基于多方向多源合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的假彩色正射影像制作

張繼賢,魏鉅杰,趙 爭,黃國滿

中國測繪科學(xué)研究院,北京100830

基于多方向多源合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)融合的假彩色正射影像制作

張繼賢,魏鉅杰,趙 爭,黃國滿

中國測繪科學(xué)研究院,北京100830

在復(fù)雜地形條件下,SAR影像幾何失真大,輻射畸變突出,透視收縮、疊掩和陰影等現(xiàn)象嚴(yán)重,制約SAR測圖的應(yīng)用。為此,提出一套基于多方向多源SAR數(shù)據(jù)融合方法與技術(shù)流程,利用不同側(cè)視方向、不同分辨率、多極化的SAR影像數(shù)據(jù),融合制作信息量豐富,能夠滿足應(yīng)用要求的 SAR假彩色正射影像。采用橫斷山脈區(qū)域3 m分辨率的TerraSAR-X單極化影像以及8 m分辨率的Radarsat-2全極化影像進(jìn)行融合試驗(yàn),制作假彩色正射影像。該方法、技術(shù)流程和軟件已應(yīng)用于國家西部1∶50 000地形圖空白區(qū)測圖工程。

復(fù)雜地形;合成孔徑雷達(dá);幾何畸變;正射糾正;輻射校正;多方向數(shù)據(jù)融合

1 引 言

合成孔徑雷達(dá)為常年多陰雨、多云霧、多冰雪覆蓋地區(qū)提供一種有效的遙感對地觀測手段。但由于SAR為斜距成像系統(tǒng),獲取的影像幾何畸變大,受傳感器成像角度及地形的影響,存在著不同程度的透視收縮、疊掩和陰影等現(xiàn)象,在橫斷山脈等復(fù)雜地形區(qū)域表現(xiàn)得尤為突出。因此,對于許多需要確切獲取SAR影像上地物特征的空間位置信息或者對多時(shí)相、多源信息進(jìn)行綜合分析的應(yīng)用,必須對SAR影像進(jìn)行精確的幾何校正處理[1]。文獻(xiàn)[2-6]僅介紹了SAR影像的各種幾何糾正方法,目前尚未解決SAR影像中疊掩、陰影區(qū)域的信息空白問題。因此,僅利用單一來源的SAR影像制作正射影像,由于疊掩、陰影區(qū)的大量存在,無法滿足測圖工程中地物調(diào)繪等信息提取的要求,從而在很大程度上限制了其應(yīng)用。為得到信息量豐富、能夠用于地物識別和調(diào)繪的SAR正射影像產(chǎn)品,針對復(fù)雜地形及SAR成像的固有特征,本文提出一套基于規(guī)則的SAR影像融合方法,利用不同側(cè)視方向、不同分辨率、多極化的SAR數(shù)據(jù)制作SAR假彩色正射影像。

2 總體技術(shù)流程

該方法按照多源信息優(yōu)勢互補(bǔ)的原則,以多源信息融合理論和方法為指導(dǎo),綜合利用同一區(qū)域不同分辨率、不同觀測角度(如升軌和降軌)、多種極化方式、不同觀測平臺(如TerraSAR-X、Radarsat-2和Cosmo-SkyMed等)SAR數(shù)據(jù),制作滿足測圖要求的SAR正射影像,從而克服單一數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中的不足,其總體技術(shù)流程見圖1。

圖1 假彩色正射影像制作流程Fig.1 Color orthophoto generation work flow

2.1 預(yù)處理

預(yù)處理主要包括極化合成、濾波去噪等,如對于全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)的四種極化方式 HH、VV、HV和VH,考慮到物理散射機(jī)制,可運(yùn)用Pauli目標(biāo)分解方法[7],合成RGB彩色影像。

