极化干涉SAR信号处理方法调研.docx
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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KazukiNakamura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LluísSagués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/XSAR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。
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
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。
同时,近几年还涌现了其他的纯体去相关系数估计方法,其中文献提出利用纯体去相关系数与地面对应的复相关系数之间的距离最大的特点来估计纯体去相关系数,该方法消除了某个极化通道的地体散射比必须小于-10dB这个假设的限制。
文献提出基于双基线的纯体去相关系数估计方法,文献提出基于多频率的纯体去相关系数估计方法。
缺点二：
除了纯体去相关系数的估计问题处,时间去相关建模和消除是传统三阶段POLInSAR森林高度反演方法面临的另一关键问题,文献首次分析了时间去相关对传统的三阶段POLInSAR森林高度反演方法的影响,并建立了RVOG+TVD模型。
由于该模型只考虑了时间去相关对纯体去相关系数的影响,此时纯体去相关系数观测值是真实纯体去相关系数沿着径向平移的结果,但是这个平移量的大小是未知的,为了从纯体去相关系数观测值中得到真实纯体去相关系数,必须先确定平移量的大小,对纯体去相关系数观测值进行相应的补偿处理才可以得到真实纯体去相关系数,为此文中提出了简单的平移量估计和补偿方法,同时文献提出了基于双基线的纯体去相关系数估计方法,其方法可以确定时间去相关条件下的纯体去相关系数,但其处理策略仍然基于假设:
某个极化通道的地体散射比率必须小于-10dB。
2.1.4相关幅度反演类
●算法原理
该方法基于均匀结构函数假设的单层模型,即把所有的散射看成一层体散射,只关心幅度信息,忽略相位信息和地面散射的影响。
这种假设,对于植被结构变化特别是冠层变化大的林分会产生大的反演误差。
进一步假设平均衰减系数为0,这时的干涉相干函数就成了一个SINC函数，这时即可根据相干系数的幅值反演树高。
●算法流程
●算法性能和优缺点
该方法流程简单易行，但是会造成树高的严重高估。
用PolSARpro进行模拟仿真，设定树高10m，反演结果平均高估5m，如下图所示：
2.1.5超分辨技术类
●算法原理
2001年，Yamada提出将ESPRIT算法利用到森林高度估计中,开启了超分辨技术类POLInSAR森林高度反演方法的大门。
尽管森林回波中存在五种散射成分，但是Yamada认为这五种散射成分根据其有效散射中心可分为两类：
一类的有效散射中心位于森林顶部,而另一类散射的有效散射中心位于森林底部,这样就可以将散射成分建模为这两种成分之和,在假定这两种成分是独立的情况下,利用这两种成分的不同极化特征可以对这两种成分进行分离,并利用ESPRIT算法估计得到两个散射中心对应的干涉相位。
●算法性能和优缺点
该算法可以避开植被覆盖地表复杂散射特性的建模,并且可以对植被高度快速地进行估计,具有很广阔的应用前景。
然而，当森林成分具有高度的去极化特征时，这种方法估计的局部散射中心的干涉相位将有偏差。
另外，对于稠密森林区域,由于存在冠层底部散射和树干-地表散射的相干作用，导致近地表的相干优化相位估计一般是不准确的，会在一定程度上引起树高的低估。
2.2高精度DEM提取
●算法原理
用于干涉的两幅图像的相干性对极化存在着强烈的依赖性，探求什么样的极化状态组合以产生最大的相干性是极化干涉所要解决关键问题。
相干最优技术的物理意义可以理解为，寻找一种极化状态的组合，在此组合下，分辨单元内的某一种散射机制的散射分量能够得到最大的相关系数。
通常，这种具有最大相关系数的散射机制是该分辨单元内的主要散射。
这样可提取一种与点散射体具有最接近关系的确定性的散射机制，为的是减少在一个分辨率单元内有效散射中心高度差引起的去相干，提高测高精度。
●算法流程
●算法性能
极化干涉相干最优过程可以有效地减小一个分辨率单元内有效散射中心高度差引起的去相关，特别是在地表植被覆盖丰富的区域，这种去相关更加严重，即极化干涉相干最优过程可以有效地消除空间基线去相关中残余的体散射分量引起的去相干的影响，从而大大提高相干性。
并且，在时间去相干不太大的情况下，它通过极化状态的变化，可以补偿时间去相关的影响。
2.3地物分类和参数反演
地物的电磁散射特性主要由电气参数和几何参数进行描述，电气参数包括散射体的介电特性、传导率和后向散射系数等，几何参数包括散射体的位置、取向、地物起伏、地形坡度等。
极化电磁波对散射体的电气参数敏感，而干涉方式可以获取地物散射特性的几何参数，POLINSAR技术实现了极化和干涉技术的有效组合，既对地物散射体的空间分布和高度敏感，又对植被散射体的形状和方向敏感。
