C波段SAR地物散射穩(wěn)定特性分析與提取方法*

楊進(jìn)濤，仇曉蘭，丁赤飚,，雷 斌,，盧曉軍

(1 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)， 北京 100049； 2 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所 微波成像技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100190； 3 中國(guó)國(guó)際工程咨詢(xún)公司， 北京 100048)(2017年12月26日收稿； 2018年3月2日收修改稿)

SAR(synthetic aperture radar)圖像的絕對(duì)輻射精度對(duì)SAR定量化應(yīng)用具有至關(guān)重要的影響，現(xiàn)有的SAR絕對(duì)輻射定標(biāo)方法主要利用點(diǎn)目標(biāo)通過(guò)“端到端”的方法實(shí)現(xiàn)，即在定標(biāo)場(chǎng)布置多個(gè)已知雷達(dá)截面積(radar cross section, RCS)的標(biāo)準(zhǔn)反射器，然后對(duì)比圖像功率和反射器的真實(shí)RCS得到定標(biāo)常數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)反射器自身RCS穩(wěn)定性可優(yōu)于0.1 dB，但考慮到角反射器制造工藝帶來(lái)的RCS偏差以及數(shù)據(jù)獲取與處理過(guò)程中大氣、噪聲等的影響，當(dāng)前基于定標(biāo)器的絕對(duì)定標(biāo)精度約為0.4 dB[1]。此外，亞馬遜熱帶雨林等大面積均勻分布的自然目標(biāo)具有穩(wěn)定的后向散射特性，其γ0的季節(jié)穩(wěn)定性為0.2 dB[2-3]，因此可作為對(duì)點(diǎn)目標(biāo)定標(biāo)結(jié)果的補(bǔ)充。然而，點(diǎn)目標(biāo)的大面積布置和長(zhǎng)期維護(hù)需要耗費(fèi)大量的人力物力，成本較高；且點(diǎn)目標(biāo)和熱帶雨林均存在地理空間的限制，只能隔一段時(shí)間照射一次，難以實(shí)現(xiàn)在正常完成觀測(cè)任務(wù)的同時(shí)進(jìn)行常態(tài)化輻射定標(biāo)。

為了增加對(duì)系統(tǒng)傳遞特性的測(cè)量頻次，有學(xué)者致力于在自然地物中找到更多諸如熱帶雨林般可用于定標(biāo)的大面積均勻地物，如沙漠、海洋等，但該類(lèi)地物在用于定標(biāo)時(shí)對(duì)入射角、地形起伏、風(fēng)速等有一定的限制，只能在特定條件下實(shí)現(xiàn)短期穩(wěn)定[4-7]。同時(shí)，上述思路仍未解決空間局限性問(wèn)題。

有學(xué)者提出永久散射體(permanent scatter, PS)和點(diǎn)目標(biāo)結(jié)合的輻射定標(biāo)方法[1,8-10]，即首先用點(diǎn)目標(biāo)(如角反射器、雷達(dá)轉(zhuǎn)發(fā)器等)對(duì)PS進(jìn)行RCS標(biāo)定。由于PS的RCS隨時(shí)間變化很小，因此可以在點(diǎn)目標(biāo)定標(biāo)后利用PS完成圖像之間的相對(duì)輻射標(biāo)定。經(jīng)驗(yàn)證，其與雷達(dá)轉(zhuǎn)發(fā)器的定標(biāo)差異小于0.2 dB，但該方法要求相對(duì)標(biāo)定的圖像地理位置相同且具有高度相似的成像幾何，并且圖像之間需要精確配準(zhǔn)，PS點(diǎn)要一一對(duì)應(yīng)，條件非?？量?。

