基于高分辨率SAR 圖像成像機理的震害信息分析

劉金玉，張景發，劉國林

(1.中國地震局地殼應力研究所，北京 100085;2.山東科技大學測繪學院，青島 266510)

0 引言

SAR 的斜距成像特點使得SAR 圖像能反映出目標到雷達的距離信息，為從單幅SAR 圖像中提取目標高度信息提供了可能［1］。隨著SAR 圖像分辨率的提高，使得受地震破壞的目標的多維特征得以體現，原來在中低分辨率SAR 圖像上表現為平面結構的目標將呈現多個散射中心的集合。這種現象一方面提高了城市目標的識別能力［2］;另一方面也帶來了許多因目標復雜性和后向散射多樣性造成的解譯難題。常用的中低分辨率SAR 圖像的震害信息提取方法有基于像素的變化檢測方法、相關性分析方法和基于紋理特征的提取方法等。但隨著SAR圖像分辨率的提高，這些方法的提取精度及適用性受到了一定的限制;再加上SAR 為斜距成像，所產生的疊掩、陰影和頂底倒置等特征對山區道路信息的獲取以及建筑物的破壞情況判定都有一定的影響。為此，本文依據SAR圖像的斜距成像機理對因地震造成的建筑物和道路橋梁的特征進行分析。

1 建筑物的成像機理和后向散射特征分析

側視雷達通過主動發射微波脈沖信號，接收目標的后向散射信號，根據回波信號強度成像。所接收的信號同時以振幅和相位的形式保存，因此，SAR圖像中包含的信息量十分豐富。實際上，SAR 圖像是掃描范圍內目標三維空間的二維成像顯示，其信號能夠較好地體現成像目標的多維特征，特別是在自身結構比較復雜的建筑物上，更能體現其特有的優勢，這為研究建筑物目標的成像特征提供了條件。

1.1 成像機制分析

圖1 平頂建筑物的SAR 成像原理［2］Fig.1 SAR imaging of flat roof building

從圖1 可以看出［3］，建筑物墻體與地面形成的二面角反射器、疊掩、陰影等特征都使得建筑物與周圍背景物體有明顯的明暗差異。在建筑物面向傳感器的一側，存在疊掩和二面角效應。其中，疊掩是將地面反射到墻面和墻面反射到地面的二次反射疊加顯示在疊掩區，亮度自然比只有一種反射的區域要強，二面角效應形成極強的反射，在圖像上表現出的特征就是比周圍背景要亮;而背向傳感器一側，因房頂發生鏡面反射，回波強度很弱，圖像上形成暗的區域，其暗的程度由建筑物的材料決定，有時暗區域的亮度值與陰影區亮度值相差不大，難以區分，這時如果圖像上建筑物不是正側視成像，可以借助建筑物臨側墻面形成的角反射器亮條紋加以判斷，如圖2(左)(除圖9 外，文中衛星光學圖像及航片都作為SAR 圖像的參考對照圖像)，屋頂區域寬度與A 處直線的長度相等。對于震害信息的判讀，最需要特別關注的是某個區域回波突然變強，灰度變明亮，這種情況有可能是地震破壞造成的，需要單獨分析。

圖2 完好建筑物影像Fig.2 Images of complete buildings

按照震后宏觀地面調查所采用的國家標準［4－5］，建筑物地震破壞等級有5個:基本完好、輕微破壞、中等破壞、嚴重破壞和毀壞。雖然當前還不能完全從SAR 圖像上分辨出這5個破壞級別，但卻能從高分辨率SAR 圖像上盡可能多地獲取細節信息，從而輔助破壞級別的劃分。所以，圖像解譯必須要詳細到建筑物各個可能觀測到的細微特征。實際上，建筑物墻面和屋頂不可能是完全平滑的，平頂建筑物的屋頂往往會加蓋一些管道設備間，這些設備間在成像均勻的SAR 圖像屋頂區域呈亮斑顯示，在解譯中很容易被劃分為破壞類，這就需要對這類亮斑與因地震造成的亮斑進行區分，其方法是:設備間通常亮斑形狀規則(如圖2(左)中B)，且對整個建筑物的幾何形狀不產生影響;震害形成的亮斑形狀不規則，亮度較弱，建筑物形狀可能有殘缺。

