InSAR中角反射器的識別策略研究

楊魁,陳楚,張鑫鑫,吳正鵬

(天津市測繪院,天津 300381)

InSAR中角反射器的識別策略研究

楊魁?,陳楚,張鑫鑫,吳正鵬

(天津市測繪院,天津 300381)

根據人工角反射器高反射率、強穩定性的特點,提出由粗到精的識別策略,基于預處理實現角反射器的粗識別,通過目視解譯優化角反射器的位置,利用其時空特點開展統計分析提取出精確的位置。并利用Cosmo數據為例對識別策略進行了實驗研究,有效地識別角反射器的精確位置信息,從而驗證了本文角反射器識別策略的有效性。

角反射器;識別;統計分析

1 引 言

星載雷達干涉測量在過去的20年里有很大的發展,尤其是PSInSAR技術的提出,通過對可靠穩定的永久散射體進行時間序列上的分析,來獲取高密度、高精度的地面沉降信息,使得InSAR技術成為地面沉降監測的重要技術手段之一。但是該項技術在實際應用過程中卻存在著一定的缺點,難以監測相干目標較少但又必須監測的形變區域,難以獲取絕對的形變量信息[1]。

為了克服這些問題,基于角反射器的合成孔徑雷達處理技術被提了出來,它基于強反射特性彌補了雷達衛星數據的失相關,利用對應的水準實測成果獲取了絕對監測成果[1,2]。目前角反射器的設計實驗做得比較多[3],但是對角反射器的識別的研究則較少。德國的夏耶博士、北京大學的薛笑榮博士后曾對SAR圖像上角反射器識別做過研究,他們的工作僅僅具有自身的參考性,并不對所有的CR點具有通用性[4,5]。

本文以高分辨率的Cosmo數據為例,提出了目視解譯和統計分析相結合的角反射器識別策略;并以臨港工業區安裝的角反射器為對象,進行識別實驗和深入分析,驗證了角反射器識別策略的可靠性。

2 角反射器識別的技術路線

角反射器干涉測量技術中重要的一步就是在雷達圖像上識別出人工角反射器,本文根據角反射器在雷達圖像的特征等,研究結合預處理、目視判讀和統計分析識別相結合的方法來識別出雷達圖像上的人工角反射器。技術路線如圖1所示。

圖1 角反射器識別技術路線圖

2.1 預處理

預處理主要包含有影像配準和濾波處理,其中影像配準主要實現時間序列上的多個SAR影像在空間框架上的一致性,濾波處理則主要應用于角反射器的初識別上。

(1)影像配準

時間序列SAR影像對配準是指在選擇主影像的基礎上,將其他影像都配準到主影像所在的地理框架上。兩幅影像配準則在影像范圍內選擇若干對應于同一地物目標的匹配像元來確定兩幅影像的各個像元之間嚴格的對應關系,包含有基于軌道信息的粗配準、基于強度信息或相位信息相干性的精配準,最終實現1/8個像元以上的配準精度。

(2)濾波處理

對SAR數據進行統計分析可知相干斑表現為乘性噪聲[6]。可表示為:

I(t)=R(t)·u(t)

式中,I(t)為觀測值,R(t)為理想的圖像;u(t)為相干斑噪聲。

針對此數學模型進行濾波處理。首先將上式用一階泰勒展開為線性模型,然后用最小均方差誤差估計此線性模型,得到濾波公式:

式中,^R(t)為去斑后的圖像值,即上式中的R(t)的估計值,_I(t)為去斑窗口均值,W(t)為權重函數,Cu和CI(t)分別為斑塊u(t)和圖像I(t)的局部方差系數。

2.2 目視解譯

目視解譯是根據已知角反射器坐標信息,結合地形圖資料確定角反射器在SAR圖像上的大體位置,從而避免在更大的范圍上去搜尋,為統計分析減少工作量。目視解譯方法采用由粗到精的識別策略,包括地理編碼處理、基于相對位置的優化等。

