王 超 仇曉蘭 李芳芳 雷 斌
①(中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100190)
②(中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 北京 100190)
③(中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)
SAR圖像仿真在輔助SAR圖像解譯、提供SAR目標(biāo)識別樣本等方面具有十分重要的作用。在建筑區(qū)等復(fù)雜區(qū)域,SAR圖像仿真可以為復(fù)雜散射現(xiàn)象的理解、城區(qū)目標(biāo)信息的提取提供支撐。尤其對于干涉SAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)而言,城區(qū)存在大量疊掩和陰影,使得干涉相位連續(xù)性差,相位解纏困難,因此一直是干涉SAR處理的困難區(qū)域,如能夠通過仿真獲得干涉SAR復(fù)圖像對,并同時(shí)獲得干涉相位、疊掩分布等相關(guān)信息,則可以為城區(qū)的干涉SAR數(shù)據(jù)處理、高程反演等研究提供充分的數(shù)據(jù)條件,促進(jìn)干涉SAR數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步。
現(xiàn)有關(guān)于InSAR仿真的研究主要包括兩種。一種是根據(jù)地物散射的電磁物理模型進(jìn)行建模計(jì)算,仿真干涉圖像對并獲得干涉相位結(jié)果。已有工作針對林地、植被等地區(qū)進(jìn)行了極化干涉SAR數(shù)據(jù)仿真方法的研究。如Liu等人[1,2]和Xue等人[3,4]提出了用于林冠的3D干涉雷達(dá)后向散射模型,用介電幾何體表示3D樹木模型(圓柱表示莖和枝,圓盤表示葉),模擬不同種樹木或混種林,得到后向散射和植被結(jié)構(gòu)的關(guān)系模型來用于仿真計(jì)算,得到極化SAR圖像,并可用于干涉處理。Xu等人[5]借助簡單幾何體的電磁散射模型構(gòu)建散射特征字典,進(jìn)行仿真和目標(biāo)幾何參數(shù)反演。但目前該類方法只適用于植被區(qū)域且多不考慮多次散射,暫無法用于對建筑目標(biāo)區(qū)域的干涉仿真。第2種方法是干涉相位和SAR圖像分開仿真,目前主要用于地形仿真,在數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的支撐下,直接根據(jù)兩個(gè)雷達(dá)天線的位置計(jì)算斜距差,從而直接得到干涉相位,同時(shí)根據(jù)地物散射強(qiáng)度模型,獲得散射幅度圖像;這種方法通常在仿真獲得干涉相位后增加隨機(jī)噪聲,以模擬實(shí)際干涉相位,用于驗(yàn)證相位濾波等方法的性能。張紅敏等人[6]和靳國旺等人[7]按照該方法進(jìn)行了InSAR干涉圖的直接仿真,可用于相位濾波等后續(xù)處理方法地研究。但上述思路也只能考慮單次散射,且難以仿真建筑等復(fù)雜目標(biāo)的干涉相位圖。此外,在針對建筑區(qū)域高分辨率SAR圖像仿真方面,Auer等人[8,9]利用開源軟件POV-Ray進(jìn)行SAR圖像模擬,借此分析建筑目標(biāo)多次散射的產(chǎn)生機(jī)理。該方法只能得到單張SAR復(fù)數(shù)圖像,即便根據(jù)InSAR兩個(gè)天線位置獨(dú)立仿真兩次,并進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn),由于獨(dú)立仿真時(shí)散射點(diǎn)沒有嚴(yán)格的對應(yīng)關(guān)系,干涉相位會(huì)受到網(wǎng)格劃分和散射點(diǎn)不一致的影響而造成相位不正確。Hammer等人[10]在射線追蹤方法和目標(biāo)多邊形近似的基礎(chǔ)上,仿真大范圍復(fù)雜場景和目標(biāo)并生成復(fù)數(shù)圖像,但其也不能直接用于干涉SAR圖像對的仿真??梢哉f,目前建筑區(qū)域InSAR圖像對的快速仿真還未見有效方法。
