联系liuchencalay@https://www.360docs.net/doc/bf9545607.html, 我国有机载合成孔径雷达吗?有的话性能如何?其他机载对地雷达如何?能被有

SAR数据价格

SAR数据价格 1、欧空局的ENVISAT ASAR数据(C波段) 数据处理系统在生成ASAR Level 1B产品时,可以运用不同的处理方式,从而得到不同的ASAR Level 1B产品供用户选择。 Image模式、Alternating Polarisation模式 这两种模式的Level 1B产品分为三类:Precision Image、Single Look Complex Image和Medium Resolution。 Precision Image是多视、地距图象,产品象元尺寸为12.5米,适合于大多数的应用。 Single Look Complex (SLC)Image是单视复型产品,产品的象元尺寸由成象的模式决定,可被用于SAR图象质量评估、标定和干涉、或风/海浪应用。在处理中较少对数据进行修正,以允许用户可以更自由地将数据处理为其它产品。 Medium Resolution是象元尺寸为75米的图象产品,产品的其它特性同Precision Image。Wide Swath模式 Wide Swath模式只提供象元尺寸为75米的Medium Resolution图象产品,在产品注解中也提供了完整的标定参数。 各种工作模式的特性见下表: ENVISAT数据产品的价格(不包括申请费): Image Mode 和Wide Swath Mode :3000元/景 Alternating Polarisation Mode :4000元/景 我站ENVISAT数据编程申请的收费标准如下: a.提前14 天以上的编程申请为普通编程,不收申请费用; b.7-14 天编程申请为加急编程,每一数据段用户需付申请费3000元; c.2-7天编程申请为特急编程,每一数据段用户需付申请费8000元; (注:编程申请最少需要提前两天提交。) 2、RADARSAT-1数据(C波段)

常用卫星数据介绍

国外卫星有: WorldView 1/2/3,GeoEye1/2,RapidEye,IKONOS,QuickBird,Spot5,Spot6,Landsat-5 TM,Landsat-7 ETM+,Landsat-8 ALI,Pleiades,Alos,terrasar-x,radarsat-2,全美锁眼卫星全系列(1960-1980),印度Cartosat-1(又名IRA-P5) 国内卫星有: HJ-A/B CCD,ZY-02-C,ZY-3,CBERS-3/4,天绘系统,高分系列,资源系列等 一、Landsat7卫星的TM/ETM+数据介绍 TM是一种遥感器,搭载在美国陆地卫星Landsat系列卫星上。TM影像是指美国陆地卫星4~5号专题制图仪(thematic mapper)所获取的多波段扫描影像。有7个波段 Landsat-7,星上携带专题制图仪ETM,ETM具有8个波段,其中1-5波段和7波段是多光谱波段,空间分辨率是30米,第六波段是热红外波段,空间分辨率是120米,第8波段为全色波段,分辨率为15米。景宽185公里,景面积为34225平方公里。 波段介绍: 1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段 对水体穿透强, 该波段位于水体衰减系数最小,散射最弱的部位(0.45— 0.55um),对水体的穿透力最大,可获得更多水下信息,用于判断水深,浅海水下地形,水体浑浊度,沿岸水,地表水等;能够反射浅水水下特征,区分土壤和植被、编制森林类型图、区分人造地物类型,分析土地利用。对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等。 2.TM2 0.52-0.60um,绿波段 对植物的绿反射敏感该波段位于健康绿色植物的绿色反射率(0.54—-0.55um)附近;对健康茂盛植物的反射敏感, 主要观测植被在绿波段中的反射峰值,这一波段位于叶绿素的两个吸收带之间,利用这一波段增强鉴别植被的能力对绿的穿透力强, 探测健康植被绿色反射率,按绿峰反射评价植物的生活状况,区分林型,树种,植被类型和评估作物长势对水体有一定的穿透力,可反映水下特征,水体浑浊度,水下地形,沙洲,沿岸沙地等。. 可区分人造地物类型, 3.TM3 0.62-0.69um ,红波段 对水中悬浮泥沙反映敏感。该波段位于含沙浓度不同的水体辐射峰值(0.58—-0.68um)附近,对水中悬浮泥沙反映敏感。叶绿素的主要吸收波段, 能增强植被覆盖与无植被覆盖之间的反差,亦能增强同类植被的反差,反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率, 测量植物绿色素吸收率,并以此进行植物分类;此外其信息量大,广泛用于对裸露地表,植被,岩性,地层,构造,地貌等为可见光最佳波段;可区分人造地物类型