(1)地理編碼處理

在安裝角反射的過程中,利用全球定位系統(GPS)測得安裝點的概略地理坐標(B,L,H),進行坐標變換后,轉化為參心空間直角坐標系(X,Y,Z);然后利用SAR影像頭文件中提供的衛星軌道位置等參數信息,構建描述星地幾何關系的距離多普勒模型,然后利用最小二乘原理來求解初始影像行列號,并通過數值迭代解法來逐步逼近真實的影像位置(i,j),最終實現基于間接地理定位原理下的地理編碼處理。

(2)相對位置優化

在確定大致位置(i,j)后,可以利用豐富的地形圖信息,根據人工角反射器較強的后向散射強度和其周圍較低反射區的對比情況的解譯知識,來獲取其在幅度影像上位置的改正值(△i,△j),從而達到充分利用周邊明顯目標的相對位置來精化角反射器點位置的目的。

2.3 統計分析方法

統計分析方法是根據PSInSAR技術中PS點的識別原理所提出,其主要表現為強的散射能力,且其散射特性在長時間內保持穩定。因此可以在空間上可以用小區域的平均強度值作為度量,在時間上用強度離差方法來評估其穩定性[7]。

(1)空間統計分析

由于角反射器是由金屬面組成,且其法線方向基本與雷達波的入射方向平行,因此它在空間分布上表現為強散射的特性,在小區域內主導其周圍像素的散射特征。在空間表現上,以其為中心、距離向和方位向的幾個像素組成的局部范圍內表現為近似對稱分布的亮斑信息,如圖2所示。

圖2 角反射器的亮斑特性

因此可以利用其亮斑特性,構建一個類似的空間窗口。在角反射器的大概位置內進行滑動,并計算模板與圖像的相關系數,相關系數高于一定閾值處即可能為角反射器的精確位置。

(2)時間統計分析

由于角反射器的強反射特點,其在時間序列上表現為一致性,因此可以采用強度離差方法來進行時間序列上的分析。其主要思想是以后向散射強度均差和方差的比作為測度,選擇大于指定閾值的點位為角反射器的精確位置。

3 實驗及結果分析

3.1 實驗數據

實驗區選擇濱海新區,隨著其經濟的迅速發展,大型工程建設項目的施工,地面沉降災害問題首當其沖,因此采取先進的手段來實現地面沉降的監測,尤其是低相干區域的沿海區域監測十分迫切。

實驗采用的SAR數據為高空間分辨率的Cosmo數據,波長尾3.1 cm(X波段),空間分辨率為3 m,總影像覆蓋面積為1 600 km2,數據獲取時間為2013年1月～2014年6月,共有20期。在SAR影像覆蓋范圍內已布設好的角反射器有7個,分布在臨港工業區的兩條道路的綠化帶上(圖3綠色三角形標識處),布設時間約為2009年。

圖3 角反射器分布總圖

3.2 實驗結果分析

在上節中對角反射器由粗到精識別的技術路線進行分析,針對實驗數據的情況,以臨港工業區的CR5為例,來分析整個技術流程的可行性。

首先進行配準處理,選擇20131223期影像為主影像,將其他的19期影像配準至20131223期影像所在的空間框架下,實現空間信息的一致性。

其次進行濾波處理。在最初CR識別時,非常有必要進行斑點去除,濾波前后對比如圖4(a)和圖4 (b)所示,斑點噪聲得到有效抑制,視覺效果得到明顯提高。

圖4 濾波處理前后圖像對比

然后利用其實測的位置進行采用間接定位模型進行地理編碼處理,獲取其雷達系下的坐標,如圖5中綠色三角形位置所示,其與濾波后的目視解譯成果具有一致性,從而相互驗證了識別方法的可靠性。

