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INSAR学习(小白笔记一)

作者:互联网

这半年多来在学习INSAR相关知识,查阅了许多资料,做了一个基本资料整理。(好多资料来源于其他博主那里,但是当时没有备注,有问题私信啊)

目录

一、主要的星载SAR系统:

(1)哨兵1号(sentinel 1)数据

(2)哨兵2号(sentinel-2)数据

(3)ALOS数据

二、数据获取:

(1)国内网站:

(2)国外网站:

三、常用的SAR数据处理软件

(1)商业软件

(2)开源软件

四、几种常用的InSAR变形监测方法


(1)哨兵1号(sentinel 1)数据

哨兵1号sentinel-1 由两颗极轨卫星A星和B星组成。两颗卫星搭载的传感器为合成孔径雷达(SAR),属于主动微波遥感卫星。传感器搭载C波段。

SM(Stripmap):一种标准的SAR条形图成像模式,其中地面区域被连续的脉冲序列照亮,而天线波束指向一个固定的方位角和仰角;

IW(Interferometric Wide swath):IW)模式是陆地上的主要采集模式,满足了大部分业务需求。它以5米 x 20米的空间分辨率(单视)获取250公里长的数据。IW模式使用渐进扫描SAR (TOPSAR)地形观测捕获三个子区域。在TOPSAR技术中,除了像扫描雷达一样控制波束的范围外,波束还可以在每个爆发的方位角方向上由后向前进行电子控制,避免了扇形现象,并导致整个区域的图像质量均匀。

EW(Extra Wide swath):使用TOPSAR成像技术在五个区域获取数据。EW模式以牺牲空间分辨率为代价提供了非常大的区域覆盖。(言外之意是空间分辨率低)。

WV(Wave):数据是在被称为“小片段”的小型条形地图场景中获取的,这些场景在轨道沿线每隔100公里定期设置一次。通过交替获得小点,以近距离入射角获得一个小点,而以远距离入射角获得下一个小点。WV是哨兵1号在海上的操作模式。(言外之意用于海洋)。

②哨兵1号的数据产品(所有产品都是从0级产品直接加工,每种模式都可以潜在地生成一级SLC、一级GRD和二级Ocean产品)

Raw Level-0 data(特定情况下使用);

SLC( Single Look Complex):已被处理后的一级产品,能获得相位和振幅信息。相位信息是时间的函数,根据相位信息和速度可实现距离的测量。(可用于测距和形变观测)。

GRD(Ground Range Detected):一级产品,有多视强度数据,该强度数据与后向散射系数有关。(可用于土壤水分反演)。

OCN(Ocean):用于检索海洋地球物理参数。(即应用于海洋)。

MMM:表示数据来源于A星或B星,有S1A和S1B两个选择。

BB:条带扫描模式,有IW、EW、WV 3种选择。

TTT:表示产品的类型,有SLC、GRD、OCN 3种产品选择。

R: 为分辨率类别。F表示(Full resolution),H表示High resolution,M表示Medium resolution。

L:数据处理等级,为1级,或2级。

F:产品类可以是Standard (S)或Annotation (A)。Annotation产品只在PDGS内部使用,不分发。

PP:极化方式:SH(single HH polarisation)、SV(single VV polarisation)、DH(dual HH+HV polarisation)、DV(dual VV+VH polarization)

OOOOOO:产品开始时的绝对轨道号,轨道号范围:000001-999999。

DDDDDD:任务数据获取标识符,范围:000001-FFFFFF.

CCCC:产品唯一标识符,是使用CRC-CCITT在清单文件上计算CRC-16生成的十六进制字符串。

(2)哨兵2号(sentinel-2)数据

哨兵2号是高分辨率多光谱成像卫星,携带一枚多光谱成像仪(MSI),用于陆地监测,可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像,还可用于紧急救援服务。分为2A和2B两颗卫星。

第一颗卫星哨兵2号A于2015年6月23日01:52 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。6月29日,在轨运行4天的哨兵-2A卫星,传回了第一景数据,幅宽290km,卫星第一次扫描的范围是从瑞典开始,经过中欧和地中海,到阿尔及利亚结束。第二颗卫星哨兵2号B于2017年3月07日北京时间9时49分 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。

欧洲航天局介绍说,“哨兵-2B”卫星与2015年6月发射的“哨兵-2A”卫星为同一组,携带高分辨率多光谱成像装置,主要用于监测土地环境,可提供有关陆地植被生长、土壤覆盖状况、内河和沿海区域环境等信息,不仅对改善农林业种植、预测粮食产量、保证粮食安全具有重要意义,还可用于监测洪水、火山喷发、山体滑坡等自然灾害,为人道主义救援提供帮助。两者同时进入运行状态后,每5天可完成一次对地球赤道地区的完整成像,而对于纬度较高的欧洲地区,这一周期仅需3天。