2.2 稀少控制SAR影像正射糾正

SAR影像正射糾正需要建立地面目標(biāo)點(diǎn)大地坐標(biāo)與影像坐標(biāo)之間精確的映射關(guān)系?；诰嚯x-多普勒(range-Doppler,RD)模型(式(1))[8-9],利用SAR影像頭文件參數(shù),直接計(jì)算地面目標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)的影像坐標(biāo)(ic,jc),其結(jié)果與實(shí)際測量的影像坐標(biāo)(ir,jr)通常會存在一定的誤差。為得到精確的定位結(jié)果,并考慮到稀少控制條件,可基于高分辨率、高精度的SAR影像數(shù)據(jù),利用簡化的二次多項(xiàng)式建立(ic,jc)與(ir,jr)之間的映射關(guān)系(式(2)),利用控制點(diǎn)計(jì)算多項(xiàng)式參數(shù)ci、di,并用該參數(shù)逐點(diǎn)改善地面各點(diǎn)的間接定位結(jié)果,即完成了SAR影像的精確定位,同時(shí)運(yùn)用雙線性內(nèi)插等重采樣方法對SAR影像進(jìn)行重采樣,輸出正射影像[5-6]。

式中,Rs、Vs分別為SAR傳感器的空間位置矢量[XsYsZs]和速度矢量[XvYvZv]; RT為地面目標(biāo)的空間位置矢量 [XtYtZt]; R為傳感器到地面目標(biāo)之間的距離;fd為電磁波波束中心的多普勒頻移;λ表示電磁波波長。

2.3 地形輻射校正

在通常的SAR影像輻射處理過程中,一般假設(shè)地形是平坦的,但在地形起伏較大的地區(qū),由地形通過散射面積而引起的輻射誤差卻不容忽略。理論上,由散射面積引起的誤差在入射角為零時(shí)達(dá)到最大,入射角越小,由地形引起的誤差就越大[11-12]。故本文綜合利用文獻(xiàn)[13-14]介紹的方法進(jìn)行地形輻射校正。

2.4 單極化與多極化影像融合

多極化影像通常比單極化影像的分辨率低,但由于有多個(gè)極化通道,信息量較豐富。利用經(jīng)幾何校正和地形輻射校正后的不同來源、不同分辨率、多極化SAR影像進(jìn)行融合,可以得到高分辨率的SAR假彩色影像。

2.5 多側(cè)視方向影像融合

采用基于坡度坡向的SAR多側(cè)視方向影像融合方法,利用上面得到的高分辨率彩色影像,進(jìn)行疊掩陰影等信息空白區(qū)的灰度補(bǔ)償,完成SAR假彩色正射影像的制作。

3 關(guān)鍵技術(shù)方法

3.1 多分辨率多極化SAR數(shù)據(jù)融合

對不同SAR傳感器獲得的多空間分辨率、不同極化方式的數(shù)據(jù)資源,運(yùn)用圖像融合技術(shù),不僅可提高原始影像的空間分辨率和清晰度,而且在顏色信息上可極大保留多極化特征,從而提高影像的可判讀水平和分類精度,克服單一數(shù)據(jù)源的局限。

多傳感器遙感圖像融合技術(shù)可分為像素級融合、特征級融合和決策級融合。各種融合方法主要是圍繞光學(xué)影像開展的[15-18],對于光學(xué)影像與SAR影像之間的融合,文獻(xiàn)[15]提出基于塊回歸的融合方法,文獻(xiàn)[16]研究并討論比值變換、相關(guān)系數(shù)法和IHS變換法等融合方法,并從熵、標(biāo)準(zhǔn)差、平均梯度值及視覺效果等方面進(jìn)行綜合評價(jià),認(rèn)為IHS變換法融合后的效果最佳。本文將上述的幾種融合方法分別運(yùn)用到SAR影像間的數(shù)據(jù)融合,經(jīng)試驗(yàn)比較,發(fā)現(xiàn)IHS方法融合后的影像色調(diào)較協(xié)調(diào),地物邊緣清晰,噪聲更小,有利于進(jìn)行地物信息判讀和分析。