同时，极化干涉相干最优过程提供了相位散射中心的最优分离，POLINSAR在地物参数反演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。
干涉对不同的去相关源敏感，而极化对目标的形状、取向和介电特性以及不同的散射过程敏感。
POLSAR系统的研制将极大地推动有监督和无监督图像特征分类和识别算法的发展。
这些技术包括对土壤含水量、起伏等参数的估计，利用POLINSAR数据估计的结果远优于单/多极化幅度SAR和（或）被动的激光传感系统得到的结果。
INSAR只能提供平均高度信息，它不能区分树冠和下层树干高度，也不能分辨出陆地是植被覆盖还是多层分布的。
与二维观测对象特征（不同尺度、不同传感器获取图像信息融合后）提取不同，极化干涉数据可以用于三维观测对象特征的提取。
极化和干涉技术的有效结合可以对地物进行更细致精确的分类。
根据干涉相关系数随时间的变化可以检测出观测对象随时间的变化情况，然后从极化数据中提取出关于散射过程的有用信息，进而确定产生这些变化的原因。
2.4生物量提取和区域变化检测
近期和将来的环境压力遥感要求遥感从区域检测发展到大范围的安全冲突侦查，要求监控技术达到接近物理可实现的极限，以对大范围区域实施全天时全天候三维陆地监测，提供全天时的紧张区域变化和安全冲突信息。
不仅目前非常需要这些重要的信息，而且将来为了使地球免于遭受日益严峻的人口爆炸问题以及随之而来的更多的由环境压力和政治安全造成的冲突，对这些信息的需求会更加迫切。
生物量估计是环境压力遥感的重要研究内容。
在有特定限制的应用中，多幅复幅度（HH极化、HH与VV极化、HH与HV极化、VV与VH极化组合）部分POLSAR可以提供比仅有幅度信息的SAR更好的特定的与场景相关的植被层信息，但这不足以准确估计出植被密集分布地区尤其是林区的生物量。
为了更加准确的估计陆地生物量，需要获取树冠到下层树干高度、有植被覆盖的陆地高度和有较大区别各层的高度，这些参数只有多波段的单飞或者重复飞行的POLINSAR或者极化层析SAR能得到。
POLINSAR是满足监控技术达到接近物理可实现极限要求的良好选择。
星载POLINSAR是实现全球生物量估计、大范围的区域变化检测的有效工具，尤其是收发分置星载POLINSAR系统的研制将为实现全天时大范围三维监测铺平道路。
生物量提取的一种方法是建立在参数反演研究的基础之上的。
其提取过程是先利用RVOG模型实现参数的反演，然后建立植被高度与生物量之间的联系，再通过一系列特定的演算步骤即可提取地表生物量的信息。
还有一种生物量提取方法是建立在干涉相关系数的变化之上的。
研究表明可以利用不同波段极化干涉数据构成干涉相关系数，通过不同系数的变化找出所对应的生物量。
2.5探地应用
随着雷达工作频段的不断增加，将极化干涉扩展到宽带系统、尤其是地面穿透成像应用,也得到了密切的关注。
随着极化干涉技术的迅速发展,相信它必将在越来越多的领域得到更为广泛的应用。
这是目前开展POLINSAR应用探索性研究的内容之一。
3不同波段的森林高度反演实验
针对标准的模拟样地，在45度入射情况下分别模拟不同频段（X、C、L、P波段）的极化干涉SAR森林遥感数据，并采用PolSARpro软件中的三阶段法和极化相干层析（PolarizationCoherenceTomography，PCT）进行森林高度的反演，通过对反演结果分析森林高度探测的适宜波段。
●模拟样地
模拟样地大小为200m×200m共4hm2的阔叶林，其中120m×120m范围内为林地区域，其它区域为草地。
林地为随机分布的阔叶树组成，密度为300株/hm2，共376株，平均树高10m，分布情况如下图所示：
不同波段、不同观测角度的森林高度反演实验模拟样地
●模拟参数
固定视角变波段的模拟实验，波段为X（0.03m），C（0.05m），L（0.24m），P（0.45m）。
参数如下表所示：
仿真参数
参数
取值
参数
取值
雷达高度
3000m
极化方式
全极化
SAR分辨率
1m
天线方位向波束宽度
0.1rad
干涉基线长度
10m
干涉基线倾角
5.7deg
入射角
45deg
●实验结果及分析
不同波段的极化合成影像
不同波段的HV通道相干系数影像
不同波段的森林高度反演图
不同波段的树高反演统计对比及均方根误差拟合曲线
X波段和C波段的穿透性较差，在极化合成影像中可以看到林地右侧产生了较L波段和P波段更为明显的阴影区域，同时其散射机理以森林冠层的体散射为主，体散射去相干十分严重，这一点从HV通道相干系数影像可以明显反映出，因此森林高度反演出现的严重的低估。
L波段和P波段穿透性较强，其散射机理以地表面散射和树冠与地表的二次散射为主，相干性较强，得到了与设置的平均树高较吻合的反演结果。
但是P波段由于穿透性过强，树冠的体散射信息较弱，造成树高的轻微低估，对反演结果的影响不大。
综上分析，对于森林高度反演应用，L波段和P波段是较适宜的波段，首选L波段。
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