哨兵-2号卫星携带一枚多光谱成像仪(MSI),高度为786km,可覆盖13个光谱波段,幅宽达290千米。地面分辨率分别为10m、20m和60m、一颗卫星的重访周期为10天,两颗互补,重访周期为5天。从可见光和近红外到短波红外,具有不同的空间分辨率,在光学数据中,哨兵-2号数据是唯一一个在红边范围含有三个波段的数据,这对监测植被健康信息非常有效。

①哨兵2号各个波段的意义说明:

Band1:海岸/气溶胶波段:用来监测近岸水体和大气中的气溶胶。

Band2、3、4:可见光波段

Band5、6、7:红边范围内波段对监测植被健康信息非常有效

Band8:近红外波段(宽)

Band8A:近红外波段(窄)

Band9:水蒸气波段

Band10、11、12:短波红外波段

从2015年12月3日起,哨兵2A(Sentinel2A)数据正式向全球用户提供免费下载。

②产品级别:

Level-0: 原始数据。

Level-1A:包含元信息的几何粗校正产品。

Level-1B:辐射率产品,嵌入经GCP优化的几何模型但未进行相应的几何校正。

Level-1C:经正射校正和亚像元级几何精校正后的大气表观反射率产品。

欧空局(ESA)仅发布了哨兵2号(S2)的L1C级多光谱数据(MSI),Sentinel-2 L1C是经过正射校正和几何精校正的大气表观反射率产品,并没有进行大气校正。同时,ESA还对S2 L2A级数据进行了定义,L2A级数据主要包含经过大气校正的大气底层反射率数据(Bottom-of-Atmosphere corrected reflectance),但这个L2A数据需要用户根据需求自行生产,为此,ESA发布了专门生产L2A级数据的插件Sen2cor。目前,SNAP对Sen2cor的支持并不好,很难在SNAP中直接调用Sen2cor,所以,这里介绍下sen2cor的命令行配置步骤。当然,L2A级数据还包含一些别的产品,如气溶胶厚度(Aerosol Optical Thickness, AOT)、大气水蒸气(Water Vapour Map, WVM)等。目前国内用户仅能下载Level-1C数据。2A级产品要用户自己进行处理生产。

(3)ALOS数据

日本地球观测卫星计划主要包括2个系列:大气和海洋观测系列以及陆地观测系列。先进对地观测卫星ALOS是JERS-1与ADEOS的后继星,采用了先进的陆地观测技术,能够获取全球高分辨率陆地观测数据,主要应用目标为测绘、区域环境观测、灾害监测、资源调查等领域。ALOS卫星载有三个传感器:全色遥感立体测绘仪(PRISM),主要用于数字高程测绘;先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2),用于精确陆地观测;相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR),用于全天时全天候陆地观测。ALOS卫星采用了高速大容量数据处理技术与卫星精确定位和姿态控制技术,下图为ALOS卫星基本参数。

二、数据获取:

(1)国内网站:

①地理空间数据云

网址: www.gscloud.cn/

说明:可下载landsat系列、MODIS系列、DEM数据高程数据、EO-1系列、Sentinel系列等卫星数据。

②遥感集市

网址:http://www.rscloudmart.com/

说明:可免费下载高分一号WFV、环境一号、高分四号的卫星影像数据。

③风云卫星遥感数据服务网

网址:http://satellite.nsmc.org.cn   

说明:上面集合了风云系列卫星、NOAA卫星数据下载。

④对地观测数据共享服务网

网址:http://ids.ceode.ac.cn

说明:共享了中分辨率卫星遥感数据,国内用户通过可视化的地图窗口能够查询检索并下载共享数据。LANDSAT-5、LANDSAT-7、RESOURCESAT-1、ERS-2、ENVISAT等中等分辨率的卫星遥感数据向全国开放,首批共享数据将达到2.3万景。注册时信息尽量详细,会通过电话验证。

(2)国外网站:

综合性免费数据下载网站

网址:http://glovis.usgs.gov/

网址:https://earthexplorer.usgs.gov/

说明:两个网址都包括Landsat1~8、SRTM/G-DEM、EO-1、MODIS等数据下载,都是美国USGS出品。不知道什么时候起需要“翻墙”才能下载。

Sentinel系列数据共享网站

网址:https://scihub.copernicus.eu

提供免费下载Sentinel-1雷达数据Level-0 和 Level-1级别存档数据,可以下载产品接受模式包括:

•Strip Map (SM)

•Interferometric Wide Swath (IW)

•Extra Wide Swath (EW)