若能在普通的地物場(chǎng)景中，找到具有穩(wěn)定性的散射特征量，則可將其作為定標(biāo)參考，實(shí)現(xiàn)對(duì)SAR系統(tǒng)的持續(xù)監(jiān)測(cè)。本文在對(duì)C波段SAR圖像進(jìn)行地物分類(lèi)并建立散射樣本庫(kù)的基礎(chǔ)上，分析發(fā)現(xiàn)城區(qū)的后向散射系數(shù)中值重心具有良好的時(shí)間穩(wěn)定性，進(jìn)而提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城區(qū)地物精篩與散射穩(wěn)定特性提取方法，為常態(tài)化的SAR輻射定標(biāo)提供技術(shù)支撐。

1 散射穩(wěn)定性分析總體流程

本文開(kāi)展SAR圖像散射穩(wěn)定特性分析和提取的總體流程如圖1所示。首先利用現(xiàn)有已精確定標(biāo)的SAR圖像集進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)并建立不同類(lèi)別的地物樣本庫(kù)，為后續(xù)分析提供海量的數(shù)據(jù)支撐。然后確定一個(gè)合理的能夠描述散射穩(wěn)定特性且能夠作為定標(biāo)參考的散射特征量。接著分析比較不同地物類(lèi)型中該特征量的穩(wěn)定性，從而優(yōu)選地物類(lèi)型。在此基礎(chǔ)上，訓(xùn)練用于分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)穩(wěn)定地物類(lèi)型進(jìn)行精細(xì)篩選，得到更加穩(wěn)定的散射特性。隨后對(duì)所提取的散射特征穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證，并給出以此穩(wěn)定特征為參考的輻射定標(biāo)方法。

圖1 C波段SAR地物散射穩(wěn)定性分析方法Fig.1 Analysis method for stability of target backscattering at C-band

本文中所考慮的散射穩(wěn)定性主要是指散射特性的時(shí)間穩(wěn)定性，即是否能夠在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)保持后向散射系數(shù)的恒定，這是其能夠作為定標(biāo)參考的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。為衡量某類(lèi)地物樣本切片的時(shí)間穩(wěn)定性，引入“同名切片”的概念，定義為同一地理區(qū)域在不同時(shí)間所成圖像中對(duì)應(yīng)的圖像樣本切片，如圖2所示。時(shí)間穩(wěn)定性通過(guò)同名切片的后向散射系數(shù)統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量。

圖2 同名切片示意圖Fig.2 Homologue slices

2 不同地物散射樣本庫(kù)構(gòu)建

散射樣本庫(kù)的建立是穩(wěn)定特性分析的基礎(chǔ)，本文利用哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)開(kāi)展樣本庫(kù)的構(gòu)建工作，下面對(duì)數(shù)據(jù)源和樣本庫(kù)構(gòu)建方法進(jìn)行說(shuō)明。

2.1 Sentinel-1數(shù)據(jù)

Sentinel-1(哨兵1號(hào))是歐空局的地球觀測(cè)衛(wèi)星，由搭載C波段SAR的Sentinel-1 A、Sentinel-1B兩顆衛(wèi)星組成。二者相互配合，可在全球?qū)崿F(xiàn)重訪周期為6 d的連續(xù)觀測(cè)，提供大量多時(shí)相的觀測(cè)數(shù)據(jù)。相比其他在軌雷達(dá)衛(wèi)星，Sentinel-1具有較高的輻射精度，其輻射定標(biāo)穩(wěn)定性為0.5 dB(3σ)，絕對(duì)輻射精度為1 dB(3σ)[11-12]，可滿(mǎn)足散射穩(wěn)定性挖掘?qū)AR圖像輻射精度的要求。

分析所用的圖像成像于美國(guó)休斯頓地區(qū)，產(chǎn)品級(jí)別為L(zhǎng)1級(jí)GRD(ground range detected)，經(jīng)過(guò)聚焦、多視、地距轉(zhuǎn)換等處理并去除噪聲。時(shí)間跨度為2015年1月到2017年9月，共33幅圖像，時(shí)間間隔約30 d，詳細(xì)參數(shù)如表1所示。

