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    遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)高精度一體化處理技術(shù)

    2022-03-23 02:08:18仇曉蘭胡玉新上官松濤付琨
    大數(shù)據(jù) 2022年2期
    關(guān)鍵詞:定標(biāo)極化校正

    仇曉蘭,胡玉新,上官松濤,付琨

    1. 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100190;2. 蘇州空天信息研究院,江蘇 蘇州 215123

    0 引言

    衛(wèi)星遙感技術(shù)是衡量一個(gè)國(guó)家科技發(fā)展水平和綜合實(shí)力的重要標(biāo)志,具有廣闊的市場(chǎng)前景。目前,國(guó)外遙感衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展非常迅速,尤其近年來商業(yè)遙感衛(wèi)星發(fā)展迅猛。在光學(xué)衛(wèi)星遙感領(lǐng)域,美國(guó)的DigitalGlobe公司具有QuickBird、WorldView和GeoEye等多個(gè)系列衛(wèi)星群,其衛(wèi)星圖像的分辨率大多在0.3~0.5 m,且光譜信息豐富,具備業(yè)界領(lǐng)先的定位精度,是商業(yè)領(lǐng)域光學(xué)衛(wèi)星遙感技術(shù)的領(lǐng)軍者。在合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)衛(wèi)星遙感領(lǐng)域,近年來小型化低成本SAR衛(wèi)星的發(fā)展掀起了熱潮。2018年1月,芬蘭的ICEYE公司率先發(fā)射了國(guó)際首顆質(zhì)量低于100 kg的SAR衛(wèi)星,獲得了優(yōu)于1 m分辨率的SAR圖像,并于2019年實(shí)現(xiàn)了0.25 m分辨率,其計(jì)劃發(fā)射10余顆ICEYE衛(wèi)星,以實(shí)現(xiàn)在全球任何地方每天進(jìn)行干涉測(cè)量和相干變化檢測(cè)的能力。美國(guó)的Capella Space公司于2020年8月發(fā)射了商業(yè)化SAR小衛(wèi)星,圖像分辨率為0.5 m,并具備60 s長(zhǎng)時(shí)間凝視的能力,是分辨率極高的商用SAR,Capella Space公司也計(jì)劃發(fā)射多顆SAR小衛(wèi)星組成星群,以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的全天時(shí)全天候監(jiān)測(cè)服務(wù)能力。

    近年來我國(guó)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)技術(shù)高速發(fā)展,每年發(fā)射遙感衛(wèi)星近10顆,其中民商(即民用和商用)遙感衛(wèi)星也頻頻發(fā)射。2015年10月,中國(guó)自主研發(fā)的首顆商用遙感衛(wèi)星吉林一號(hào)發(fā)射成功,開創(chuàng)了中國(guó)商業(yè)衛(wèi)星應(yīng)用的先河。吉林一號(hào)星座計(jì)劃由138顆涵蓋高分辨、大幅寬、視頻、多光譜等系列的高性能光學(xué)遙感衛(wèi)星組成,光學(xué)影像分辨率優(yōu)于1 m并具備獲取4K高清彩色視頻影像的能力,目前已通過10次發(fā)射將25顆吉林一號(hào)衛(wèi)星送入太空,建成了我國(guó)目前最大的商業(yè)遙感衛(wèi)星星座。2016年發(fā)射的高景一號(hào)衛(wèi)星由兩顆0.5 m分辨率的光學(xué)衛(wèi)星組成,具有專業(yè)級(jí)的圖像質(zhì)量、高敏捷的機(jī)動(dòng)性能和豐富的成像模式,目前已形成四星組網(wǎng)格局。在SAR方面,我國(guó)首顆商業(yè)SAR衛(wèi)星海絲一號(hào)于2020年12月發(fā)射并成功獲得SAR圖像,其具備3 m分辨率條帶和1 m分辨率聚束工作模式。此外,2021年4月齊魯一號(hào)衛(wèi)星成功發(fā)射,其為Ku波段高分辨率SAR商業(yè)小衛(wèi)星,主要為山東的國(guó)土、城建、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、能源、防災(zāi)減災(zāi)等相關(guān)部門提供遙感服務(wù)。隨著我國(guó)遙感衛(wèi)星數(shù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng),目前我國(guó)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)總量正以超過10 TB/天的速率不斷獲取與積累,遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)已快速步入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。