現(xiàn)有針對建筑區(qū)域InSAR相位解纏和高程反演等方面的研究也還比較少。傳統(tǒng)的InSAR處理將建筑區(qū)域作為困難區(qū)域?qū)Υ?,通過濾波等方式將建筑區(qū)的紊亂相位進(jìn)行一定程度的濾除[11,12],僅恢復(fù)其大尺度的地形趨勢,不追求其對于建筑高程等細(xì)節(jié)的保持。也有研究者采用多基線InSAR的方法來提升高程信息獲取的可靠性和精確性[13],但多基線InSAR數(shù)據(jù)的獲取較為困難。隨著InSAR圖像分辨率不斷提升,其在地物目標(biāo)精細(xì)高程信息提取方面的潛力不斷顯現(xiàn),已有研究者開始探索城區(qū)的InSAR處理方法[14]。王青松等人[15]建立了InSAR疊掩區(qū)域相位模型,推導(dǎo)疊掩區(qū)域的相位特性,針對該特性給出了疊掩區(qū)域的相位重構(gòu)方法。Cellier等人[16]建立兩個(gè)疊掩分量時(shí)的信號模型,結(jié)合干涉SAR和極化SAR來解決兩個(gè)疊掩分量時(shí)的高程估計(jì)問題。Liu等人[17]通過連續(xù)小波變換在纏繞相位中檢測疊掩鋸齒,獲取疊掩像素,再將疊掩像素融合為區(qū)域。張同同等人[18]利用雷達(dá)衛(wèi)星成像時(shí)的幾何模型與圖像處理中形態(tài)學(xué)方法綜合識別疊掩與陰影區(qū)域。Rossi等人[19]在高度模型中對每個(gè)像素計(jì)數(shù),發(fā)現(xiàn)疊掩區(qū)的計(jì)數(shù)呈現(xiàn)一定規(guī)律,以此來實(shí)現(xiàn)疊掩區(qū)檢測。上述方法推進(jìn)了建筑區(qū)域干涉處理方法的研究,但在普適性方面還有較大差距。近期,Yu等人[20]提出利用PGNet估計(jì)干涉相位圖的水平和垂直梯度,利用深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征表達(dá)抽象能力,根據(jù)海量不同條紋特征和不同噪聲水平的干涉圖挖掘相位梯度的規(guī)律性問題,從而直接進(jìn)行解纏。該研究是深度學(xué)習(xí)引入InSAR處理的有益嘗試,但PGNet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的干涉數(shù)據(jù)和相位真值作為訓(xùn)練樣本,這正是目前所缺乏的。
本文基于射線追蹤方法,提出了一種適用于建筑區(qū)域的干涉SAR復(fù)圖像對仿真方法。針對建筑目標(biāo)建立三維模型,使用射線追蹤方法進(jìn)行SAR圖像仿真,獲取可干涉的復(fù)數(shù)圖像對和相應(yīng)的疊掩成分?jǐn)?shù)目圖。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了基于疊掩區(qū)域掩膜指導(dǎo)的建筑區(qū)域干涉相位解纏方法,以解決建筑區(qū)干涉相位不連續(xù)、傳統(tǒng)解纏方法無法有效處理的問題。通過建模仿真結(jié)果與實(shí)際SAR圖像及干涉相位的對比,驗(yàn)證了仿真方法的正確性,并通過對仿真及實(shí)際干涉相位的解纏處理,驗(yàn)證了本文相位解纏方法在干涉SAR高程反演應(yīng)用中的有效性。
本文方法的創(chuàng)新性和優(yōu)勢在于:
(1)構(gòu)建了建筑物目標(biāo)的干涉SAR仿真方法,能夠獲得具有相干性的InSAR圖像對,且能夠考慮多次散射等的影響,并得到疊掩成分?jǐn)?shù)目圖;
(2)提出了基于疊掩區(qū)掩膜指導(dǎo)的建筑區(qū)域干涉SAR相位解纏方法,提升建筑區(qū)域InSAR 三維信息獲取能力;
(3)本仿真方法可以為SAR圖像疊掩、陰影區(qū)檢測提供大量的仿真圖像樣本和真值標(biāo)記,為復(fù)雜區(qū)域的相位解纏、三維重建等方法研究提供數(shù)據(jù)支撐。
本文后續(xù)章節(jié)內(nèi)容安排如下:第2節(jié)介紹了本文提出的InSAR圖像對仿真方法,以及疊掩成分?jǐn)?shù)目的篩選統(tǒng)計(jì)方法;第3節(jié)介紹了基于疊掩區(qū)掩膜指導(dǎo)的干涉相位解纏與高程反演方法;第4節(jié)給出了仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的比對分析,驗(yàn)證了方法的有效性;第5節(jié)給出總結(jié)。