美国NASA的MODIS下载网

网址:http://modis.gsfc.nasa.gov/

http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/

说明:比较全,更新速度非常快。能下载原始MODIS数据。

欧空局网址:(https://earth.esa.int/ )

ENVISAT卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一,于2002年3月1日发射升空。所载最大设备是先进的合成孔径雷达(ASAR),可生成海洋、海岸、极地冰冠和陆地的高质量高分辨率图象。Envisat-1主要用于监视环境,对地球表面和大气层进行连续的观测,供制图、资源勘查、气象及灾害判断之用。2012年4月8日后,该卫星与地球失去联系。2016年7月28日,开放了ASAR L1 产品, 包括IMS和IMP数据下载权限,供注册用户免费下载。

全球SRTM地形数据下载网

网址:http://srtm.csi.cgiar.org

说明:90米SRTM:

网址:https://gdex.cr.usgs.gov/

说明:30米SRTM

ALOS World 3D

网址:http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/

说明:ALOS World 3D是一个30米空间分辨率的数字地表模型

⑦DMSP数据下载网站

网址:http://www.ngdc.noaa.gov/

说明:除了DMSP数据之外,还包括海洋测量数据、海岸带、海洋地形等数据。

三、常用的SAR数据处理软件

SAR数据处理平台很多,商业软件往往教程比较全面,维护也比较好,但价格比较昂贵。开源软件则是免费的,而且可以对软件脚本按照自己的要求做修改,提高效率。

(1)商业软件

①Gamma:该软件是世界著名的瑞士GAMMA遥感公司开发的专门用于干涉雷达数据处理的全功能商业软件,GAMMA软件能够完成将SAR原始数据处理成DEM、地表形变图、土地利用分类图等数字产品的整个过程。除此之外,GEO软件包中还提供了图像的配准和地理编码功能。对于在不太稳定的机载遥感平台上获取的雷达数据,运动补偿软件包(MOCOM)中专门提供了一些高级的处理方法。

②Skysense InSAR:该软件是由洪都天顺(深圳)科技有限公司研发的雷达遥感数据处理软件,该软件通过分析SAR卫星影像,适用于城市高楼、铁路、公路、桥梁、机场以及山体滑坡等的沉降和形变监测。

③SARscape:该软件由sarmap公司研发,是国际知名的雷达图像处理软件。该软件架构于专业的ENVI遥感图像处理软件之上,提供图形化操作界面,具有专业雷达图像处理和分析功能。SARscape提供完整的SAR数据处理功能,全面支持四种模式的数据:雷达强度图像处理、雷达干涉测量(InSAR/DInSAR)、极化雷达处理(PoISAR)、极化雷达干涉测量(PoIInSAR)、雷达立体量测。

④SARProZ:源于意大利米兰理工大学电子通信工程学院,是一套功能强大算法先进的雷达影像数据处理系统,具有高效友好的图形用户界面与处理功能模块布局设计,无经验用户通过短期培训及练习即可快速掌握操作要领及处理流程。

(2)开源软件

①GMTSAR(https://topex.ucsd.edu/gmtsar/)是一款基GMT(Generic Mapping Tools,通用制图软件)的干涉SAR数据处理平台,可以做两轨差分干涉D-InSAR,也可以做小时间基线集技术SBAS-InSAR,能处理ERS-1/2, Envisat, ALOS-1, TerraSAR-X, COSMOS-SkyMed, Radarsat-2, Sentinel-1A/B, ALOS-2的数据。最为重要的是它的脚本可以按照自己的需求做修改,能满足大部分科研人员的需要。
    附安装教程:https://github.com/gmtsar/gmtsar/wiki

②ISCE全称为InSAR科学计算环境(InSAR Scientific Computing Environment),是由JPL和斯坦福大学共同开发的一款SAR数据处理平台,之前只对成员机构的科研人员开放,还需要提交申请,较为麻烦,申请周期也不固定,现在已经全部开源,大家可以在git-hub上随意下载,无需注册。ISCE能对目前绝大部分的单视复数影像(SLC)做干涉处理,包括ERS、ERS_ENVISAT、ALOS、ALOS2、COSMO_SKYMED、ENVISAT、RADARSAT、SENTINEL-1/2、TERRASARX等,还能兼容ROI_PAC平台的结果。老版本的ISCE安装较为麻烦,需要安装的环境比较多,而且对gcc等编译器的版本也有要求。现在更新的isce-2.3版本相对优化了很多,对Ubuntu用户来说安装软件已经变为一件非常简单的事。

下面附一个Ubuntu18的安装教程网站:

https://github.com/scottyhq/isce_notes/tree/master/Ubuntu

③SNAP是一款欧空局提供的SAR影像处理软件,功能不仅限于做差分干涉。平台也不局限于Linux和macos,针对windows也开发出对应的界面友好的版本,对于不习惯linux的用户非常合适。同时,欧空局的哨兵一号(sentinel1A/B)是目前免费公开的SAR数据里面覆盖最全、从反周期最短的卫星数据,配合SNAP软件使用非常合适。