    然而,相比遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的發(fā)展,我國(guó)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出滯后性。并且,我國(guó)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)雖然在圖像分辨率方面與國(guó)外相當(dāng),但在遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的幾何、輻射等精度和穩(wěn)定度方面還存在一定的差距。以SAR輻射精度為例,國(guó)外TerraSAR-X衛(wèi)星圖像產(chǎn)品的絕對(duì)輻射精度可以達(dá)到0.6 dB(RMS)[1],RADARSAT-2的絕對(duì)輻射精度為0.81 dB(RMS)[2],Sentinel-1的端到端絕對(duì)輻射精度為1 dB(3σ)[3],而目前我國(guó)高分三號(hào)(GF-3)SAR衛(wèi)星的絕對(duì)輻射精度設(shè)計(jì)值為2.5 dB(3σ),并且產(chǎn)品的輻射質(zhì)量監(jiān)測(cè)也比較有限。以SAR衛(wèi)星圖像產(chǎn)品的幾何定位精度為例,Curlander J C[4]提出的適用于SAR衛(wèi)星的距離多普勒(range-Doppler,RD)模型是目前應(yīng)用非常廣泛的SAR嚴(yán)密幾何模型。針對(duì)RD模型中的軌道參數(shù)、斜距參數(shù)誤差源的分析,目前已經(jīng)發(fā)展出一套較成熟的幾何精度提升方法,如精密軌道數(shù)據(jù)的獲取、系統(tǒng)時(shí)延與大氣時(shí)延誤差的校正、地球運(yùn)動(dòng)因素補(bǔ)償?shù)萚5-6]。加拿大的RADARSAT-2和意大利的COSMOSkyMed衛(wèi)星在使用精密軌道數(shù)據(jù)并校正大氣、地球運(yùn)動(dòng)因素影響后,聚束模式下的角反射器定位精度均優(yōu)于2 m[7-9];德國(guó)TerraSAR-X衛(wèi)星的高分辨率模式則已達(dá)分米級(jí)的定位精度[10-11]。我國(guó)GF-3衛(wèi)星經(jīng)過全鏈路系統(tǒng)誤差分析,采用厘米級(jí)精密軌道數(shù)據(jù),通過系統(tǒng)時(shí)延消除、大氣時(shí)延修正等多方面的補(bǔ)償工作,其定位精度可達(dá)3 m。然而由于高精度數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)數(shù)據(jù)缺乏等原因,GF-3衛(wèi)星圖像產(chǎn)品的精度仍為幾十米量級(jí),圖像產(chǎn)品幾何精度的一致性仍然有待提升。

    可以說,我國(guó)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品定量化精度還存在很大的提升空間,不同傳感器、不同時(shí)相的產(chǎn)品質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性也存在不足,這影響了遙感信息提取和物理參數(shù)定量化反演的能力。例如,受重訪周期等的限制,單顆衛(wèi)星無法滿足災(zāi)害監(jiān)測(cè)、目標(biāo)監(jiān)視等時(shí)效性要求高的應(yīng)用需求,必須通過多星甚至多傳感器的接力配合,而遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品在幾何、輻射等精度方面不一致會(huì)影響目標(biāo)位置、狀態(tài)等信息提取的準(zhǔn)確性。當(dāng)前,我國(guó)衛(wèi)星遙感領(lǐng)域“大數(shù)據(jù)小價(jià)值、大事業(yè)小市場(chǎng)”的矛盾非常突出,已成為制約遙感產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。