圖1 SAR圖像對仿真流程Fig.1 The simulation method for SAR image pair
圖2 SAR圖像仿真幾何設(shè)定Fig.2 The simulation geometry for SAR image
本文首先建立目標(biāo)三維模型和干涉SAR成像系統(tǒng)參數(shù),使用射線追蹤方法獲得目標(biāo)后向散射點(diǎn)位置,再按照成像幾何參數(shù),針對主輔天線分別進(jìn)行距離歷程和后向散射強(qiáng)度的計(jì)算,并將其投影至斜距-方位平面,分別獲得主圖像和輔圖像數(shù)據(jù),通過主輔圖像共軛相乘獲得干涉相位。仿真流程如圖1所示。
SAR圖像仿真幾何如圖2所示。首先,根據(jù)主雷達(dá)位置、射線在雷達(dá)出射面的分布范圍(wray,hray)和射線分辨率(?rray,?aray)確定射線起點(diǎn)和在方位向、距離向上的數(shù)量為
借助仿真軟件POV-Ray實(shí)現(xiàn)射線追蹤,每條射線經(jīng)由場景目標(biāo)可進(jìn)行多次散射產(chǎn)生多個(gè)散射點(diǎn),記錄每個(gè)散射點(diǎn)的位置、斜距、散射強(qiáng)度等信息,即主雷達(dá)產(chǎn)生的散射點(diǎn)屬性。其中散射強(qiáng)度的計(jì)算與表面參數(shù)和入射角有關(guān),具體參見文獻(xiàn)[21]。然后,根據(jù)預(yù)設(shè)的SAR圖像像素尺寸(W,H)、成像分辨率(?rmap,?amap)、圖像近距Rmin、方位向起始位置Amin,將斜距為r、方位向位置為a的散射點(diǎn)(r,a)映射至斜距-方位向平面的(rpixel,apixel)像素位置,如式(2)
根據(jù)給定的主雷達(dá)位置及基線長度B、基線角α,計(jì)算輔助雷達(dá)位置。復(fù)用主圖像仿真中射線追蹤得到的散射點(diǎn)位置,計(jì)算所有散射點(diǎn)到輔雷達(dá)的斜距。
對于建筑物而言,記場景中距離主雷達(dá)斜距為r1、方位位置為a1的點(diǎn)為P,在主圖像中投影至(r1,a1)像素。將散射點(diǎn)映射至主圖像時(shí),按照主雷達(dá)斜距r1計(jì)算相位,并添加隨機(jī)噪聲。同理,P到輔雷達(dá)距離為r2,在輔圖像中本應(yīng)映射至(r2,a2)。P點(diǎn)在主輔圖像中的信號分別為
A,A′分別為主輔圖像中的后向散射系數(shù)的幅度,?n1,?n2分別為主輔圖像的相位在該像素處的相位噪聲,本文仿真中加入了高斯分布的相位噪聲。干涉相位?w為主輔圖像共軛相乘取相位的結(jié)果為
本仿真方法中,對于輔圖像而言,P點(diǎn)按照斜距r2計(jì)算相位,但為了保證主輔圖像精確配準(zhǔn),按照斜距r1映射至與主圖像相同的像素位置(r1,a1),從而保證了主輔圖像在每個(gè)像素點(diǎn)包含相同的散射點(diǎn)和不同的相位,降低了后期主輔圖像匹配造成的計(jì)算量開銷和精度損失。
為了進(jìn)一步說明本仿真的散射點(diǎn)投影方式,及其在疊掩處的仿真方式,給出圖3所示投影幾何。設(shè)地面、墻面、屋頂上3個(gè)疊掩點(diǎn)P1,P2,P3距離主雷達(dá)斜距均為r1,3個(gè)點(diǎn)的散射系數(shù)A1,A2,A3由POV-Ray根據(jù)物理光學(xué)法計(jì)算得到,其在主圖像中投影至(r1,a1)像素,也即得到主圖像中該像素的值為
P1,P2,P3到輔雷達(dá)的距離分別為r21,r22,r23,由于相比于斜距而言基線非常短,r21,r22,r23之間的差異非常小,不會(huì)超過1個(gè)距離門,也即在輔圖像中該3點(diǎn)仍然疊掩在同一個(gè)像素。為了避免后續(xù)配準(zhǔn)步驟,也將其投影至輔圖像中與主圖像相同的像素位置(r1,a1),輔圖像中的像素值為
圖3 散射點(diǎn)投影幾何Fig.3 The projection geometry of scattering points
由此可見,相比于直接仿真相位圖的方法而言,本方法可以仿真疊掩,并保留了主輔圖像疊掩中各成分的相位歷程差異。