表1 Sentinel-1圖像參數(shù)Table 1 Parameters of Sentinel-1 images

2.2 地物分類(lèi)及樣本庫(kù)構(gòu)建

為了對(duì)大量SAR圖像進(jìn)行快速便捷的地物分類(lèi)，本文參考已在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)地物分類(lèi)的Modis產(chǎn)品。Modis是搭載在美國(guó)Terra和Aqua衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀，其三級(jí)土地覆蓋類(lèi)型產(chǎn)品MCD12Q1綜合Terra和Aqua一年的觀測(cè)結(jié)果，采用有監(jiān)督的決策樹(shù)分類(lèi)方法，按照IGBP(國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃)將地物分為17類(lèi)，空間分辨率為500 m。產(chǎn)品使用正弦投影，在赤道處按照10°×10°的網(wǎng)格分幅。由于研究區(qū)域的分類(lèi)信息可能分布在不同Modis分幅上，因此在使用前需要先對(duì)相關(guān)的若干個(gè)Modis圖像進(jìn)行拼接。

基于已有的Modis產(chǎn)品，本文提出一種SAR圖像快速分類(lèi)及切片自動(dòng)提取方法，流程如圖3所示，主要包括以下3個(gè)部分：

1)Modis產(chǎn)品的預(yù)處理。用Modis的專(zhuān)用數(shù)據(jù)處理軟件MRT對(duì)全球范圍內(nèi)的MCD12Q1產(chǎn)品進(jìn)行拼接以實(shí)現(xiàn)對(duì)任意地理位置的查詢(xún)，然后進(jìn)行正弦投影到經(jīng)緯度的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

2)SAR圖像的預(yù)處理。用Sentinel的專(zhuān)用數(shù)據(jù)處理軟件SNAP對(duì)其進(jìn)行輻射校正、幾何校正以及UTM到經(jīng)緯度的坐標(biāo)變換，生成σ0圖像。

3)SAR圖像切片生成及分類(lèi)標(biāo)簽查詢(xún)。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，Modis圖像和SAR圖像均轉(zhuǎn)換到WGS84基準(zhǔn)下的經(jīng)緯度坐標(biāo)系中，可將二者進(jìn)行地理位置匹配。具體過(guò)程為：獲取待分類(lèi)SAR圖像中每個(gè)點(diǎn)的經(jīng)緯度信息，并在Modis產(chǎn)品中查找該地理位置處的分類(lèi)標(biāo)簽，然后在SAR圖像中以R×R大小為基本單位提取切片，該切片對(duì)應(yīng)于MCD12Q1中的一個(gè)像素。R的計(jì)算公式為

(1)

式中：?」表示向下取整；RESMODIS為MCD12Q1的地距分辨率；RESSAR為SAR圖像的地距分辨率。

利用該方法，現(xiàn)已積累Sentinel-1各類(lèi)地物切片總量達(dá)227萬(wàn)，如圖4所示。經(jīng)目視檢驗(yàn)，切片分類(lèi)基本正確，但仍存在一些由于城市變遷等引起的分類(lèi)誤差，然而在大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)意義下，這類(lèi)誤差對(duì)于穩(wěn)定性分析的影響可以忽略。

3 散射穩(wěn)定特性分析與提取

3.1 散射統(tǒng)計(jì)量穩(wěn)定性的理論分析及特征選取

在分析地物的散射穩(wěn)定性之前，首先要確定一個(gè)后向散射系數(shù)的描述特征，它應(yīng)該滿(mǎn)足以下條件：1)與地物后向散射系數(shù)直接線性相關(guān)，是對(duì)后向散射系數(shù)的定量描述，最簡(jiǎn)單的就是后向散射系數(shù)的均值、中值等；2)在同類(lèi)地物切片之間，該特征具有更好的穩(wěn)定性。為了從統(tǒng)計(jì)分布模型入手選取合適的描述特征，本文選用Fisher分布進(jìn)行散射統(tǒng)計(jì)量穩(wěn)定性的理論分析，因?yàn)樵撃Ｐ蛯?duì)海面、農(nóng)田、森林、城市、山區(qū)等多種類(lèi)型地表區(qū)域的圖像強(qiáng)度均具有建模適用性[13-14]，其概率密度函數(shù)如下：