    因此,有必要提出針對(duì)多星多傳感器多模式的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)高精度一體化處理技術(shù)。一方面通過一體化的處理方式和方法,提升多星多傳感器數(shù)據(jù)產(chǎn)品質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性;另一方面,通過一體化的處理,充分發(fā)揮遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的規(guī)?;瘍?yōu)勢(shì)和互補(bǔ)性優(yōu)勢(shì),提升處理精度,為遙感圖像聯(lián)合信息挖掘和應(yīng)用提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

    1 遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)處理難點(diǎn)

    遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)從星上數(shù)據(jù)獲取到產(chǎn)品生產(chǎn)再到按需分發(fā)應(yīng)用是一個(gè)較長(zhǎng)的鏈路,包括數(shù)據(jù)接收、定標(biāo)及產(chǎn)品生產(chǎn)、信息提取、共享應(yīng)用等多個(gè)環(huán)節(jié)。其中,遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)至關(guān)重要,其通過對(duì)傳感器獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行成像、輻射校正、幾何校正等處理,恢復(fù)觀測(cè)地物的位置信息和定量的輻射/散射等信息的過程。遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品是遙感衛(wèi)星地面處理系統(tǒng)的核心任務(wù)。我國(guó)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)地面處理系統(tǒng)已從“一星一議”發(fā)展到“多星處理系統(tǒng)一體化”的階段,筆者認(rèn)為后續(xù)還將朝著“處理算法一體化”的方向發(fā)展。

    在我國(guó)遙感衛(wèi)星發(fā)展初期,衛(wèi)星數(shù)量少,用戶部門往往針對(duì)每顆衛(wèi)星的特點(diǎn)和應(yīng)用需求,單獨(dú)論證和構(gòu)建地面處理系統(tǒng),是一種“一星一議”的模式。隨著衛(wèi)星數(shù)量的增多,一個(gè)用戶部門擁有不同類型的多顆衛(wèi)星,“一星一議”的煙囪式建設(shè)模式存在建設(shè)成本高、產(chǎn)品規(guī)范不一致、難以聯(lián)合應(yīng)用、阻礙共享分發(fā)等問題。為此,在國(guó)家高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專項(xiàng)等相關(guān)項(xiàng)目支持下,通過科學(xué)工作流建模和資源虛擬化技術(shù)(如圖1所示),實(shí)現(xiàn)處理過程插件化、處理流程定制化、作業(yè)資源虛擬管理與統(tǒng)一調(diào)度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了多星多傳感器處理系統(tǒng)的一體化構(gòu)建;建立了統(tǒng)一的處理算法體系、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)產(chǎn)品格式等一系列標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,使得不同部門、不同衛(wèi)星、不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)能在統(tǒng)一的地面處理系統(tǒng)中進(jìn)行處理,并得到標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,為多星多傳感器數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用能力的提升奠定了基礎(chǔ)。

    圖1 科學(xué)工作流建模和資源虛擬化技術(shù)概念

    上述系統(tǒng)雖然實(shí)現(xiàn)了處理系統(tǒng)架構(gòu)的一體化,但不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理的工作流之間是獨(dú)立的,且當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)之間也基本不相關(guān),并沒有真正發(fā)揮多源多時(shí)相數(shù)據(jù)的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)和遙感大數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)。為此,需要從處理算法的角度真正進(jìn)行一體化的考慮,以挖掘遙感大數(shù)據(jù)的潛力,提高數(shù)據(jù)產(chǎn)品的精度和質(zhì)量的一致性、穩(wěn)定性。