本方法通過POV-Ray進(jìn)行仿真時(shí),可以得到射線的散射次數(shù),因此將散射點(diǎn)投影至斜距-方位平面時(shí),可得到不同散射次數(shù)的成像結(jié)果,用以分析復(fù)雜目標(biāo)的多次散射特性。與此同時(shí),還可分析得到每個(gè)像素處的疊掩成分?jǐn)?shù)目。疊掩即不同的地物散射投影至同一像素點(diǎn),通過統(tǒng)計(jì)投影到同一像素點(diǎn)的散射分量數(shù)目,獲得疊掩成分?jǐn)?shù),可為建筑區(qū)信息提取提供輔助信息。
對于如圖4所示的單棟建筑而言,如建筑高度為H,沿地距方向的寬度為W,當(dāng)入射角為θ時(shí),疊掩成分?jǐn)?shù)目的變化情況可以分成如下3種情況:
當(dāng)H >Wtanθ時(shí),如圖4(a)所示,疊掩成分?jǐn)?shù)目依次為1次(僅地面散射)、3次(地面、墻面、屋頂散射的疊掩)、2次(地面、墻面散射的疊掩)、零次(陰影)、1次(僅地面散射);
當(dāng)H=Wtanθ時(shí),如圖4(b)所示,疊掩成分?jǐn)?shù)目依次為1次(僅地面散射)、3次(地面、墻面、屋頂散射的疊掩)、0次(陰影)、1次(僅地面散射);
當(dāng)H 圖4 疊掩成分?jǐn)?shù)目分析示意圖Fig.4 Illustration for the number of layover contributors 然而,如直接基于POV-Ray獲得的每個(gè)像素的散射點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)疊掩成分?jǐn)?shù)并不準(zhǔn)確,原因在于射線追蹤的散射點(diǎn)密度一般大于成像網(wǎng)格點(diǎn)密度。因此投影至一個(gè)像素點(diǎn)的散射點(diǎn)可能來自于不同的地物表面,也可能是一個(gè)散射點(diǎn)及其近鄰散射點(diǎn),因此需要對二者進(jìn)行甄別,統(tǒng)計(jì)時(shí)剔除后者。本文通過計(jì)算疊掩到同一像素的若干散射點(diǎn)與衛(wèi)星構(gòu)成的張角,來判斷當(dāng)前散射點(diǎn)是來自于不同的建筑表面還是來自近鄰散射點(diǎn)。如圖5所示,假設(shè)A,B及其近鄰散射點(diǎn)都投影至同一像素點(diǎn),若疊掩區(qū)像素點(diǎn)來自疊掩著的不同建筑表面(地面、墻壁、屋頂),其位于以衛(wèi)星S為圓心、斜距長為半徑的圓上,如A,B兩點(diǎn),那么疊掩點(diǎn)的連線AB與S構(gòu)成的三角形為銳角三角形;而若疊掩區(qū)像素點(diǎn)來自點(diǎn)A和近鄰點(diǎn)A′,那么AA′與S構(gòu)成的三角形為鈍角。 按照上述判斷方法,本文提出圖6所示的疊掩成分?jǐn)?shù)目的計(jì)算流程。假設(shè)m為當(dāng)前即將投影至(r,a)像素的散射點(diǎn),Points{(r,a)}為所有已經(jīng)投影到(r,a)像素的散射點(diǎn)集合,n為該集合中距離當(dāng)前點(diǎn)m最近的散射點(diǎn),L∈RH×W為疊掩成分?jǐn)?shù)目圖,初始化為全0。關(guān)鍵步驟為計(jì)算三角形(S,m,n)是否為銳角三角形,若是,則疊掩成分?jǐn)?shù)加一,否則不變。隨后再處理下一個(gè)散射點(diǎn),直至處理完全部散射點(diǎn),此時(shí)獲得疊掩成分?jǐn)?shù)目圖。 圖5 疊掩區(qū)域散射點(diǎn)的角度關(guān)系Fig.5 The angle of layover points 上述仿真方法可以得到干涉復(fù)圖像對、干涉相位以及對應(yīng)的疊掩成分?jǐn)?shù)目圖,為InSAR建筑區(qū)處理方法研究提供數(shù)據(jù)支撐。對于局部某個(gè)建筑的精細(xì)分析而言,可以在建立初始三維模型獲得仿真結(jié)果后,通過與實(shí)際InSAR圖像和干涉相位的人工比對,不斷修正三維模型,使得仿真結(jié)果逼近真實(shí)結(jié)果,從而獲得該建筑的三維結(jié)構(gòu)信息,但該方法不適合自動(dòng)化批量處理。而傳統(tǒng)InSAR處理在建筑區(qū)進(jìn)行相位解纏時(shí)面臨相位不連續(xù)、解纏基準(zhǔn)無法確定的問題,也無法有效反演高程。