ENVI对SAR数据的预处理过程(详细版)资料

E N V I对S A R数据的预处理过程(详细版)

一、数据的导入: (1) 在 Toolbox 中,选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats- >ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中,数据类型(Data Type):JAXA-FBD Level 1.1。 注:这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file,选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list,选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820- H1.1__A文件 (4) 单击 Output file,选择输出路径。 注:软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母,如这里增加“_SLC”(5) 单击 Start 执行,最后输出结果是 ENVI 的slc文件,sml格式的元数据文件,hdr格式的头文件等。 (6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。

二、多视 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。 (1) 在 Toolbox 中,选择 SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击 Input file 按钮,选择一景 SLC 数据(前面导入生成的 ALOS PALSAR 数据)。 注意:文件选择框的文件类型默认是*_slc,就是文件名以_slc 结尾的文件,如不是,可选择*.*。 (3) 设置:方位向视数(Azimuth Looks):5,距离向视数(Range Looks):1 注:详细的计算方法如下所述。另外,单击 Look 按钮可以估算视数。

SAR数据介绍

Zondy SAR数据介绍 本文对当前主要的SAR卫星和对应的数据做了一定的介绍,并且对当前平台上有的数据进行了一定的整理,不足之处希望修改。 Writer:Huang Xiaodong Date:Jul-26-2010 Email:rs.hxd@https://www.360docs.net/doc/bf9545607.html,

目录 ALOS (4) 卫星介绍 (4) 数据格式 (5) 主要用途 (6) 官方网址 (6) 现有数据 (6) ERS1/2 (6) 卫星介绍 (6) 数据格式(CEOS) (7) 主要用途 (7) 官方网站 (7) 现有数据 (7) Radarsat 1 (8) 卫星介绍 (8) 工作模式 (8) 数据格式(CEOS) (9) 主要用途 (9) 官方网站 (9) 现有数据 (9) Radarsat 2 (9) 卫星介绍 (9) 工作模式 (10) 数据格式(*.tif) (10) 主要用途 (10) 官方网站 (10) 现有数据 (10) Envisat-1 (11) 卫星介绍 (11) ASAR工作模式 (11) ASAR产品介绍 (12) Level 0 产品 (12) Level 1B产品 (13) 数据格式(*.N1) (13) 主要用途 (14) 官方网站 (15) 现有数据 (15) TerraSAR-X and TanDEM-X (16) 卫星介绍 (16) 工作模式 (17) 数据格式(SLC:*.cos;Other:*.tif) (17) 主要用途 (18)

官方网站 (18) 现有数据 (18) COSMO-SkyMed (19) 卫星介绍 (19) 成像模式 (20) 数据格式(*.HDF5) (20) 主要用途 (20) 官方网站 (20) 现有数据 (21) JERS (21) 卫星介绍 (21) 数据格式(CEOS) (22) 主要用途 (22) 官方网站 (22) 现有数据 (22)