    然而,多星多傳感器處理算法的一體化設(shè)計(jì)存在很多難點(diǎn),主要包括如下兩點(diǎn)。

    ● 多星多傳感器的成像機(jī)理、數(shù)據(jù)類型和模式不同,處理數(shù)據(jù)時(shí)依據(jù)的物理模型也不同,相互協(xié)同難。例如,SAR是主動(dòng)微波成像,獲得的是地物目標(biāo)的微波散射信息,而可見光傳感器是被動(dòng)光學(xué)成像,獲得地物目標(biāo)的光學(xué)輻射特性,二者成像機(jī)理差異很大。SAR和可見光衛(wèi)星的輻射校正、幾何校正物理模型也存在很大差異,能否挖掘出其互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)并進(jìn)行協(xié)同處理本身就是一個(gè)需要研究的問題。

    ● 遙感大數(shù)據(jù)在一體化協(xié)同處理方面涉及數(shù)據(jù)種類多、數(shù)量大問題,高效處理難。遙感大數(shù)據(jù)一體化處理擬挖掘蘊(yùn)含在多星多傳感器多時(shí)相數(shù)據(jù)中的互補(bǔ)信息,以提升處理精度。然而當(dāng)前各類應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的時(shí)效性要求不斷提高,實(shí)現(xiàn)遙感多維時(shí)空大數(shù)據(jù)的高效組織分析以及高精度產(chǎn)品的快速生產(chǎn)面臨很大的挑戰(zhàn)。

    由于上述原因,遙感大數(shù)據(jù)條件下的多星一體化高精度處理技術(shù)的研究還處在起步階段。本文提出了基于穩(wěn)定特性挖掘的高精度一體化處理技術(shù)思路,并主要以SAR數(shù)據(jù)處理為例,從輻射校正、極化校正、幾何校正等方面給出了初步的處理方法,通過挖掘多源遙感大數(shù)據(jù)的穩(wěn)定特性,實(shí)現(xiàn)常態(tài)化、低成本的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)和系統(tǒng)誤差估計(jì),從而達(dá)到提升數(shù)據(jù)產(chǎn)品精度和穩(wěn)定性的目的。

    2 基于穩(wěn)定特性挖掘的遙感數(shù)據(jù)高精度一體化處理

    2.1 技術(shù)思路

    為了提升遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品的幾何、輻射等精度和產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性,通常需要進(jìn)行周期性的人工外場(chǎng)定標(biāo),即通過在滿足一定條件的定標(biāo)場(chǎng)布設(shè)特性已知的人工定標(biāo)器,對(duì)比遙感影像中獲取的定標(biāo)器特性與實(shí)際的定標(biāo)器特性,從而實(shí)現(xiàn)遙感衛(wèi)星系統(tǒng)誤差參數(shù)的計(jì)算,然后將獲得的這些系統(tǒng)誤差參數(shù)用于產(chǎn)品生產(chǎn),實(shí)現(xiàn)誤差的校正,從而獲得高精度的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。這種方法存在以下幾點(diǎn)不足,導(dǎo)致其在多載荷多模式的遙感大數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)中面臨越來越大的壓力。

    ● 人工定標(biāo)器的研制和布設(shè)需要大量人力物力成本,定標(biāo)器數(shù)量比較有限,因此高精度誤差參數(shù)的獲取對(duì)定標(biāo)器本身的特性和精度有很高的要求。比如為了滿足信噪比要求,P波段輻射定標(biāo)的三面角反射器邊長(zhǎng)需要達(dá)到5 m[12];同時(shí)三面角反射器的夾角制造偏差大于1°即可引起0.2~1 dB的雷達(dá)后向散射變化[13],因此對(duì)定標(biāo)器的加工也提出了很高的要求。

    ● 系統(tǒng)的誤差特性會(huì)隨運(yùn)行時(shí)間發(fā)生漂移,標(biāo)定參數(shù)也會(huì)隨之發(fā)生改變[14-15],但人工定標(biāo)方式難以做到時(shí)間上的連續(xù)性。例如,定標(biāo)場(chǎng)會(huì)受到雨雪等天氣因素影響,這限制了其執(zhí)行任務(wù)的時(shí)間區(qū)間;定標(biāo)器的每次布設(shè)和調(diào)整耗時(shí)耗力,雖然也發(fā)展出遠(yuǎn)程操控定標(biāo)器等技術(shù)[16],但由于布設(shè)地點(diǎn)的限制,在衛(wèi)星執(zhí)行任務(wù)期間頻繁經(jīng)過定標(biāo)場(chǎng)仍會(huì)影響執(zhí)行其他任務(wù)的效率,因此仍然難以做到時(shí)間上的高頻次。