圖5 地理編碼后的角反射器位置

進一步利用實驗區高分辨率的地形圖信息、影像信息圖6(a)來實現基于相對位置的優化,以其在道路綠化帶內的相對關系,來優化角反射器的位置圖6 (b)。

由于角反射器強反射特性在局部范圍內表現為強亮斑的特點,構建出一個15×15的模板,中間點的亮度最大,周圍點亮度逐漸遞減至0。在圖6(b)中的藍色點所示位置為中心的30×30窗口內平滑后計算相關系數,取相關系數大于一定閾值的點為可能的角反射器點。采用同樣的流程對配準后的其他19景影像進行類似處理,對所有可能的點取其后向散射強度信息,統計分析器均值與方差的比率,選擇最大比率對應的點位最終的角反射器位置,如圖7綠色三角形所處的位置。

圖6 角反射器位置的優化

圖7 角反射器的精確位置

從時間跨度分析,臨港工業區的角反射器在所有的影像上均可見,選擇2013年8月份(編號為20130817)、2013年10月份(編號為20131020)的Cosmo數據進行對比,如圖8所示。在兩期影像內最大值為中心點,強度值存在2.4 dB的差異,平均值的差異為2.2 dB,最小值相差為1 dB。表明在時間序列上角反射器的散射特性不易隨時間發生改變,穩定性較強。

圖8 臨港工業區角反射器CR5及其相鄰區域的強度統計

4 結 論

人工角反射器對雷達波具有高反射率,是一種優良的散射體目標。本文主要針對其識別的問題,提出由粗到精的多層次識別策略。首先通過影像配準、濾波等預處理實現角反射器的初步識別;然后基于地理編碼處理、相對位置優化等實現角反射器的目視解譯;最后從空間上、時間上進行統計分析實現對角反射器位置的精確提取。本文以覆蓋濱海新區的3 m Cosmo數據為實驗數據,開展臨港角反射器的識別工作;通過對整個識別流程中的各個技術方法和相應參數進行深入分析,提取出強散射特性、強穩定性的角反射器,有效地驗證了本文識別策略的有效性和可實施性。

[1] 閆世勇.角反射器雷達干涉實驗及在形變監測中的應用[D].河北:河北工程大學,2009.

[2] 諶華.CRInSAR大氣校正模型研究及其初步應用[D].北京:中國地震局地質研究所,2006.

[3] 張婷,張鵬飛等.SAR定標中角反射器的研究[J].遙感信息,2010(3):38～42.

[4] Xia Ye,H.Kaufmann,and X.F.Guo.Landslide Monitoring in the Three Gorges Area Using D-InSAR and Corner Reflectors[J].Photogrammetric Engineering&Remote sensing,2004,70(10):1167～1172.

[5] 薛笑榮.SAR圖像并行處理與角反射器檢測[D].北京大學博士后出站報告,2005.

[6] 楊魁.面向對象的極化SAR影像多尺度分割算法研究[D].武漢:武漢大學,2011.

[7] 丁尚起,楊魁等.PS選擇策略及在京津高鐵沉降監測中的應用研究[J].城市勘測,2013(6).

The Study of Corner Reflector Identification Strategy in InSAR

Yang Kui,Chen Chu,Wu Zhengpeng
(Tianjin Institute of Surveying and Mapping,Tianjin 300381,China)

According to the corner reflector characteristics with high reflectivity and strong stability,an identification strategy from coarse-to-fine is advanced.Corner reflector is approximately identified by pre-processing;its position accuracy is improved by visual interpretation;and its precise location is extracted through the statistical analysis in spatial and temporal.Cosmo data is used to verify the identification strategy,and the precise location of seven corner reflectors are recognized.Then from theory analysis and experiment result,the identification strategy is very effective.

corner reflector;identification

1672-8262(2014)06-10-04

P234.4

A

2014—07—05

楊魁(1987—),男,助理工程師,主要從事影像解譯、SAR應用工作。

國土資源部公益性行業科研專項(201311045)