為此,本文提出基于疊掩掩膜圖指導(dǎo)的干涉相位解纏和高程反演方法。此處的疊掩掩膜圖指對應(yīng)于InSAR圖像的區(qū)域分割標(biāo)記圖,標(biāo)記包括4類:疊掩區(qū)(疊掩成分?jǐn)?shù)目大于1)、陰影區(qū)(疊掩成分?jǐn)?shù)目為0)、非疊掩地面、非疊掩建筑頂部(如圖4(c)疊掩成分?jǐn)?shù)目為1的屋頂部分)。關(guān)于掩膜圖的獲取,現(xiàn)已有一些基于圖像來進(jìn)行自動(dòng)提取的研究[22,23]。本文的仿真方法可以得到仿真圖像和疊掩掩膜的真值標(biāo)記圖,可為該類方法提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。下面介紹已獲取疊掩掩膜圖作為支撐下的高程反演方法。 圖6 疊掩成分?jǐn)?shù)目計(jì)算流程Fig.6 Calculation method for the number of layover contributors 干涉SAR測量幾何如圖7所示,在重復(fù)軌道干涉測量模型中,基線B為兩次觀測的交軌基線。令?1,?2分別為兩次觀測得到的信號相位。經(jīng)過相位解纏,可得到解纏相位為? 根據(jù)相位?和主圖像斜距r1可得到輔圖像斜距r2,則r1,r2和基線B已知,根據(jù)余弦定理求得圖7中的角度β,再根據(jù)β和已知的基線角α可得到角度θ。由成像幾何得知,建筑物的高度h計(jì)算方法為 可見當(dāng)解纏后的相位?已知時(shí),建筑物高度的計(jì)算方法非常明確。難點(diǎn)在于疊掩區(qū)的出現(xiàn)導(dǎo)致干涉相位不連續(xù),無法準(zhǔn)確估計(jì)相位纏繞周期數(shù),使得解纏難以進(jìn)行。但若疊掩掩膜圖已知,本文提出如圖8所示的疊掩區(qū)域的相位解纏流程。首先將仿真主、輔圖像共軛相乘,得到干涉相位圖和對應(yīng)的疊掩掩膜。根據(jù)掩膜圖單獨(dú)分離出地面相位、疊掩區(qū)相位、非疊掩的建筑屋頂相位;然后對所分離出來的各個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行相位解纏;其中分離出來的地面區(qū)含有因陰影、疊掩而造成的空洞,通過對解纏相位沿距離向線性插值,補(bǔ)全地面相位空洞;接著根據(jù)與墻面底部相交處的地面相位確定疊掩區(qū)相位基準(zhǔn),并根據(jù)疊掩區(qū)中建筑頂端和非疊掩建筑屋頂?shù)倪B續(xù)性,確定屋頂相位基準(zhǔn),最終獲得相位解纏結(jié)果。上述步驟中,對分離出來的各個(gè)區(qū)域“分別進(jìn)行相位解纏”的步驟,本文采用了文獻(xiàn)[24]提出的非連續(xù)路徑可靠性排序的快速相位解纏方法,分別解纏各個(gè)區(qū)的相位。 圖7 干涉SAR測量幾何Fig.7 InSAR measurement geometry 最后,根據(jù)得到的建筑區(qū)相位解纏結(jié)果,以及主雷達(dá)位置、斜距,獲得輔雷達(dá)斜距,結(jié)合基線和基線角,根據(jù)式(8)做高程解算,最終獲得場景中各散射點(diǎn)的三維位置。 上述流程中,相位基準(zhǔn)的確定方法如圖9(a)和圖9(b)所示,分別對應(yīng)了圖4(a)和圖4(c)的情況。在某一方位向上,纏繞相位如黑色線所示,獨(dú)立解纏后的地面相位(藍(lán))、疊掩區(qū)相位(紅)和建筑屋頂相位(紫)如實(shí)線所示,其中疊掩區(qū)和建筑屋頂由于缺乏基準(zhǔn),單獨(dú)解纏后的相位與正確的解纏相位之間相差一個(gè)常數(shù)?;诘孛嫫教辜僭O(shè),對地面因建筑和陰影造成的空洞部分作相位線性插值,如灰色虛線所示。由于疊掩區(qū)墻面底部(位于疊掩區(qū)的遠(yuǎn)距)與該處地面相位應(yīng)一致,因此可以據(jù)此處地面相位確定疊掩區(qū)解纏相位基準(zhǔn),也即將紅色實(shí)線平移為圖中紅色點(diǎn)劃線。同理,對于屋頂部分而言,其解纏相位應(yīng)是連續(xù)的,且屋頂與墻壁在相交處的相位應(yīng)是一致的,因此屋頂解纏相位的延長線(圖9(b)紫色點(diǎn)劃線的灰色延長線)應(yīng)與建筑頂部的解纏相位(圖9(b)紅色點(diǎn)劃線)相交,按照該準(zhǔn)則將圖中獨(dú)立解纏的屋頂相位(紫實(shí)線)通過加上相位基準(zhǔn)平移為紫色點(diǎn)劃線,得到最終解纏結(jié)果。 