    為此,從多源多時(shí)相遙感大數(shù)據(jù)自身出發(fā),通過充分挖掘其中蘊(yùn)含的穩(wěn)定基準(zhǔn)來替代人工定標(biāo)器,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)誤差的估計(jì)或標(biāo)校,具有重要的意義,這也是提升處理精度和穩(wěn)定度的一個(gè)可行途徑。為此,擬首先對(duì)各類傳感器系統(tǒng)的誤差源進(jìn)行統(tǒng)一梳理,一體化地考慮誤差源的建模和估計(jì)問題;然后從多源多時(shí)相遙感大數(shù)據(jù)中挖掘可作為基準(zhǔn)的穩(wěn)定特性;最后,以穩(wěn)定特性為基準(zhǔn),對(duì)各類誤差或誤差的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)或聯(lián)合估計(jì),從而提高遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的精度和穩(wěn)定度,并實(shí)現(xiàn)不同傳感器誤差模型的相互借鑒,以實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)提升。上述技術(shù)思路如圖2所示。

    如圖2所示,將誤差梳理為:①目標(biāo)場(chǎng)景自身未知狀態(tài)引起的誤差ε,可以包括未知的速度、高程等參數(shù);②傳感器誤差α,包括系統(tǒng)增益、系統(tǒng)時(shí)延等測(cè)量誤差;③平臺(tái)誤差β,包括軌道位置和速度、平臺(tái)姿態(tài)等測(cè)量誤差;④電離層和大氣層的誤差γ,包括電離層電子濃度、大氣溫濕壓等的誤差。

    圖2 基于穩(wěn)定特性挖掘的遙感數(shù)據(jù)高精度一體化處理技術(shù)思路

    以可見光和SAR為例,按照來源將誤差梳理分類,見表1。

    表1 按來源梳理的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)誤差

    各類誤差按變化特點(diǎn)可以分為固定誤差、規(guī)律性變化誤差、隨機(jī)誤差3個(gè)主要類別,見表2。其中,固定誤差適合通過少數(shù)幾次定標(biāo)場(chǎng)和人工定標(biāo)器來進(jìn)行標(biāo)定,規(guī)律性變化誤差參數(shù)適合通過基于遙感大數(shù)據(jù)穩(wěn)定特性挖掘的方式進(jìn)行常態(tài)化監(jiān)測(cè),隨機(jī)誤差適合通過增加觀測(cè)數(shù)量等方式降低隨機(jī)誤差的影響。

    從表2可知, 雖然可見光和SAR的成像機(jī)理不同,但其涉及的誤差類型和誤差變化規(guī)律具有一定的共通性。其中,幾何方面的誤差在物理上是共性的,可以在統(tǒng)一的框架下進(jìn)行一體化建模;輻射方面的誤差雖然涉及的具體物理量不同,但在影響因素、變化規(guī)律方面具有共性,可在數(shù)學(xué)模型構(gòu)建時(shí)相互借鑒甚至一體化建模。此外,對(duì)于不同衛(wèi)星觀測(cè)的同一個(gè)目標(biāo)或場(chǎng)景而言,雖然不同衛(wèi)星類型得到的輻射或散射物理量不同,但只要觀測(cè)對(duì)象的材質(zhì)、溫度、結(jié)構(gòu)、位置等自身屬性未發(fā)生改變,目標(biāo)本身的特性之間就會(huì)具有一定的內(nèi)在聯(lián)系或一致性。這些是多源遙感數(shù)據(jù)高精度一體化處理的重要基礎(chǔ)。