3.2 多方向SAR數(shù)據(jù)融合

由于地形起伏的影響,存在嚴(yán)重的疊掩和陰影現(xiàn)象,如圖2、圖3所示,分別顯示橫斷山脈地區(qū)的升軌右側(cè)視和降軌右側(cè)視的正射影像。由圖可知,陰影和疊掩區(qū)可利用的信息有限,給影像判讀解譯帶來了很大困難。但是,由于升軌、降軌影像的雷達(dá)視線呈鏡面反射分布,因此升軌影像上的迎坡面在降軌影像上大部分位于背坡面,反之亦然。如圖2中迎坡面的紅框區(qū)域——疊掩區(qū),在圖3中為背坡面的紅框區(qū)域,可用該區(qū)域來補(bǔ)償圖2中的紅框疊掩區(qū);同樣,圖3中的疊掩區(qū)可利用圖2中背坡區(qū)域的信息進(jìn)行替代,從而實(shí)現(xiàn)升降軌影像信息的互補(bǔ),得到信息量更豐富、完整的SAR正射影像。

圖2 升軌SAR正射影像Fig.2 Ascending SAR orthoimage

圖3 降軌SAR正射影像 Fig.3 Descending SAR orthoimage

基于以上原理,提出一種基于坡度坡向的SAR多側(cè)視方向影像融合方法,主要包括:SAR影像陰影疊掩區(qū)的檢測與提取、多方向SAR數(shù)據(jù)的融合兩個(gè)部分。

3.2.1 陰影疊掩區(qū)域的檢測與提取

進(jìn)行多方向SAR數(shù)據(jù)融合,必須首先檢測、提取出SAR影像中的疊掩和陰影區(qū)。本文基于RD模型和DEM,根據(jù)疊掩、陰影的產(chǎn)生條件,發(fā)展一種陰影疊掩區(qū)的檢測與提取方法,其步驟可歸納如下:

(1)選擇成像中心入射角最大的SAR影像作為主影像,其他影像作為從影像。

(2)利用DEM和主影像計(jì)算影像像元的方位向坡向角βs,根據(jù)迎坡面與背坡面的判斷原則,判斷其是在迎坡面上還是在背坡面上。

(3)基于 RD模型,間接定位該像元相應(yīng)的影像行列號,并利用軌道描述模型計(jì)算相應(yīng)的傳感器位置矢量。

(4)計(jì)算雷達(dá)傳感器的俯角γ及距離向坡度角θr[11-12],進(jìn)行陰影疊掩區(qū)判斷。若其在背坡面上,根據(jù)陰影的產(chǎn)生條件:若θr>γ,則為陰影,并設(shè)置標(biāo)識 Flag=1。若其在迎坡面上,根據(jù)疊掩的產(chǎn)生條件:若γ+θr≥90°,則為疊掩區(qū),并設(shè)置標(biāo)識 Flag=0。

(5)生成掩膜圖,按照步驟(2)～(4)像元計(jì)算,輸出陰影疊掩區(qū)掩膜圖。

(6)掩膜圖后處理。采用形態(tài)學(xué)上的腐蝕、膨脹及均值濾波等處理方法對掩膜圖進(jìn)行后處理,消除掩膜圖中的“小島”、“鋸齒”等現(xiàn)象。

方位向坡向角βs是指地面分辨率單元L基于傳感器S飛行方向的方位角。如圖4所示, AB方向平行于SAR傳感器 S升軌成像時(shí)的軌道方向;N為地理北方向;βn為地面分辨率單元L的坡向角;Ωs為傳感器S飛行軌道的方位角,則地面分辨率單元L的方位向方位角βs為

式(3)、(4)同樣適用于降軌SAR影像。

圖4 方位向坡向角Fig.4 Aspect angle in azimuth

迎坡面與背坡面的判斷法則:判斷βs是否大于180°,若大于則為迎坡面,否則為背坡面。

3.2.2 多側(cè)視方向SAR數(shù)據(jù)融合

按照上述方法,提取主、從影像的陰影及疊掩掩膜圖,然后利用掩膜,建立如圖5所示的決策規(guī)則,進(jìn)行陰影、疊掩區(qū)域的像元灰度替換,實(shí)現(xiàn)多側(cè)視方向的SAR數(shù)據(jù)融合。