從SAR 圖像上建筑物的形狀和整體分布來分析，建筑物普遍呈現出比較典型的長條形或L 形。當建筑物比較高時，疊掩和陰影區寬度較大，反之則較小［3］。當要解譯的區域為密集的高層建筑群時，由于入射角和陰影的關系，前排的建筑容易遮擋住后排的建筑，造成信息的漏失［6］。建筑物走向與雷達觀測方向的不同也會對成像產生一定的影響，文獻［7］中將SAR 圖像距離向與建筑物走向之間的夾角定義為方位角。實驗分析表明，方位角的變化對建筑物成像中的二次反射效應有一定的影響，而且當建筑物周圍的地面材料(柏油馬路、草地)不同時，地面與建筑物所形成的二次反射的強度也不同。這個研究結果為不同走向建筑物的SAR 影像分析提供了更多的信息。

1.2 后向散射特征分析

建筑物的立體結構以及SAR 的斜距成像特點決定了建筑物在SAR 圖像上必然存在疊掩、陰影和多次反射等特征。SAR 圖像上建筑物的特征非常明顯，能夠在較暗的區域形成一條明亮的反射條紋，這是因為建筑物的墻體與地面垂直形成的二面角反射器，回波信號增強所產生強反射所致。另外，建筑物表面材料(如水泥、瓷磚、鋼筋等)的介電常數比周圍環境的要大，也容易形成較強的后向散射。通常，建筑物結構分為屋頂平坦的建筑物和屋頂三角形的建筑物2 大類別。對于這2 類建筑物，假設其墻面和屋頂都近似光滑的情況下，可以用上述圖1表示建筑物的SAR 成像原理。

2 實例分析

實例分析采用1m 分辨率的TerraSAR－ X 影像、航空攝影照片和谷歌截取影像。

2.1 建筑物的破壞

由于朝向雷達傳感器一側的建筑物墻面和地面互相垂直，形成了二面角反射器，因此回波較強，在圖像上形成一條明顯的亮條紋。當建筑物受到地震損壞時，其二面角反射器也會受到破壞，其亮條紋的幾何形狀變得不規則。另外，建筑物破壞后的瓦礫、水泥等碎塊形成若干小的反射體，甚至會形成小的二面角反射器，所以，從后向散射的角度分析，其后向散射強度總體可能增加，也可能減少，但是，破壞后的建筑物會在某一區域內散射變得均勻，并不是只形成一條亮度很強的條紋(二面角反射器形成)。常見的建筑物破壞情況如圖3 所示。

圖3 建筑物震害散射特征Fig.3 Scattering characteristics of buildings damage

1)建筑物完全倒塌。建筑物后向散射方式變為任意方向的多次散射(圖3(a))，SAR 圖像上建筑物原有的幾何結構模糊甚至消失，主要識別規律是圖像亮度大，在城市建筑區某位置形成一團沒有規律的亮斑。

2)建筑物部分倒塌。建筑物倒塌部分表面結構雜亂，后向散射呈任意方向(圖3(b));未倒塌部分在SAR 圖像上依然呈現規則的幾何形狀，反射的高亮區整齊、明顯，表現為與周圍規則形狀不同，有幾何變形、殘缺及塊斑等特點。

3)建筑物屋頂破壞但結構完整。如圖3(c)所示，建筑物墻面和地面之間的二面角反射器沒有被破壞，依然形成一條亮色條紋，而屋頂因破壞產生的參差結構形成了多次散射，亮度與破壞前相比增強，疊掩區與周圍環境的反差降低，建筑物立體感丟失。

4)建筑物結構和屋頂都沒破壞，但墻面斷裂。對于SAR 圖像來說，比較特殊的情況有:①建筑物單面倒塌，一種情況是朝向雷達傳感器的一側受到破壞(圖3(d))，此種情況在SAR 圖像上表現為原有的二面角反射器消失，失去了其形成的亮條紋，疊掩區的反射特征也發生變化，亮度與周圍環境反差降低，由于另一側墻體完好，仍能形成陰影;另一種情況是背向雷達的一側受到破壞(圖3(e))，SAR 圖像因其側視成像的特點，不能觀測到這側的破壞，但在SAR圖像上可能存在陰影區收縮以及陰影區亮度增強等現象;②建筑物傾斜、下陷。理論上講，SAR 圖像能夠通過疊掩、陰影等特點反映建筑物的傾斜和下陷，但是，建筑物的疊掩和陰影的變化值極小，在現有分辨率的SAR 圖像上，其變化很難被觀測到。