    表2 按變化規(guī)律梳理的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)誤差

    2.2 遙感大數(shù)據(jù)高精度處理方法

    在上述技術(shù)思路下,在將誤差統(tǒng)一梳理和建模的基礎(chǔ)上,本節(jié)以SAR的輻射校正、極化校正、幾何校正為例,給出遙感大數(shù)據(jù)高精度處理的初步實(shí)例。

    2.2.1 輻射校正

    首先以SAR的輻射校正為例,闡述基于穩(wěn)定特性挖掘的高精度處理方法。

    為了實(shí)現(xiàn)常態(tài)化的輻射質(zhì)量監(jiān)測(cè)和校正,擺脫對(duì)定標(biāo)場(chǎng)和定標(biāo)器的依賴,Yang J T等人[17]基于Sentinel-1衛(wèi)星的重軌觀測(cè)多時(shí)序圖像,挖掘具備時(shí)間穩(wěn)定特性的地物散射統(tǒng)計(jì)量。該方法利用中分辨率成像光譜儀(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的全球17類地物分類結(jié)果,利用Sentinel-1衛(wèi)星的SAR產(chǎn)品數(shù)據(jù),構(gòu)建了一個(gè)包含17類712萬個(gè)地物切片的散射樣本庫,研究發(fā)現(xiàn)城區(qū)地物的散射中值這一統(tǒng)計(jì)量具備很高的輻射穩(wěn)定性,其輻射穩(wěn)定性在時(shí)域上的標(biāo)準(zhǔn)差可以達(dá)到0.3 dB(1σ)。Shangguan S T等人[18]將Sentinel-1雙極化SAR數(shù)據(jù)作為輸入,通過構(gòu)建合適的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了城區(qū)類內(nèi)輻射穩(wěn)定區(qū)域的高精度提取,提取后城區(qū)中值重心的時(shí)間穩(wěn)定性進(jìn)一步達(dá)到了0.2 dB(1σ)的水平,與人工定標(biāo)器的精度相當(dāng)。

    此外,Yang J T等人[17]分析了SAR圖像上具備輻射穩(wěn)定性的區(qū)域在光學(xué)圖像中的表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)其地物類型和圖像紋理具有一定的獨(dú)特性,可以作為SAR散射穩(wěn)定區(qū)域提取的輔助支撐。為此,Yang J T等人提出了一種基于SqueezeNet的異構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以光學(xué)遙感圖像切片和對(duì)應(yīng)的SAR圖像切片為聯(lián)合輸入,實(shí)現(xiàn)了異源數(shù)據(jù)一體化的散射穩(wěn)定區(qū)域篩選,最終城區(qū)中值重心的時(shí)間穩(wěn)定性達(dá)到0.19 dB(1σ),可以作為SAR系統(tǒng)長(zhǎng)期定標(biāo)的參考。整個(gè)方法的具體流程如圖3所示。

    圖3 基于光學(xué)-SAR協(xié)同輻射穩(wěn)定特性基準(zhǔn)提取的SAR輻射校正參數(shù)獲取流程

    2.2.2 極化校正

    本節(jié)以SAR極化誤差參數(shù)估計(jì)及校正為例,闡述基于遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)穩(wěn)定特性挖掘的處理方法。

    多極化是SAR對(duì)地觀測(cè)遙感的一種常用的模式,其可以通過傳感器發(fā)射和接收雷達(dá)波的極化信息得到地物目標(biāo)的結(jié)構(gòu)、組織、朝向等豐富的地物特征。然而,面對(duì)極化通道間的串?dāng)_和通道不平衡等系統(tǒng)失真情況,需要進(jìn)行基于人工定標(biāo)器的極化定標(biāo),從而通過校正處理得到準(zhǔn)確的極化SAR數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