船舶SAR图像数据集简介

船舶SAR图像数据集简介 深度学习技术的发展和计算能力的提高极大地促进了SAR图像数据集的建立和数据集规模的提高,本节将介绍舰船领域三个重要的SAR图像数据集,SSDD数据集,HRSID数据集和Yuanyuan Wang等人建立的复杂背景船舶数据集。这三个数据集为深度学习和计算机视觉技术应用于SAR图像目标检测起到了基础性的作用。其中,本文提出的工作用到了SSDD数据集和HRSID数据集。 首先介绍SSDD数据集[11],SSDD数据集是国内外第一个专门用于基于SAR 图像的舰船目标检测公开数据集,数据集包含各种情况下的船舶图像,如不同图像分辨率、船舶尺寸、海况、传感器类型等,可以作为研究人员评估其算法的基准。对于SSDD数据集中的每一艘船,都标注有带置信分数的边界框。由于该数据集的应用范围大多是视觉对象检测,因此其构建方法类似于PASCAL VOC数据集[12]。SSDD数据集由三个子集组成,包括训练集、验证集和测试集,各个部分图像数量的比例为7:2:1。由于SSDD数据集包含的不同条件如表1中所示,例如不同的图像分辨率,图像大小,海况,传感器等等。因此,这种数据集设置可以使得训练出来的目标检测器更加具有鲁棒性,但是这也会使得目标检测器很难在该数据集上获得非常高的性能。 SSDD数据集中船只和图像的数量统计如表2所示,其中NoS表示船舶数量,NoI表示图像数量。在SSDD数据集中,总共有1160张图片和2456艘船。每幅图像的平均船舶数量为2.12艘。在使用该数据集的过程中可以根据所选算法的要求对数据集进行扩展。尽管SSDD数据集的规模不及PASCAL VOC数据集,但是SSDD数据集足够用来测试基于目标检测任务的算法性能,因此可以通过结合防止过拟合的技巧,比如正则化,来训练一个目标检测模型。本文利用开源的“labelimg” 软件制作标签,每个船的边框会被表示成(x, y, w, h)。这里(x, y)是矩形中心点的坐标,w 是矩形的宽度,h 是矩形的高度。 船舶,图(b)显示远海的船舶,图(c)显示复杂背景的船舶

ENVI对SAR数据的预处理过程(详细版)

一、数据的导入: (1) 在Toolbox 中,选择SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats->ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中,数据类型(Data Type):JAXA-FBD Level 1.1。 注:这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击Leader/Param file,选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击Data list,选择 d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\IMG-HH-ALPSRP246750820-H1.1__A文件 (4) 单击Output file,选择输出路径。 注:软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母,如这里增加“_SLC” (5) 单击Start 执行,最后输出结果是ENVI 的slc文件,sml格式的元数据文件,hdr格式的头文件等。 (6) 可在ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的SAR 图像文件。 二、多视 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。 (1) 在Toolbox 中,选择SARscape->Basic ->Multilooking。 (2) 单击Input file 按钮,选择一景SLC 数据(前面导入生成的ALOS PALSAR数据)。 注意:文件选择框的文件类型默认是*_slc,就是文件名以_slc 结尾的文件,如不是,可选

SAR卫星数据

表1-1 已发射的SAR卫星 Tab.1-1 SAR satellites have launched[4] 发射者星载SAR 发射时间 美国Seasat SIR-A SIR-B SIR-C Light SAR 1978.06 1981.11(航天飞机) 1984.10(航天飞机) 1994.09(航天飞机) 2002.9 俄罗斯KOSMOS 1870 A1 maz-1 A1 maz-1A A1 maz-1B A1 maz-2 1987 1991.3 1993 1997 2004 ESA(欧空局) ERS-1 ERS-2 Envisat-1 1991.7 1995.4 2002.3 日本JERS-1 ALOS 1992.2 2006.1 加拿大Radarsat-1 Radarsat-1 1995.11 2007.12 德国TerraSAR-X 2007.6 意大利COSMO-Sky Med 2007.6

表1-2 已发射的SAR卫星的主要技术性能 Tab.1-2 The main technical performance of the SAR satellites have launched[4] 卫星型号Seasat-1 SIR-A SIR-B SIR-C/X-SAR Lacrosse5 Radarsat-1 Radarsat- 2 国家美国美国美国美国/意大利 和德国合作 美国加拿大加拿大 运行时间1978.6 1981.11 1984.10 1994.4.9 1994.9 2000.2.11 2005.4 1995.11 2007.12 轨道高度/km 805 259 225 225 235(IFSAR) 718 798 798 工作频率/GHz L(1.2795)L(1.275)L(1.275)L(1.275) C(5.1) X(9.65) C X C(5.3)C(5.3) 工作波长/cm 23.5 23.5 23.5 23.5,5.8, 3.1 5.66 5.66 极化HH HH HH HH、HV、 VH、VV HH HH、HV、 VH、VV 空间分辨率/m 25×25 40×40 (20~50)×25 25×12.5(L、C) 10/25(X) 6-16(IFSAR) 0.3(精扫) 1(标准) 3(宽扫) 25×28 9×9 50×50/ 100×100 (30~45) ×28 3~100