圖3 地物分類(lèi)及切片提取的流程圖Fig.3 Flow chart of classification and slice extraction

圖4 散射樣本庫(kù)的切片數(shù)量Fig.4 Slice amount in the sample database

(2)

式中：L為視數(shù)，I為圖像強(qiáng)度，M為形狀參數(shù)，μ為平均強(qiáng)度，Γ(·) 為伽馬函數(shù)。

選取休斯頓地區(qū)3種典型的地物類(lèi)型：城區(qū)、農(nóng)田、林地，每種地類(lèi)選用40個(gè)圖像切片，分別用Fisher分布進(jìn)行擬合，得到模型參數(shù)M和μ。對(duì)每一組擬合參數(shù)，生成3 000次Fisher分布隨機(jī)數(shù)，相當(dāng)于對(duì)該分布進(jìn)行多次隨機(jī)抽樣，而每組抽樣樣本模擬一個(gè)地物切片中的后向散射系數(shù)。計(jì)算每組樣本的均值和中值，并求出相同模型參數(shù)下，均值和中值在多次隨機(jī)抽樣中的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，如圖5所示。圖中橫軸代表Fisher分布40組不同的模型參數(shù)，縱軸是3 000次抽樣中統(tǒng)計(jì)量的平均值，誤差棒表示統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。對(duì)于城區(qū)這類(lèi)非均勻區(qū)域，中值的穩(wěn)定性明顯優(yōu)于均值，而對(duì)于農(nóng)田、林地等自然地物，中值和均值的穩(wěn)定性接近。為適應(yīng)多類(lèi)地物的散射特性，本文選用統(tǒng)計(jì)中值作為切片后向散射系數(shù)的定量描述值。

圖5 Fisher分布統(tǒng)計(jì)量的穩(wěn)定性Fig.5 Stability of statistics using Fisher model

3.2 穩(wěn)定的地物類(lèi)別選取

選用休斯頓地區(qū)33幅多時(shí)相圖像，按照2.2節(jié)的方法將SAR圖像打散為17類(lèi)地物切片，并獲取同名切片，Modis分類(lèi)結(jié)果如圖6所示。對(duì)每一組同名切片，求出后向散射系數(shù)的中值標(biāo)準(zhǔn)差stdmedian。為評(píng)價(jià)每一類(lèi)地物隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性，按照類(lèi)別對(duì)中值標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計(jì)最小值、25分位數(shù)、中值、均值、75分位數(shù)、最大值，以箱線圖的形式畫(huà)于圖7中。其中，同名切片中值標(biāo)準(zhǔn)差的統(tǒng)計(jì)量沿縱軸位置的高低代表該類(lèi)地物同名切片標(biāo)準(zhǔn)差的整體大小，而沿縱軸分布的稠密程度反映該類(lèi)地物切片標(biāo)準(zhǔn)差的分布集中程度。第1，3，4，7，9，15類(lèi)的切片數(shù)量較少，統(tǒng)計(jì)意義下的結(jié)論不具有代表性，因此不參與比較。在剩余的11種地物中，第13類(lèi)城市與建筑區(qū)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“城區(qū)”)箱線圖的箱體最扁，位置最低，說(shuō)明所有城區(qū)同名切片的中值標(biāo)準(zhǔn)差集中在一個(gè)較小的值處，平均為0.42 dB。一些植被覆蓋類(lèi)型如第14類(lèi)農(nóng)用地/自然植被拼接、第12類(lèi)農(nóng)用地、第10類(lèi)草地等由于具有一定的生長(zhǎng)周期，不同生長(zhǎng)階段的形態(tài)、含水量不同，導(dǎo)致其后向散射特性隨季節(jié)有著較大變化；而城區(qū)中的建筑、道路、橋梁等人工目標(biāo)的結(jié)構(gòu)、形態(tài)不像自然地物那樣易受季節(jié)的影響，所以后向散射特性隨時(shí)間具有一定的穩(wěn)定性。