圖8 疊掩掩膜圖指導(dǎo)下的相位解纏流程Fig.8 The phase-unwrapping method guided by the layover mask 圖9 解纏相位基準(zhǔn)確定Fig.9 Determination of the unwrapped phase reference 需要說明的是,圖9中,本文假設(shè)地面、墻面、屋頂疊掩時(shí),墻面散射占據(jù)主導(dǎo)地位,疊掩區(qū)相位變化主要由墻面散射點(diǎn)的斜距變化引起。因?yàn)閷?shí)際中,城區(qū)無植被的地面和建筑頂面通常比較光滑,后向散射系數(shù)較小,而墻面則因有窗棱等造成的角反射,后向散射較強(qiáng),所以該假設(shè)基本符合實(shí)際情況。圖9(a)中,疊掩區(qū)前半段是屋頂、墻面、地面3次疊掩的相位,后半段是墻面、地面2次疊掩的相位,相位變化率略有不同,表達(dá)了疊掩成分不同帶來的區(qū)別,此處假設(shè)墻面散射占主導(dǎo),因此前后兩段相位變化率的差異較小。 為驗(yàn)證本文仿真方法的正確性以及高程反演方法的有效性,本文選取兩幅獲取時(shí)間相差1年、具備重軌干涉能力的TerraSAR-X高分辨率圖像開展實(shí)驗(yàn),圖像觀測區(qū)域?yàn)榻K蘇州工業(yè)園區(qū),圖像獲取時(shí)間分別為2015年6月和2016年9月,由于間隔1年,存在較大的時(shí)間去相關(guān),因此僅建筑物區(qū)域保留相干性,選擇其中兩棟相干性較好的高層建筑作為實(shí)驗(yàn)對象。兩棟建筑分別呈現(xiàn)“L”形,對應(yīng)的光學(xué)圖像如圖10(a)所示,對應(yīng)TerraSAR-X的主、輔幅度圖、配準(zhǔn)結(jié)果和干涉相位如圖10(b)—圖10(e)所示。兩幅圖像對應(yīng)的衛(wèi)星參數(shù)和本文仿真采用的參數(shù)如表1所示。本仿真中將以地心為中心的星載成像幾何轉(zhuǎn)化為以目標(biāo)為中心的北天東坐標(biāo)系來進(jìn)行仿真。根據(jù)該建筑附近地面高程的實(shí)地測量結(jié)果,地面高程為11.3344 m,根據(jù)SAR圖像幾何定位結(jié)果,建筑中心的經(jīng)緯度為(31.2611°,120.7760°),故以此作為仿真坐標(biāo)系原點(diǎn),并獲得主輔雷達(dá)天線在坐標(biāo)系中的位置后開展仿真。 仿真采用的模型是根據(jù)谷歌地球光學(xué)圖像和實(shí)地考察獲得的信息,用簡單幾何體近似建立的,模型如圖11,從上到下,將兩棟建筑及其配樓依次標(biāo)記為1,2,3,4。其中,1,2建筑為第1棟建筑的主樓和配樓,3,4建筑為第2棟建筑的主樓和配樓。 通過調(diào)節(jié)地面、墻面、屋頂?shù)纳⑸鋮?shù)(場景各表面散射參數(shù)參考文獻(xiàn)[25]),本仿真方法得到的幅度圖像和干涉相位分別如圖12(a)和圖12(b)所示。為了表明本方法相對于文獻(xiàn)[9]方法在InSAR仿真中的優(yōu)越性,圖12(c)給出了采用文獻(xiàn)[9]方法分別進(jìn)行兩次仿真,得到兩幅復(fù)數(shù)圖像,經(jīng)過精細(xì)匹配后得到的干涉相位。此外,為了驗(yàn)證仿真的幅度圖像與真實(shí)圖像的相似性,將仿真幅度圖像和真實(shí)圖像分別用紅色分量和綠色分量表示,手動(dòng)配準(zhǔn)后合成的圖像如圖13所示。 圖10 兩棟建筑物的實(shí)際干涉SAR圖像與相位和其光學(xué)圖Fig.10 The real SAR image pair,interferometric phase,and optical image of the two buildings 表1 TerraSAR參數(shù)及仿真參數(shù)Tab.1 Parameters of TerraSAR images and simulation 從上述結(jié)果可見,由于文獻(xiàn)[9]方法獨(dú)立仿真時(shí)散射點(diǎn)沒有嚴(yán)格的對應(yīng)關(guān)系,干涉相位會(huì)受到網(wǎng)格劃分和散射點(diǎn)不一致的影響而造成相位不正確。