基于ENVI的TM与SAR数据融合处理流程介绍

ENVI Tutorial: Landsat TM and SAR Data Fusion Table of Contents O VERVIEW OF T HIS T UTORIAL (2) D ATA F USION (3) Preparing Images (3) R OME,I TALY,D ATA F USION E XAMPLE (4) Read and Display Images (4) Register the TM image to the ERS-2 image (4) Perform HSI Transform to Fuse Data (5) Display and Compare Results (5)

Overview of This Tutorial This tutorial is designed to demonstrate selected ENVI data fusion capabilities. You will co-register Landsat Thematic Mapper (TM) data and ERS-2 synthetic aperture radar (SAR) data of Rome, Italy using image-to-image registration. You will fuse the two datasets using a hue-saturation-intensity (HSI) color transform, and you will compare the fused data to the individual datasets. ERS-2 and Landsat images used in this tutorial are provided courtesy of the European Space Agency (ESA) and Eurimage (used with permission) and may not be redistributed without explicit permission from these organizations. For additional data fusion details, please see ENVI Help. Files Used in This Tutorial ENVI Resource DVD: envidata/rometm_ers File Description rome_tm (.hdr) Landsat TM data of Rome, Italy rome_ers2 (.hdr) ERS-2 SAR data of Rome Italy romr_tm.pts Ground control points (GCPs) for image-to-image registration

SAR数据类型

ENVISAT-ASAR 成像模式 数据产品

ASAR产品介绍 Level 0 产品 Level 0 产品是经过处理系统重新格式化后,以时间为序的卫星数据。Level 0 产品中的数据为原始信号,不是图象。Level 0 产品是ENVISAT 产品中级别最低的产品。利用Level 0产品,我们可以处理出Level 1B及级别更高的产品。 Level 1B产品 原始数据及Level 0产品可以通过成像算法并利用标定数据生成Level 1B产品。Level 1B产品可以是单景产品或条带产品。单景产品是按“景”定购,而条带产品则包含了整个数据段(segment)的图象,每个条带产品的最大时间可以达到10分钟。 根据欧空局的定义,所有Level 1B产品在存储时都是以时间增长为序的方式存储的,这使的下行轨道的图象为左右镜象,而上行轨道的图象为上下镜象。 Image模式、Alternating Polarisation模式 这两种模式的Level 1B产品分为三类:Precision Image、Single Look Complex Image和Medium Resolution。 Precision Image是多视、地距图象,产品象元尺寸为12.5米,适合于大多数的应用。Single Look Complex (SLC)Image是单视复型产品,产品的象元尺寸由成象的模式决定,可被用于SAR图象质量评估、标定和干涉、或风/海浪应用。在处理中较少对数据进行修正,以允许用户可以更自由地将数据处理为其它产品。 Medium Resolution是象元尺寸为75米的图象产品,产品的其它特性同Precision Image。 各类产品均在产品中提供了完整的标定参数。 Wide Swath模式 Wide Swath模式只提供象元尺寸为75米的Medium Resolution图象产品,在产品注解中也提供了完整的标定参数。

SAR影像特征和数据记录内容

SAR是主动式侧视雷达系统,且成像几何属于斜距投影类型。因此SAR图像与光学图像在成像机理、几何特征、辐射特征等方面都有较大的区别。在进行SAR图像处理和应用前,需要了解SAR图像的基本特征。 本文主要包括: ?成像散射特征 ?SAR几何特征 ?SAR图像特征 1.成像散射特征 SAR图像上的信息是地物目标对雷达波束的反映,主要是地物目标的后向散射形成的图像信息。反映SAR图像信息的灰度值主要受后向散射的影响,而影响后向散射的主要因素分为两大类: ?雷达系统的工作参数:主要包括雷达传感器的工作波长、入射角、极化方式等。?地物目标的特性:地表的粗糙度和复介电常数等。 1.1 散射类型 散射主要可分为5种:

(1)表面和体散射 这是SAR图像主要的散射。粗糙的表面能得到更高的后向散射,平整表面在雷达图像上经常表现暗区域。 图:表面和体散射示意图 图:水面上的溢油发生镜面反射,在图像上表现暗区域

(2)双回波(Double Bounce) 如下图所示,当地物垂直地面时候,容易发生双回波散射。 图:双回波散射示意图 (3)组合散射 一般发生在长波SAR系统(如L、P波段),包括表面、体散射、双回波等。 图:森林的组合散射(上-林冠层,中-树干层,下-地面层)

图:SAR图像上的各种散射 (4)穿透散射 根据极化方式和波长情况,微波可以透入植被、裸土(干雪或沙地),一般情况,波长越长,穿透能力越强。交叉极化(VH/HV)相比同极化(HH/VV)的渗透能力弱。 图:不同波长的穿透散射

图:雷达波束穿透土壤,可以清晰的看到沙漠下的信息 (5)介电属性散射 地物目标的介电属性也影响雷达的后向散射。基于这种现象,SAR系统也可用于检索土壤水分。如金属和水的介电常数很好(80),而大多数其他材料的介电常数相对较低;在干燥条件下,介电常数一般是3~8。这意味着,湿润的土壤或植物表面可以产生雷达信号的反射率显着增加,在图上反映更亮些。 土壤含水量监测主要原理是基于干土和湿土的介电属性之间的反差。由于土壤浸湿,饱和25~30时,其介电常数变化约2.5。这相当于增加反射能量。因此,从后向散射系数中检测土壤水分是可行的,为了区分土壤粗糙度和湿度之间的影响,常使用特定极化和双频率(C,L波段)的SAR传感器。 1.2 雷达系统参数的影响 雷达系统的工作参数中的极化方式对雷达波束响应的影响比较大。一般情况,自然地物对HH极化产生较强的回波信号,因此,地形测绘和资源调查一般选择HH极化SAR图像;地表比较粗糙(如树木、农作物等)区域,回波信号与入射角无关,HH和VV极化

SAR卫星-合成孔径雷达卫星影像基础知识介绍

北京揽宇方圆信息技术有限公司 SAR卫星-合成孔径雷达卫星影像基础知识介绍 目前使用最广的成像雷达系统就是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar:SAR),SAR几乎成为了雷达的代名词。本文从应用角度介绍SAR系统的基本知识。 本文主要包括: SAR基本原理 几个重要的参数 SAR拍摄模式 当前主流星载SAR系统 1.SAR基本原理 雷达发展初期,出现的是真实孔径雷达(Real Aperture Radar:RAR),由于成像分辨率与雷达天线的长度成正比,与波长和观测距离成反比,要想得到较高分辨率的SAR图像,需要增加天线的物理尺寸,限制其发展和应用,后来逐渐被合成孔径雷达SAR取代。 SAR用一个小天线作为单个辐射单元,将此单元沿一直线不断移动,在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理。一个小天线通过"运动"方式就合成一个等效"大天线",这样可以得到较高的方位向分辨率,同时方位向分辨率与距离无关,这样SAR就可以安装在卫星平台上而可以获取较高分辨率的SAR图像。

图:SAR成像原理示意图 2.SAR几个重要的参数 为了更好的理解SAR和SAR图像,需要知道几个重要的参数。 2.1分辨率 SAR图像分辨率包括距离向分辨率(Range Resolution)和方位向分辨率(Azimuth Resolution)。 图:距离向和方位向示意图 距离向分辨率(Range Resolution)