圖6 同名切片的Modis分類(lèi)結(jié)果Fig.6 Classification results of homologue slices based on Modis

圖7 各類(lèi)地物的時(shí)間穩(wěn)定性Fig.7 Temporal stability of all categories

城區(qū)同名切片具有很好的時(shí)間穩(wěn)定性，但是基于同名切片進(jìn)行穩(wěn)定特征提取的方案仍對(duì)圖像地理位置的匹配精度具有較高要求，存在和PS定標(biāo)方法相同的局限。因此本文同名切片僅在分析過(guò)程中用來(lái)衡量地物的時(shí)間穩(wěn)定性，而最終用于定標(biāo)的參考值是用所有城區(qū)切片計(jì)算得到的中值平均值(稱(chēng)為“中值重心”)。由此用該方法定標(biāo)時(shí)并不需要提取同名切片，從而降低了對(duì)地理位置匹配精度的要求。

3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精細(xì)篩選的散射穩(wěn)定性提升

盡管城區(qū)是所有17類(lèi)地物中隨時(shí)間變化最穩(wěn)定的類(lèi)別，但是由圖7可知，城區(qū)同名切片的中值標(biāo)準(zhǔn)差在0.1～2.5 dB之間均有分布，即同為城區(qū)類(lèi)別，不同切片之間仍存在隨時(shí)間變化穩(wěn)定/不穩(wěn)定的差異。畫(huà)出所有城區(qū)同名切片的中值標(biāo)準(zhǔn)差分布(圖8)并對(duì)照實(shí)物(圖9)發(fā)現(xiàn)，穩(wěn)定城區(qū)切片在SAR圖像中的整體亮度均勻，有少量強(qiáng)散射點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的實(shí)物主要為一些排布整齊的低矮居民區(qū)，房屋的高度和形狀相似；不穩(wěn)定城區(qū)切片在SAR圖像中整體呈亮色，散射強(qiáng)度較大，對(duì)應(yīng)的實(shí)物多為高樓林立的市中心，房屋高度形狀參差不齊。

圖8 城區(qū)切片的標(biāo)準(zhǔn)差分布圖Fig.8 Standard deviation distribution of urban slices

圖9 實(shí)物(來(lái)源于Google Earth)Fig.9 Actual objects (from Google Earth)

由于二者存在較為明顯的圖像特征差異，本文采用一個(gè)二分類(lèi)模型對(duì)城區(qū)切片進(jìn)行精細(xì)篩選，從而選出相對(duì)更穩(wěn)定的切片。其中，訓(xùn)練集中的正負(fù)類(lèi)樣本是按照城區(qū)同名切片的中值標(biāo)準(zhǔn)差stdmedian以某個(gè)閾值進(jìn)行劃分的。在確保正負(fù)類(lèi)樣本的圖像特征具有區(qū)分度的前提下，為使得篩選后切片的中值重心具有盡可能好的穩(wěn)定性，閾值應(yīng)越小越好，但考慮到正類(lèi)樣本須具備一定的數(shù)量規(guī)模以保證統(tǒng)計(jì)意義，從圖10中的切片數(shù)量分布來(lái)看，0.3 dB是一個(gè)合適的閾值。即正類(lèi)樣本：stdmedian≤0.3 dB，負(fù)類(lèi)樣本：stdmedian>0.3 dB。

圖10 不同閾值處正類(lèi)樣本的數(shù)量分布Fig.10 Quantity distribution of positive samples at different thresholds

對(duì)于模型的分類(lèi)效果，本文主要考慮查全率recall和查準(zhǔn)率precision兩個(gè)指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

(3)

其中，TP、FN、FP分別是模型將正類(lèi)預(yù)測(cè)為正類(lèi)、將正類(lèi)預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)、將負(fù)類(lèi)預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)。因此較高的查全率表示模型能夠?qū)⒋蟛糠址€(wěn)定切片篩選出來(lái)，保證最終參與計(jì)算中值重心的切片數(shù)量可以達(dá)到統(tǒng)計(jì)意義的要求；較高的查準(zhǔn)率表示模型選出的正類(lèi)樣本大部分為穩(wěn)定的城區(qū)切片，從而保證中值重心的穩(wěn)定性能得到一定程度的提升。