具體方法為:讀取主、從影像掩膜圖,若主影像掩膜圖中的取值為0或1,且相應(yīng)區(qū)域從影像的掩膜值為2,則用從影像的灰度值補(bǔ)償主影像的相應(yīng)區(qū)域;若主影像掩膜圖中的取值非0、1,則保留主影像原始灰度值;若主、從影像掩膜值同為0或1,則說明該區(qū)域仍為無法補(bǔ)償?shù)男畔⒖瞻讌^(qū),有望利用機(jī)載SAR,增加另一側(cè)視方向的多余觀測來進(jìn)行彌補(bǔ)。按照上述步驟,逐點(diǎn)重復(fù)進(jìn)行,從而實(shí)現(xiàn)多方向SAR數(shù)據(jù)的融合。

圖5 多方向多觀測角度SAR影像融合決策規(guī)則Fig.5 The decision rules of multi-source data fusion

4 試驗(yàn)分析與應(yīng)用

4.1 試驗(yàn)區(qū)域與試驗(yàn)數(shù)據(jù)

基于上述技術(shù)流程和算法,在自主軟件“雷達(dá)測圖工作站”的基礎(chǔ)上開發(fā)專門的軟件模塊,并選取西部橫斷山脈地區(qū)具有一定重疊度的兩景單極化3 m空間分辨率的 TerraSAR-X影像(分別為升軌、降軌)和兩景全極化8 m空間分辨率的Radarsat-2影像(分別為升軌、降軌)進(jìn)行試驗(yàn)。這四景影像的中心入射角依次分別為44.37°、33.37°、39.02°和40.53°。

試驗(yàn)區(qū)地貌類型復(fù)雜、地勢高亢、高差起伏大,高程分布大約為1 658～6 719 m,平均高程在3 642 m左右,影像中心地理位置大致為: 28.41°N,98.82°E,其覆蓋范圍及重疊區(qū)見圖6,此地形地貌導(dǎo)致該測區(qū)的SAR影像存在著嚴(yán)重的透視收縮、疊掩和陰影現(xiàn)象。

圖6 TerraSAR-X影像與Radarsat-2影像的覆蓋范圍及重疊區(qū)Fig.6 Scope and overlap area of TerraSAR-X and Radarsat-2 images

4.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

4.2.1 正射糾正精度評定

該地區(qū)復(fù)雜的地形地貌及自然氣候條件,嚴(yán)重妨礙了傳統(tǒng)的外業(yè)實(shí)測,故本試驗(yàn)利用SPOT-5 HRS(10 m×5 m全色)立體像對,進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差加密、控制點(diǎn)轉(zhuǎn)刺,得到SAR影像控制點(diǎn),其加密點(diǎn)平差精度約為5 m,點(diǎn)位分布如圖7所示。

本文采用稀少控制方案,在滿足控制點(diǎn)均勻分布原則的條件下,從加密點(diǎn)中選擇5個(gè)點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)(見圖7中紅色點(diǎn)3、6、9、14、16),結(jié)合1∶10萬的DEM對SAR影像進(jìn)行正射糾正,其正射影像如圖8所示,糾正結(jié)果與加密的其余14個(gè)檢查點(diǎn)進(jìn)行比較,精度評定如表1所示。

圖7 TerraSAR-X原始影像Fig.7 TerraSAR-X original image

圖8 TerraSAR-X正射影像Fig.8 TerraSAR-X orthoimage

表1 正射糾正結(jié)果精度Tab.1 The precision of ortho-rectification m

由表1分析可知,其糾正結(jié)果的平面定位精度在 X方向上約為8 m,在Y方向上約為7.5 m,平面精度為11 m左右,完全滿足1∶50 000測圖的精度要求。