震前及震后部分倒塌建筑物的影像如圖4 所示。

圖4 震前及震后部分倒塌建筑物影像Fig.4 Images before and after earthquake

建筑物的破壞總是復雜多樣的，盡可能多地總結建筑物可能的破壞情況，能夠為今后地震解譯工作積累先驗知識，達到訓練解譯人員的功效，為地震突發時的解譯工作節約時間。

2.2 道路的破壞

道路是地震救援工作的生命線，及時了解道路的破壞情況有助于制定安全、快速的救援方案。首先應根據道路特殊的形態特征以及與周圍地物的空間關系確定道路的位置。例如，汶川地震受災區域的道路多依附在河流旁邊，因此可以借助河流位置快速、準確地定位道路的位置。道路的回波信號基本來自地面的一次反射，且道路表面粗糙度比較均勻，所以其成像特征表現為低灰度條帶狀，具有一定的寬度，中間某段可能伴有亮色邊緣［8］。

汶川地震中道路受到滑坡、崩塌及泥石流等地質災害的影響，形成掩埋和斷裂，另外，滑坡等堵塞河道形成堰塞湖也會使道路被掩埋。圖5 以滑坡為例解釋了道路遭滑坡掩埋前后的后向散射特征變化。可以看出，滑坡體堆積在道路上形成雜亂無章的各向反射，并隱藏了道路兩旁路緣石形成的較強反射。滑坡的形成改變了道路與周圍環境的紋理特征、表面粗糙度以及介電特性等方面的差異，使得SAR 圖像上道路特征與道路兩旁的路肩或斜坡的反差消失，存在道路中斷的現象(圖6)。

圖5 道路受滑坡掩埋前(左)后(右)示意圖Fig.5 Diagrams before(left)and after(right)landslide buries road

圖6 滑坡掩埋的道路影像Fig.6 Images of landslide buries road

2.3 橋梁的破壞

圖7 橋梁后向散射特征示意圖［5］Fig.7 Diagram of bridge’s backscattering characteristics

在雷達影像分辨率較高的情況下，橋梁的多路徑效應能夠明顯地表達出來［9］。如圖7 所示，A 處實線表示橋表面的鏡面反射，屬于一次反射;B處虛線表示二次反射，有兩種情況，一種是雷達信號到達橋側面后反射到水面，再由水面反射回傳感器，另一種是雷達信號到達水面后反射到橋側面，再由橋側面反射回傳感器;C 處虛線表示雷達信號到達水面后反射到橋底，再由橋底反射到水里，橋底與水面這2個平行面之間形成了多次反射;D 處是橋上道路與橋上護欄形成的二面角，能夠產生強反射。由圖7 可知，一般的橋梁可以產生兩條亮條紋，一條如B 處所示，由于水面和橋側面反射發生疊掩，回波信號增強產生亮條紋;另一條如D 處所示，是典型的二面角反射器效應產生的亮條紋。實際上，真實的橋梁結構要復雜得多，對于高分辨率的SAR 影像，結構的改變很容易造成影像特征的顯著變化。所以，分析橋梁結構的成像機理是十分有意義的。常見的橋梁存在的特殊情況有:①國道、省道等多車道道路中間有一條護欄防護帶，其在影像上產生多次散射及小的二面角反射，易形成亮條紋;②規格比較小的橋梁兩邊的護欄是立柱，其結構比較雜亂，且橋梁底部粗糙，形成漫反射，其回波多由這些漫反射組成，所以圖像上沒有產生明顯的邊界，而是形成了一片漫反射區。

圖8 完好橋梁影像Fig.8 Images of complete bridge

橋梁在地震中極易遭受破壞，產生斷裂或局部坍塌，在判讀時應注意橋梁被破壞處與橋梁上的車輛的區分。一般情況下完好橋梁(圖8)上行駛的車輛都分布在車道上，位置比較固定;而地震中橋梁發生斷裂或坍塌的位置不定，但一般都能連接到橋的邊界，且破壞范圍要比車輛面積大。如圖9 所示，某橋梁發生了部分坍塌，旁邊一處小的缺口是地震造成的橋面塌落。