    隨著研究人員對(duì)地物極化散射特性的研究,近年來基于自然地物而無須依賴人工定標(biāo)器或熱帶雨林的高精度極化定標(biāo)技術(shù)也有了長(zhǎng)足的發(fā)展。基于Quegan方法[19]或Anisworth方法[20]定標(biāo)出串?dāng)_和交叉通道不平衡后,Shi L等人[21]提出了基于裸土等具有Bragg散射特點(diǎn)的地物的自主定標(biāo)方法,可以完成同極化通道不平衡的估計(jì)。還有學(xué)者發(fā)展了基于類似角反射器的地物強(qiáng)點(diǎn)目標(biāo)來求解極化失真的方法,以消除對(duì)角反射器的依賴[22-24]。此外,為了快速實(shí)現(xiàn)對(duì)國(guó)產(chǎn)GF-3數(shù)據(jù)全極化的極化失真參數(shù)估計(jì),Jiang S等人[25]提出了一種基于普通分布目標(biāo)的極化失真參數(shù)快速估計(jì)方法,驗(yàn)證大部分林木覆蓋區(qū)域在單站SAR下滿足互易性條件和同極化與交叉極化弱相關(guān)的條件,可以用于估計(jì)極化幅相誤差和極化隔離度。該方法選取林地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì),并計(jì)算大量林地?cái)?shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果的重心,從而得到比較穩(wěn)定準(zhǔn)確的極化定標(biāo)結(jié)果。上述方法中符合特定極化散射特性的地物目標(biāo)的自動(dòng)提取是一個(gè)亟待解決的問題,而通過多星多傳感器數(shù)據(jù)的聯(lián)合,可以為該類地物提取提供更加豐富的信息,實(shí)現(xiàn)提取的自動(dòng)化并提高提取的精度。

    Shangguan S T等人[26]為了解決GF-3全極化數(shù)據(jù)中存在的極化通道不平衡等問題,在遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)和多星信息協(xié)同方面做出了有益的嘗試。他們基于Jiang S等人[25]提出的基于普通分布目標(biāo)的極化失真參數(shù)快速估計(jì)方法,利用GF-3海量全極化數(shù)據(jù),使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了特定極化散射特性的分布目標(biāo)的自動(dòng)提取。特別地,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在與GF-3數(shù)據(jù)波段相同、參數(shù)相近的RADARSAT-2全極化產(chǎn)品數(shù)據(jù)產(chǎn)品上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,再在人工輔助選取的十余幅GF-3林區(qū)場(chǎng)景圖像上做遷移學(xué)習(xí),其實(shí)現(xiàn)流程如圖4所示。針對(duì)極化數(shù)據(jù)存在極化失真時(shí)會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)提取特定分布目標(biāo)的正確性的問題,在數(shù)據(jù)預(yù)處理部分采用獨(dú)立歸一化的方式予以應(yīng)對(duì),通過基于RADARSAT-2數(shù)據(jù)加入極化失真等誤差后的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)對(duì)極化誤差的魯棒性。實(shí)驗(yàn)將構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于超過300景(即300張圖像)的GF-3全極化數(shù)據(jù)中,用于在復(fù)雜多變的SAR場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的極化失真參數(shù)估計(jì),利 用極化失真估計(jì)結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償后,極化幅度不平衡的波動(dòng)在±0.3 dB以內(nèi),相位不平衡的波動(dòng)在±3°以內(nèi),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該自動(dòng)化極化參數(shù)評(píng)估方法的有效性。

    圖4 RADARSAT-2協(xié)同GF-3 SAR場(chǎng)景極化失真自動(dòng)化提取流程

    上述方法利用了來自不同衛(wèi)星但參數(shù)相近的RADARSAT-2數(shù)據(jù)輔助GF-3數(shù)據(jù)的極化穩(wěn)定地物提取,這為在遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)條件下實(shí)現(xiàn)SAR極化失真的常態(tài)化監(jiān)測(cè)提供了可行的思路。進(jìn)一步可以使用光學(xué)影像等多星異源數(shù)據(jù),提升SAR極化穩(wěn)定地物的提取,從而進(jìn)一步提高SAR極化失真估計(jì)處理的精度。總體來說,基于多傳感器聯(lián)合的極化畸變求解方法為極化數(shù)據(jù)的質(zhì)量統(tǒng)一化提供了一種新思路。