垂直飞行方向上的分辨率,也就是侧视方向上的分辨率。距离向分辨率与雷达系统发射的脉冲信号相关,与脉冲持续时间成正比: Res(r)=c*τ/2 其中c为光速,τ为脉冲持续时间。 方位向分辨率(Azimuth Resolution) 沿飞行方向上的分辨率,也称沿迹分辨率。如下为推算过程: ?真实波束宽度:β=λ/D ?真实分辨率:ΔL=β*R=Ls(合成孔径长度) ?合成波束宽度βs=λ/(2*Ls)=D/(2*R) ?合成分辨率ΔLs=βs*R=D/2 其中λ为波长,D为雷达孔径,R为天线与物体的距离。 从这个公式中可以看到,SAR系统使用小尺寸的天线也能得到高方位向分辨率,而且与斜距离无关(就是与遥感平台高度无关)。 图:方位向分辨率示意图 2.2极化方式 雷达发射的能量脉冲的电场矢量,可以在垂直或水平面内被偏振。无论哪个波长,雷达信号可以传送水平(H)或者垂直(V)电场矢量,接收水平(H)或者垂直(V)或者两者的返回信号。雷达遥感系统常用四种极化方式——HH、VV、HV、VH。前两者为同向极化,后两者为异向(交叉)极化。

SAR雷达卫星影像数据的基本知识

SAR雷达卫星影像数据的基本知识 用一个小天线作为单个辐射单元,将此单元沿一直线不断移动,在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理。一个小天线通过“运动”方式就合成一个等效“大天线”,这样可以得到较高的方位向分辨率,同时方位向分辨率与距离无关,这样SAR就可以安装在卫星平台上而可以获取较高分辨率的SAR图像。

图1 SAR成像原理示意图 1、几个参重要参数 为了更好的理解SAR和SAR图像,需要知道几个重要的参数。 分辨率 SAR图像分辨率包括距离向分辨率(Range Resolution)和方位向分辨率(Azimuth Resolution)。

图2 距离向和方位向示意图 ?距离向分辨率(Range Resolution) 垂直飞行方向上的分辨率,也就是侧视方向上的分辨率。距离向分辨率与雷达系统发射的脉冲信号相关,与脉冲持续时间成正比: Res( r) = c*τ/2 其中c为光速,τ为脉冲持续时间。 ?方位向分辨率(Azimuth Resolution) 沿飞行方向上的分辨率,也称沿迹分辨率。如下为推算过程: ?真实波束宽度:β= λ/ D ?真实分辨率:ΔL = β*R = Ls (合成孔径长度) ?合成波束宽度βs = λ /(2* Ls) = D / (2* R) ?合成分辨率ΔLs = βs* R = D / 2 其中λ为波长,D为雷达孔径,R为天线与物体的距离。 从这个公式中可以看到,SAR系统使用小尺寸的天线也能得到高方位向分辨率,而且与斜距离无关(就是与遥感平台高度无关)。

图3 方位向分辨率示意图 ?极化方式 雷达发射的能量脉冲的电场矢量,可以在垂直或水平面内被偏振。无论哪个波长,雷达信号可以传送水平(H)或者垂直(V)电场矢量。接收水平(H)或者垂直(V)或者两者的返回信号。雷达遥感系统常用四种极化方式———HH、VV、HV、VH。前两者为同向极化,后两者为异向(交叉)极化。 极化是微波的一个突出特点,极化方式不同返回的图像信息也不同。返回同极化(HH或者VV)信号的基本物理过程类似准镜面反射,比如,平静的水面显示黑色。交叉极化(HV或者VH)一般返回的信号较弱,常受不同反射源影响,如粗糙表面等。 图4 HV极化示意图 ?入射角(Incidence Angle) 入射角也叫视角,是雷达波束与垂直表面直线之间的夹角(如下图中的θ)。微波与表面的相互作用是非常复杂的,不同的角度区域会产生不同的反射。低入射角通常返回较强的信号,随着入射角增加,返回信号逐渐减弱。 根据雷达距离地表高度的情况,入射角会随着近距离到远距离的改变而改变,依次影响成像几何。

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