而本文方法得到的相位則比較接近真實(shí)相位,仿真圖像的幾何結(jié)構(gòu)也與真實(shí)SAR圖像具有較高的相似性,尤其,圖12(a)中紅色圈出的部分與真實(shí)圖像中的表現(xiàn)非常吻合,驗(yàn)證了仿真的正確性,同時(shí)說明本仿真對于理解建筑區(qū)復(fù)雜散射的成因有支撐作用。此外,需要說明的是,由于真實(shí)場景中建筑墻壁上存在較多窗戶,存在小型三面角結(jié)構(gòu),產(chǎn)生的散射較強(qiáng),而在本實(shí)驗(yàn)中采用簡單幾何體近似建模,因此并沒有體現(xiàn)這些離散散射點(diǎn),但這并不妨礙本仿真方法有效性的驗(yàn)證。 圖11 建筑三維模型Fig.11 3D model for the buildings 本仿真得到了疊掩成分?jǐn)?shù)目圖如圖14(a)所示。對其中虛線所在一條方位線進(jìn)行疊掩成分?jǐn)?shù)的分析,如圖14(b)所示。該方位向上兩棟高層建筑發(fā)生遮擋,因此疊掩情況較為復(fù)雜。從近距到遠(yuǎn)距,疊掩成分?jǐn)?shù)目依次為1(地面)、3(地面,第1棟建筑的墻面和屋頂)、2(地面,第1棟建筑的墻面)、4(地面,第1棟建筑的墻面,第2棟建筑的墻面和屋頂)、3(地面,第1棟建筑的墻面,第2棟建筑的墻面)、1(第2棟建筑的墻面)、2(地面、第2棟建筑的墻面)、0(陰影)以及1(地面)。 為了驗(yàn)證本文基于疊掩掩膜指導(dǎo)的高程反演方法的可行性,本文用仿真得到的疊掩掩膜圖作為支撐輸入進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)際數(shù)據(jù)處理中,可借鑒文獻(xiàn)[22,23]等方法,通過圖像分割來得到疊掩掩膜圖。但在本文中,實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖球?yàn)證相位解纏進(jìn)而高程反演方法的正確性,因此采用了仿真得到的非常理想掩膜圖。 圖12 建筑仿真圖像Fig.12 The simulation results of the buildings 圖13 仿真圖像與實(shí)際圖像配準(zhǔn)后偽彩色顯示結(jié)果Fig.13 The pseudo-color image for the registration result of the simulated and the real images 圖14 疊掩成分?jǐn)?shù)目分析Fig.14 Analysis of the number of layover contributors 首先對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行解纏處理,由于該兩棟建筑雖有相互遮擋,但遮擋部分占比較小,并且本文目前主要探討了獨(dú)棟建筑的情況。因此,我們對兩棟建筑單獨(dú)進(jìn)行了仿真,得到了獨(dú)棟的相位,并分別進(jìn)行了解纏和高程反演,得到結(jié)果如圖15所示。其中,圖15(b)為圖15(a)對應(yīng)的疊掩成分?jǐn)?shù)目圖,圖15(c)為分別解纏各區(qū)域相位、但未給疊掩區(qū)確定相位基準(zhǔn)的結(jié)果,圖15(d)為按照圖9方法逐個(gè)方位向?yàn)榀B掩區(qū)確定相位基準(zhǔn)后的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),確定基準(zhǔn)后建筑底部的相位與周圍地面一致。同時(shí)為了便于比較,圖15(e)給出了采用文獻(xiàn)[24]方法得到的解纏相位。可見,由于疊掩造成的干涉相位不連續(xù),直接用文獻(xiàn)[24]方法解纏得到的結(jié)果是錯(cuò)誤的,不能得到建筑墻面相位的正確值;并且由于部分墻壁與周圍地面的干涉相位值恰好一致(圖15(e)紅色箭頭所示),按可靠性指引進(jìn)行解纏時(shí),連接處的地面相位以墻面相位為基準(zhǔn)解纏,導(dǎo)致地面相位也未能得到正確結(jié)果。