在模型選取方面，嘗試支持向量機(jī)(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)等常用分類(lèi)模型，三者在測(cè)試集上的平均查全率和平均查準(zhǔn)率如表2所示，分類(lèi)效果最好的是全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為使得相差一個(gè)定標(biāo)常數(shù)的已定標(biāo)圖像和未定標(biāo)圖像在輸入分類(lèi)模型時(shí)是等效的，圖像經(jīng)過(guò)取dB并去除均值的預(yù)處理，然后將所有圖像像素作為特征輸入網(wǎng)絡(luò)。FNN網(wǎng)絡(luò)模型如圖11所示，采用Dropout、修正線性單元(Relu)激活函數(shù)等技巧以避免過(guò)擬合并提高模型訓(xùn)練速度[15-16]。

表2 不同模型的分類(lèi)效果(在測(cè)試集上取平均值)

圖11 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.11 Structure of full-connected neural network

從圖12(a)可以看出，F(xiàn)NN模型在18幅測(cè)試場(chǎng)景中對(duì)穩(wěn)定城區(qū)切片達(dá)到95%以上的查全率和80%以上的查準(zhǔn)率，分類(lèi)效果較好，同時(shí)也說(shuō)明兩類(lèi)樣本是可分的。從圖12(b)同名切片的中值標(biāo)準(zhǔn)差的分布來(lái)看，模型選出的正類(lèi)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差大多集中在0.3 dB以?xún)?nèi)，只有少量樣本大于0.3 dB，且不超過(guò)0.3 dB的樣本幾乎全部被分類(lèi)為正，因此模型對(duì)于城區(qū)穩(wěn)定城區(qū)切片有很好的篩選能力。圖13表明，經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精選后城區(qū)切片的穩(wěn)定性得到了有效提升，中值重心隨時(shí)間變化的標(biāo)準(zhǔn)差由0.31 dB降為0.21 dB。

圖12 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)效果Fig.12 Classification results using the full-connected neural network

圖13 城區(qū)切片篩選前后的中值重心穩(wěn)定性Fig.13 Stability of median center calculated for urban slices before and after filtering

4 散射穩(wěn)定特性的驗(yàn)證

為驗(yàn)證城區(qū)中值重心用于系統(tǒng)長(zhǎng)期標(biāo)定的可行性，將其散射穩(wěn)定性與熱帶雨林的分析結(jié)果進(jìn)行比較，并給出基于城區(qū)中值重心的定標(biāo)常數(shù)估計(jì)方案。

4.1 熱帶雨林散射穩(wěn)定性的分析結(jié)果

熱帶雨林一直以來(lái)被認(rèn)為是均勻穩(wěn)定的自然地物，因此用Sentinel-1熱帶雨林的散射穩(wěn)定性作為參考來(lái)衡量城區(qū)中值重心的穩(wěn)定性。所用熱帶雨林?jǐn)?shù)據(jù)采集于72.61°W～64.15°W，3.46°S～11.74°S的地理區(qū)域，包含條帶模式S1～S6波位、HH和VV兩種極化模式共64幅圖像，時(shí)間跨度為2014年10月至2016年8月。

將所有熱帶雨林圖像的后向散射系數(shù)γ0均值隨時(shí)間的變化畫(huà)于圖14(a)中，可以看出大部分γ0均值集中在-6.5～-5 dB之間，標(biāo)準(zhǔn)差為0.46 dB。由于衛(wèi)星升、降軌情況下分別會(huì)在晚上、早上經(jīng)過(guò)亞馬遜熱帶雨林，兩個(gè)時(shí)間段植被含水量的不同會(huì)對(duì)雨林后向散射系數(shù)產(chǎn)生較大影響，因此區(qū)分升降軌來(lái)分析雨林的γ0均值，分別如圖14(b)、14(c)所示。