由于本試驗(yàn)采用加密的控制點(diǎn)進(jìn)行正射糾正,加密控制點(diǎn)本身含有一定的誤差,故糾正結(jié)果也包含了其加密誤差;另外,在控制點(diǎn)轉(zhuǎn)刺的過程中也會引入人為的隨機(jī)誤差。因?yàn)镾AR影像與光學(xué)影像的成像機(jī)理不同,導(dǎo)致同一地區(qū)的地物分別反應(yīng)在SAR影像和光學(xué)影像上往往表現(xiàn)不同,造成光學(xué)影像上明顯的地物特征在SAR影像上卻很難判別,從而降低控制點(diǎn)轉(zhuǎn)刺精度。由此可見,若能得到高精度的地面控制點(diǎn),基于RD模型的糾正算法,在這種地形起伏大、多山地區(qū),可獲得2～3個(gè)像素的糾正精度。

4.2.2 多分辨率單極化與多極化數(shù)據(jù)融合試驗(yàn)

采用上述糾正方案對其余的3幅SAR影像分別進(jìn)行正射糾正,然后運(yùn)用彩色變換IHS融合法,對糾正后影像,包括升軌單極化3 m分辨率的TerraSAR-X影像與升軌全極化8 m分辨率的Radarsat-2影像,降軌單極化 3 m分辨率的TerraSAR-X影像與降軌全極化8 m分辨率的Radarsat-2影像分別進(jìn)行融合試驗(yàn)。圖9、10分別為升軌的TerraSAR-X影像和升軌的Radarsat-2影像,圖11顯示了二者的融合結(jié)果。

圖9 TerraSAR-X影像Fig.9 TerraSAR-X image

圖10 Radarsat-2影像Fig.10 Radarsat-2 image

與圖10相比,圖11中道路、居民地、溝谷等地物紋理特征清晰可見;與圖9相比,圖11中具有彩色極化信息。由此可見,融合影像不僅保留了高分辨率 TerraSAR-X影像的地物細(xì)節(jié)信息,還很大程度上保留了 Radarsat-2影像的極化信息,從而能夠改善判讀效果、提高分類精度和制圖精度等。

4.2.3 SAR影像陰影疊掩檢測與提取試驗(yàn)

基于3.2.1節(jié)陰影疊掩掩膜圖的檢測與提取方法,將多分辨率融合后的升、降軌影像分別作為主影像和從影像,結(jié)合1∶10萬DEM,進(jìn)行SAR影像陰影疊掩區(qū)的提取,生成掩膜圖(如圖12)。

圖11 IHS融合結(jié)果Fig.11 The result of IHS fusion

圖12 掩膜圖Fig.12 Mask image

由于傳感器軌道精度和DEM的精度有限等原因,從而導(dǎo)致陰影疊掩掩膜圖的檢測結(jié)果存在一定的誤差,表現(xiàn)為掩膜圖中存在“小島”、“鋸齒”等現(xiàn)象,如圖13所示。為在一定程度上消除“小島”、“鋸齒”,避免其影響多方向SAR影像的融合結(jié)果,運(yùn)用形態(tài)學(xué)上的腐蝕、膨脹及均值濾波等處理方法對該掩膜圖進(jìn)行處理,不僅去除了掩膜圖中面積小的斑塊,并且使得掩膜圖的邊界變得光滑(如圖14)。

圖13 “小島”、“鋸齒”現(xiàn)象Fig.13 The island and sawtooth

圖14 處理結(jié)果Fig.14 Processing result

4.2.4 多側(cè)視方向SAR影像融合試驗(yàn)

利用上述提取出的陰影疊掩掩膜圖,將多分辨率融合后的升、降軌影像圖2和圖3分別作為主影像和從影像,依據(jù)3.2.2節(jié)融合決策規(guī)則,進(jìn)行多方向SAR影像數(shù)據(jù)的融合試驗(yàn),其結(jié)果如圖15所示。

由圖15可知,利用本文提出的多方向SAR數(shù)據(jù)融合方法,升降軌融合后,最終可得到一幅陰影和疊掩得到極大改善、具有較高分辨率的彩色SAR正射影像,從而證明本文方法的適用性和有效性。

圖15 升降軌融合結(jié)果Fig.15 The fusion result

另外,可得該方法的適用范圍,若只有單一數(shù)據(jù)源(如TerraSAR-X或Radarsat-2等)具有一定重疊度的升、降軌數(shù)據(jù),3.2節(jié)的多方向SAR數(shù)據(jù)融合方法亦適用;而且,該方法同樣適用于整個(gè)測區(qū)同一軌道方向的多景SAR影像先拼接、裁切,然后進(jìn)行不同軌道方向的融合,從而證明該算法具有很好的實(shí)用性。