而本文提出的方法通過分區(qū)獨(dú)立解纏和相位基準(zhǔn)正確給定,得到了正確的解纏相位,如圖15(d)所示,從而正確地恢復(fù)了建筑墻面的高度,如圖15(f)和圖15(g)。 接著對圖10(e)的實(shí)際干涉數(shù)據(jù)的相位進(jìn)行解纏和高程反演實(shí)驗(yàn),我們也對兩棟建筑進(jìn)行了分離和單獨(dú)解纏,相位解纏結(jié)果和高程反演結(jié)果如圖16所示。 圖15 對本文InSAR仿真數(shù)據(jù)的建筑高程反演結(jié)果Fig.15 The elevation inversion results of the simulated images using our method 表2羅列了上述高程反演得到建筑高度的定量結(jié)果,其中建筑4由于被建筑3遮擋嚴(yán)重(圖12(a)中紅框標(biāo)出部分為建筑4),無法重建高程,故表中結(jié)果為空。由圖15、圖16和表2的高程反演結(jié)果可見,本文提出的相位解纏基準(zhǔn)確定方法是正確的,疊掩掩膜指導(dǎo)的相位解纏方法是有效的。 表2 建筑物高程反演結(jié)果Tab.2 The elevation inversion results of the buildings 下一步擬基于該仿真方法構(gòu)建數(shù)據(jù)集,開展疊掩掩膜自動(dòng)提取的方法研究,并與本文基于疊掩指導(dǎo)的高程反演方法有機(jī)結(jié)合,形成適合建筑區(qū)域的InSAR高程反演方法。 圖16 TerraSAR-X重軌干涉SAR數(shù)據(jù)的建筑高程反演結(jié)果Fig.16 The elevation inversion results of the TerraSAR-X InSAR images 本文提出了一種建筑物的InSAR復(fù)圖像對仿真方法。本方法基于射線追蹤,通過記錄并復(fù)用主天線射線追蹤得到的散射點(diǎn)位置來生成輔天線回波距離歷程,從而獲得干涉SAR圖像對。仿真過程考慮了多次散射,相比現(xiàn)有方法仿真更加真實(shí)。同時(shí),仿真中通過將散射點(diǎn)投影至斜距-方位平面,篩選并統(tǒng)計(jì)投影至同一像素的散射點(diǎn)數(shù)量的方法,得到疊掩成分?jǐn)?shù)目圖,可以為建筑區(qū)域InSAR處理方法研究提供更加充分的仿真數(shù)據(jù)和信息。在此基礎(chǔ)上,本文針對疊掩區(qū)干涉SAR相位不連續(xù)、解纏困難的問題,提出了基于疊掩掩膜指導(dǎo)的相位解纏方法,給出了處理流程和相位基準(zhǔn)確定的方法。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際星載重軌干涉數(shù)據(jù)的結(jié)果對比,驗(yàn)證了本文仿真方法能夠獲得與實(shí)際數(shù)據(jù)較為接近的圖像和相位仿真結(jié)果。同時(shí)基于仿真獲得的掩膜圖的指導(dǎo),對仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了相位解纏和高程反演,得到了合理的高程反演結(jié)果,驗(yàn)證了高程反演方法的可行性。 后續(xù)工作將致力于疊掩掩膜圖的自動(dòng)生成,擬進(jìn)一步提高仿真圖像的相似度,搭建掩膜圖生成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用仿真得到的幅度圖像、干涉相位作為輸入,仿真得到的掩膜圖作為標(biāo)簽,訓(xùn)練該深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其具備分割疊掩的能力,并能夠應(yīng)用于實(shí)際InSAR數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)掩膜圖自動(dòng)生成。3 InSAR建筑區(qū)高程反演方法
3.1 疊掩掩膜指導(dǎo)的高程反演流程
3.2 相位基準(zhǔn)確定
4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4.1 仿真圖像和相位結(jié)果
4.2 疊掩成分?jǐn)?shù)目
4.3 高程反演
5 結(jié)束語