圖9 部分垮塌的橋梁影像Fig.9 Image of partial collapsed bridge

地震中橋梁可能的破壞情況有:①橋梁斷裂，一半塌陷。這種情況橋梁塌陷部分如圖7 所示的成像結構和特征消失，損毀的部分鋼筋及水泥結構形成漫反射以及個別的強反射，其成像與沒塌陷部分的規則結構形成明顯的差別;②橋梁碎裂，整體結構完整。這種情況橋梁的承重能力減弱，碎裂橋梁的表面粗糙度增加，形成各向散射，部分散射到達水面后反射到雷達傳感器，所以光滑的橋面和橋周圍的水面(圖8(c))會產生部分反射形成的亮斑;③橋梁某處細小部分塌陷，整體結構完整(圖9)。這種情況塌陷部分的邊緣會產生小的二面角，形成明顯的小亮紋;④橋梁被滑坡、泥石流掩埋。這種情況的破壞特征類似于道路被滑坡掩埋的情況，不同的是滑坡掩埋橋梁的同時也掩埋了部分的河道，會引起河流的阻塞或水流改道現象。

3 結論

1)本文通過對高分辨率SAR 圖像震害目標成像機理和后向散射特征的分析，總結了建筑物、道路及橋梁等常見地物的震害特征，并結合震害實例圖像對雷達影像形成的機理進行了分析。

2)目前，高分辨率SAR 圖像在震害信息提取方面的應用尚處于一個需要努力深化的過渡時期。本文對高分辨率SAR 圖像上常見地物的成像機制和后向散射特征進行分析，目的是總結震害目標在雷達圖像上的表現規律，為將來實現高分辨率SAR圖像上建筑物、道路和橋梁等目標震害信息的自動提取做好技術準備。

3)本研究僅就建筑物、道路和橋梁的SAR 成像機理和震后影像特征進行了分析，尚缺少信息量化的研究，今后將以信息量化為研究目標。

［1］文江平，胡巖峰，張利利.基于高分辨率SAR 圖像區域入射角反演及高度提取方法［J］.計算機應用，2009，29:215－217.Wen J P，Hu Y F，Zhang L L.Extracting local incident angle and height of target from high－resolution SAR images［J］.Computer Applications，2009，29:215－217.

［2］張風麗，邵 蕓.城市目標高分辨率SAR 遙感監測技術研究進展［J］.遙感技術與應用，2010，25(3):415－422.Zhang F L，Shao Y.Urban target monitoring using high resolution SAR data［J］.Remote Sensing Technology and Applications，2010，25(3):415－422.

［3］趙凌君.高分辨率SAR 圖像建筑物提取方法研究［D］.北京:國防科技大學，2009.Zhao L J.Study on building extraction from high resolution SAR images［D］.Beijing:National University of Defense Technology，2009.

［4］國家質量技術監督局.GB/T18208.3－2000，地震現場工作第3 部分:調查規范［S］.北京:中國標準出版社，2000.State Bureau of Quality and Technical Supervision.GB/T 18208.3－2000，Seismic field work，part three:Survey of standardization［S］.Beijing:Standards Press of China，2000.

［5］趙福軍.遙感影像震害信息提取技術研究［D］.哈爾濱:中國地震局工程力學研究所，2010.Zhao F J.Seismic disaster information extraction from remotely sensed imagery［D］.Haerbin:China Earthquake Administration Institute of Engineering Mechanics，2010.

［6］Balz T.SAR simulation based change detection with high－resolution SAR images in urban environments［J］.In Proc Int Arch Photogramm，Remote Sens Spatial Inf Sci，2004，35:472－477.

［7］Brunner D，Bruzzone L，Ferro A，et al.Analysis of the reliability of the double bounce scattering mechanism for detecting buildings in VHR SAR images［C］//In Proc IEEE Radar Con，Pasadena，CA，2009:1－6.

［8］謝 鋒，陳映鷹，林 怡，等.SAR 圖像中道路自動提取的不確定性與仿真［J］.系統仿真學報，2009，21(11):3489－3493.Xie F，Chen Y Y，Lin Y，et al.Simulation of automatic extracting roads from SAR imagery based on uncertainty analysis［J］.Journal of System Simulation，2009，21(11):3489－3493.

［9］張紹明，何向晨，張小虎，等.高分辨率星載SAR 圖像水上橋梁解譯［J］.電子與信息學報，2011，33(7):1706－1702.Zhang S M，He X C，Zhang X H，et al.Auto－ interpretation for bridges over water in high－resolution space－borne SAR imagery［J］.Journal of Electronics ＆ Information Technology，2011，33(7):1706－1702.