    2.2.3 幾何校正

    在遙感衛(wèi)星的幾何定標(biāo)方面,基于不同衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的交叉定標(biāo)方法已普遍應(yīng)用于光學(xué)衛(wèi)星的定標(biāo)任務(wù)中。利用同一顆衛(wèi)星大量的具有重疊區(qū)域的影像進(jìn)行大區(qū)域聯(lián)合平差也已得到了充分的研究。目前,如何利用不同衛(wèi)星不同傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行一體化的聯(lián)合幾何校正,從而提高幾何校正的精度,還有較大的研究空間。

    針對(duì)這一問題,筆者所在課題組針對(duì)誤差特性不同的SAR衛(wèi)星的聯(lián)合幾何定位進(jìn)行了研究。將路燈燈柱、旗桿等散射特性不隨方位角變化的穩(wěn)定地物點(diǎn)作為連接點(diǎn),提出了適用于多角度多源數(shù)據(jù)的加權(quán)統(tǒng)一量綱RD模型和基于誤差源分布特性的優(yōu)化配權(quán)方法,并基于最優(yōu)化理論進(jìn)行求解,無須外源DEM數(shù)據(jù)支撐即可求得目標(biāo)點(diǎn)的三維位置,進(jìn)而得到高精度的多源多角度數(shù)據(jù)立體定位結(jié)果。所提定位模型如下:

    基于上述方法,利用蘇州地區(qū)的3幅GF-3影像和1幅TerraSAR-X影像開展立體定位實(shí)驗(yàn),SAR圖像信息見表3。實(shí)驗(yàn)中選取路燈作為定位目標(biāo)。這類地物目標(biāo)具有良好的散射特性,且周圍無遮蓋,方便多星多角度觀測(cè)。立體定位精度結(jié)果見表4。

    表3 SAR圖像信息

    表4 立體定位精度結(jié)果

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的立體定位方法,加權(quán)統(tǒng)一量綱RD模型可以在使用多源多角度數(shù)據(jù)時(shí)有效提升立體定位精度。 該立體定位方法無須外源DEM數(shù)據(jù)支撐,且三維定位精度達(dá)到了與基于單幅SAR圖像中高程已知定標(biāo)器的定位結(jié)果相當(dāng)?shù)木取?/p>

    3 總結(jié)與展望

    本文著眼于遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)條件下地面處理系統(tǒng)的發(fā)展,指出了地面系統(tǒng)從體系架構(gòu)一體化到處理算法一體化統(tǒng)籌考慮的發(fā)展趨勢(shì),提出了基于多源遙感大數(shù)據(jù)挖掘穩(wěn)定特性進(jìn)行誤差參數(shù)估計(jì)的處理思路,以提高處理的精度和產(chǎn)品質(zhì)量的時(shí)空穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上,本文以SAR為例,闡述了基于該技術(shù)思路開展的輻射校正、極化校正和幾何校正的相關(guān)工作,驗(yàn)證了上述技術(shù)思路的可行性。

    未來,隨著遙感衛(wèi)星數(shù)量的進(jìn)一步增加和遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,遙感衛(wèi)星大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)將進(jìn)一步朝著多源一體化協(xié)同的方向發(fā)展,需要從如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的根本問題出發(fā),從源頭上進(jìn)行統(tǒng)籌考慮,結(jié)合人工智能等領(lǐng)域的研究成果,打破不同衛(wèi)星不同傳感器數(shù)據(jù)處理之間的壁壘,更好地實(shí)現(xiàn)信息的綜合利用。

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