4.3 應(yīng)用情況

基于SAR假彩色正射影像制作技術(shù)流程和方法,目前已完成橫斷山脈地區(qū)約70 000 km2的假彩色正射影像制作,在此基礎(chǔ)上形成了外業(yè)調(diào)繪片。

5 討論與結(jié)論

針對復(fù)雜地形區(qū)域及SAR斜距成像的固有特征,提出一套利用不同側(cè)視方向、具有一定重疊度的多源SAR影像數(shù)據(jù),融合制作假彩色正射影像的技術(shù)流程及方法,并在生產(chǎn)實(shí)際中得到了較好的應(yīng)用。但部分地區(qū)仍存在著一些疊掩、陰影的信息空白區(qū),如圖16所示,原因主要是:

(1)所用的升軌、降軌的 TerraSAR-X影像與升軌、降軌的Radarsat-2影像的成像中心入射角差別較大,依次分別為44.37°、33.37°、39.02°和40.53°,導(dǎo)致不同影像上的疊掩、陰影區(qū)的面積大小及方位的差別較大。

(2)升降軌的軌道方向不平行,使得升降軌影像的山脊等部位存在共同的疊掩和陰影區(qū)域,無法互補(bǔ)。

以上問題有望通過有針對性的軌道選擇和更精確的地形輻射校正加以改善。

圖16 融合結(jié)果的局部區(qū)域Fig.16 Subset of the fusion result

本文的試驗(yàn)也可對機(jī)載SAR影像融合制作假彩色正射影像提供借鑒。機(jī)載SAR的航跡可以做到基本平行,另外同側(cè)視方向的影像重疊度可以按需設(shè)置,因此可以利用相對側(cè)視方向上的多角度影像進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,完全避免升、降軌星載SAR影像融合后仍然殘存的少量信息空白區(qū)問題,從而實(shí)現(xiàn)疊掩陰影區(qū)域更為完整的信息補(bǔ)償。

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Color Orthophoto Map Generation Based on Multi-direction and Multi-polarization SAR Data Fusion

ZHANGJixian,WEI J ujie,ZHAO Zheng,HUANG Guoman Chinese Academy of Surveying and Mapping,Beijing 100830,China

SAR images acquired from some complex terrain areas present serious geometric distortions.Foreshortening,layover and shadow are usually extremely severe.The radiometric distortion induced by topographic relief is also strong.These factors limit the application of SAR mapping.Therefore,a new method and technical flow based on multi-direction and multi-polarization SAR data fusion was proposed according to complex terrain and inherent characteristics of SAR images.This method fused SAR images acquired from different looking directions,with different resolutions and multi-polarization to make color orthophoto map,which has richer information and could meet the needs of interpretation.A data fusion test was carried out using TerraSAR-X data with 3 m resolution and single polarization and fully polarized Radarsat-2 data with 8 m resolution in Hengduan Mountains to make the color orthophoto map.The method,technical flow and software module has been used in The 1∶50 000 Scale T opographic Mapping Project in West China.

complex terrain;SAR;geometric distortion;ortho-rectification;radiometric correction;multi-direction data fusion

ZHANG Jixian(1965—),male,research fellow,PhD supervisor,majors in theory and application research of photogrammetry and remote sensing, SAR image mapping,resources and environmental monitoring by remote sensing.

1001-1595(2011)03-0276-07

P237

A

國家自然科學(xué)基金(41071237);國家863計(jì)劃主題項(xiàng)目(2010AA1201069004)

(責(zé)任編輯:宋啟凡)

2010-11-18

2011-02-25

張繼賢(1965—),男,研究員,博士生導(dǎo)師,主要從事攝影測量與遙感,雷達(dá)影像測圖,資源環(huán)境遙感監(jiān)測的理論與應(yīng)用研究。

E-mail:zhangjx@casm.ac.cn