升、降軌數(shù)據(jù)的γ0均值隨時(shí)間變化的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.37和0.49 dB，升軌情況下具有更好的時(shí)間穩(wěn)定性。由上述分析可知，城區(qū)切片的σ0中值重心穩(wěn)定性?xún)?yōu)于熱帶雨林γ0均值穩(wěn)定性，且和Sentinel-1自身的輻射定標(biāo)精度0.33 dB(1σ)接近，因此城區(qū)中值重心可以作為一個(gè)穩(wěn)定的定標(biāo)參考值。

4.2 基于城區(qū)中值重心的定標(biāo)常數(shù)估計(jì)方案

基于精選后城區(qū)中值重心的穩(wěn)定性，可以提出一種絕對(duì)定標(biāo)常數(shù)估計(jì)方案，流程如圖15所示。對(duì)于一組同區(qū)域同波位的多時(shí)相SAR圖像集，首先根據(jù)Modis產(chǎn)品對(duì)SAR圖像進(jìn)行地物分類(lèi)，并提取第13類(lèi)城區(qū)切片；然后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所有城區(qū)切片進(jìn)行二分類(lèi)，對(duì)分類(lèi)結(jié)果為正的穩(wěn)定城區(qū)切片計(jì)算中值重心；最后根據(jù)已定標(biāo)圖像和待定標(biāo)圖像的中值重心之差計(jì)算絕對(duì)定標(biāo)常數(shù)。

圖14 Sentinel-1熱帶雨林的時(shí)間穩(wěn)定性Fig.14 Temporal stability of Sentinel-1 rainforest data

圖15 定標(biāo)流程圖Fig.15 Flow chart of calibration

用哨兵1號(hào)休斯頓地區(qū)另外18幅未參與模型訓(xùn)練的圖像對(duì)上述定標(biāo)方案進(jìn)行測(cè)試，以圖像強(qiáng)度作為輸入，將系統(tǒng)提供的定標(biāo)常數(shù)-47.36 dB作為真值，得到定標(biāo)常數(shù)的估計(jì)結(jié)果如圖16所示。估計(jì)誤差在0.05～0.33 dB，均方根(RMS)為0.21 dB，精度較好。因此基于同區(qū)域同波位多時(shí)相圖像集對(duì)該波位定標(biāo)常數(shù)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和校正的方案是可行的，且和永久散射體的相對(duì)輻射定標(biāo)精度相當(dāng)。與后者基于同名PS點(diǎn)的思路相比，該方案利用同類(lèi)地物的散射穩(wěn)定性進(jìn)行定標(biāo)，不要求圖像之間的精確配準(zhǔn)，且更有利于后續(xù)將定標(biāo)方案在不同區(qū)域以及不同波位進(jìn)行推廣。

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)C波段SAR圖像，提出一種散射穩(wěn)定特性的分析與提取方法?；谏诒?號(hào)休斯頓S3波位的多時(shí)相圖像集，在利用Modis產(chǎn)品構(gòu)建不同類(lèi)別地物散射樣本庫(kù)的基礎(chǔ)上，分析發(fā)現(xiàn)城區(qū)的散射穩(wěn)定性?xún)?yōu)于其他地物類(lèi)別。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城區(qū)切片的進(jìn)一步精細(xì)篩選，最終得到城區(qū)切片后向散射系數(shù)中值重心的時(shí)間穩(wěn)定性為0.21 dB，與系統(tǒng)自身的絕對(duì)輻射精度相當(dāng)。經(jīng)驗(yàn)證，城區(qū)中值重心的時(shí)間穩(wěn)定性?xún)?yōu)于熱帶雨林，且該特征用于定標(biāo)常數(shù)估計(jì)時(shí)的均方根誤差為0.21 dB，可以作為系統(tǒng)長(zhǎng)期標(biāo)定的參考值。

圖16 定標(biāo)常數(shù)的估計(jì)誤差Fig.16 Estimation error of calibration constant