四、几种常用的InSAR变形监测方法

合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)集合成孔径雷达技术与干涉测量技术于一体。合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波遥感,用来记录地物的散射强度信息及相位信息,前者反映了地表属性(含水量、粗糙度、地物类型等),后者则蕴含了传感器与目标物之间的距离信息。干涉的基本原理是同一区域两次或多次过境的SAR影像的复共轭相乘,来提取地物目标的地形或者形变信息。雷达干涉的模式分为:沿轨道干涉法、交叉轨道干涉法、重复轨道干涉法。

①D-InSAR方法

D-InSAR是在传统的InSAR技术上发展起来的方法,主要通过引入外部DEM去除InSAR获取的干涉图中的地形相位,进而得到差分干涉图。而差分干涉相位中除了地形相位外,还存在平地效应、形变信号、大气以及噪声成分。由于该差分干涉相位仍然是缠绕的,因此需对剩余的相位成分进行整周模糊度求解。目前D-InSAR技术不仅运用于地震、火山等大范围地表形变监测,也用于结合角反射器的矿区、滑坡、油气田以及城市地表形变。但D-InSAR技术只能探测两个时相间的相对形变,而无法获取滑坡形变在时间维上的演化情况,并且其监测精度仍受时空失相干、大气等因素的影响。

②PS-InSAR方法

PS-InSAR利用覆盖同一研究区的多景单视SAR影像,选取其中一景SAR影像作为主影像,其余SAR影像分别与主影像配准,依据时间序列上的幅度和相位信息的稳定性选取永久散射体(Persistent Scatterer,PS)目标;经过干涉和去地形处理,得到基于永久散射体目标的差分干涉相位,并对相邻的永久散射体目标的差分干涉相位进行再次差分;根据两次差分后的干涉相位中各个相位成分的不同特性,采用构建形变相位模型和时空滤波或方式估计形变和地形残余信息。目前,PS-InSAR技术已在多个城市的高分辨率地面沉降监测中得到广泛应用,特别是城市重点基础设施的高分辨率形变监测,具有较高的可靠性(mm级的精度)。然而,PS-InSAR技术也存在自身的缺陷。首先,其通常要求覆盖同一区域的SAR影像数目较多(通常要求大于25景),便于保证模型解算的可靠性;其次,PS-InSAR技术由于是基于大量PS点的迭代回归或网平差计算,运算效率不高,不适合大范围地区高分辨率的地面沉降监测。

③SBAS-InSAR方法

SBAS-InSAR是一种基于多主影像的InSAR时间序列方法,只利用时空基线较短的干涉对来提取地表形变信息。SBAS-InSAR技术克服了PS-InSAR因选取一幅影像作为公共主影像而引起的部分干涉图相干性较差的不足,同时降低了对SAR数据的需求量,运算效率较高。首先对覆盖某个地区的不同时间段的多景SAR影像计算时间空间基线,选择恰当的时空基线阈值选取干涉对;然后对选取的干涉对进行差分干涉处理并进行相位解缠;最后根据自由组合的干涉图形成子集的情况,对所有干涉图组成相位方程采用最小二乘法或者SVD方法进行形变参数估计。在实际处理中会采用时空滤波的方法去除大气延迟的影像分离出非线性形变,估算的低频形变与此非线性形变的总和即为整个研究区的形变信息。

④MAI方法

MAI技术的提出旨在获取地表方位向的形变信息,由于方位向和LOS向相互垂直,因此为D-InSAR的监测结果起到很好的补充作用,进而获取地表三维形变信息。MAI方法在方位向上的形变解算精度和效率都很高,从而为形变的精确解译起到较好的促进作用,现已广泛应用于地震、火山、冰川等相关的三维形变测量中。MAI技术主要是通过方位向公共频谱滤波技术重新确定SAR数据的零多普勒中心,进而将一景SAR影像重新划分为前视与后视两景影像。通过对主影像和从影像的前视与后视影像分别进行影像配准、多视处理、生成干涉图、去平地相位、去地形相位以及滤波处理得到前视干涉图与后视干涉图,再对前视与后视干涉图进行差分处理后,即可得到MAI干涉图,包含的即为方位向形变相位。但MAI技术更易受到失相关噪声的影响,不适用于近场的同震形变信息提取以及较快的冰川流速估计。

 

标签:卫星,形变,笔记,InSAR,小白,INSAR,SAR,数据,干涉
来源: https://blog.csdn.net/weixin_44703583/article/details/116712237