典型地物微波特性知識庫的設計與實現

卞小林，邵 蕓，張風麗，符喜優，2

(1.中國科學院遙感與數字地球研究所，北京 100101;2.中國科學院大學，北京 100049)

0 引言

進入21世紀，微波遙感的發展跨入了新的發展階段，微波遙感在整個遙感領域中占有越來越多的份額［1］。地物目標微波散射特性研究是微波遙感數據理解和應用的基礎，目前國內外的研究思路主要包括模型模擬、散射計測量和雷達遙感圖像統計分析，但3者之間關聯較少。雷達遙感作為微波遙感的重要組成部分，具有全天時、全天候的對地觀測能力，對于時效性要求較高的災害應急監測、農情監測、國土資源監測等具有重要意義，特別是在多云多雨地區發揮著不可替代的作用。但是，雷達遙感圖像解譯困難，應用門檻高，使其數據利用率較低，應用的定量化、自動化水平不高，嚴重制約了其應用的深度與廣度。現有微波測量數據的數據標準、組織方式與存儲格式各異，兼容性差，缺乏統一的查詢、分析與管理平臺，造成實際共享與應用的諸多不便。為了解決這一問題，全面提升對典型地物目標微波特性的理解能力，本研究提出構建基于Web的典型地物微波特性知識庫。知識庫是增進地物目標基本特性理解的重要技術手段，在光學遙感領域典型地物波譜數據庫建設方面，我國已取得一些成果［2－5］，其中由北京師范大學主持開發的中國典型地物波譜庫SpeLib實現了多源知識的整合［4］，但基于 Web集模型、測量數據與雷達遙感圖像應用于一體的綜合知識平臺相關研究較少。在國外，微波遙感領域數據共享平臺主要提供單一的數據下載與信息瀏覽功能，如歐洲SNOWTOOLS項目的積雪微波信號數據庫提供了測量數據與模型信息共享，1999年南部大平原實驗計劃(Southern Great Plains 1999，SGP99)提供反演土壤濕度基礎實驗數據信息共享等［6－11］。在國內，Bian 等人［12］介紹了典型地物微波散射特性數據庫初期建設的思路與方法。

本文在典型地物目標散射機理研究和典型應用的基礎上，以計算機網絡技術、數據庫技術與軟件技術為基礎，構建集微波遙感模型、測量數據、雷達遙感圖像、解譯標志、先驗知識與應用示范于一體的知識平臺，為從事微波遙感理論基礎與應用的研究人員和廣大SAR遙感數據用戶提供雷達遙感知識與處理分析技術支持。

1 典型地物微波特性知識庫的設計

1.1 系統結構

典型地物微波特性知識庫面向用戶提供信息服務，應具有較強的開放性，因此知識庫設計采用B/S結構，其基本形式可描述為一個3層Web結構的B/S模式的數據庫體系。這個體系結構可以劃分為客戶層、應用邏輯層和數據庫層(圖1)。客戶層主要負責數據信息的呈現;應用邏輯層包括了系統的Web服務器和應用服務器，主要負責支持系統運行的計算和主要事務邏輯;數據庫層主要負責提供應用數據與數據管理。用戶通過瀏覽器向服務器提出請求，Web服務器將請求提交給應用服務器，應用服務器處理完客戶請求以后將處理結果發送到客戶端瀏覽器。B/S體系結構具有靈活的系統結構、較高的系統可維護性、利于更新、可持續發展等重要特點，滿足典型地物微波特性知識庫不斷擴展的需求。

圖1 典型地物微波特性知識庫系統結構Fig.1 Architecture of the library of targetsm icrowave properties

1.2 功能設計

典型地物微波特性知識庫主要向用戶提供模型模擬、數據查詢與雷達遙感應用等服務，知識庫設計主要由微波遙感模型數據庫、測量數據庫、雷達遙感圖像數據庫、雷達遙感圖像解譯標志數據庫與先驗知識數據庫5部分組成。根據“模型→數據→圖像→應用”的研究思路，典型地物微波特性知識庫功能設計為以下7大功能模塊:

1)微波模型模塊，包含模型信息瀏覽與模型運行功能。模型信息瀏覽提供裸露地表、植被、水體等地物的介電與散射模型信息瀏覽功能。模型運行提供在線與離線2種運行方式，其中運算比較復雜且耗時的模型離線運行，用戶在線提交模型輸入參數，離線運行程序，最后將運行結果發送給用戶;運算相對簡單的模型在線運行，用戶在線提交輸入參數并運行程序，系統將運算結果直接返回到瀏覽器端。

2)測量數據模塊，提供在線測量數據查詢功能。測量數據庫目前僅收錄了微波散射計測量數據，包括中國科學院遙感與數字地球研究所的微波散射計所測量的數據，同時還采集了CLPX(cold land process field experiment)、SGP99(Southern Great Plains 1999)和SMEX02(soil moisture experiments 2002)等計劃測量的數據及與之對應的地面測量數據［6，9－11］，Ulaby 等撰寫的《Handbook of Radar Scattering Statistics for Terrain》中的微波散射計測量數據［13］。其中，遙感與數字地球研究所散射計測量數據根據內部制定的測量規范進行測量，經過初步分析與整理，結合散射計實際測量情況與地面參數測量情況，選擇有全部或部分地面參數或后向散射系數分布規律比較明顯的數據批量入庫。今后，隨著微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺的建設完成，將會有更多的、可控環境下的目標微波特性測量數據入庫。用戶可以瀏覽不同測量計劃，根據不同條件(地物名稱、波段與極化方式等)查詢測量數據與配套的地面參數數據，對查詢結果進行繪圖，最后以圖片形式返回到瀏覽器端，便于用戶分析使用。

3)雷達圖像模塊。包含雷達衛星信息瀏覽與雷達數據查詢功能。可進行部分國內外雷達衛星相關信息瀏覽和雷達遙感圖像查詢。用戶可以根據不同條件查詢與瀏覽雷達成像參數、圖像基本參數與縮略圖信息。

4)雷達遙感圖像解譯標志模塊，包含解譯標志查詢與先驗知識瀏覽功能。解譯標志查詢提供典型地物解譯標志查詢功能，每一種地物類型的解譯標志包括對解譯原理、圖像特征、散射特性、極化特性、時相特性、干涉特性等方面部分或全部信息的描述，同時介紹了試驗區概況和地面測量情況，并給出了典型樣圖及圖像詳細說明等。先驗知識提供雷達遙感基本原理、常用的雷達遙感圖像分析與解譯方法，以及經典的解譯案例等信息瀏覽。

5)應用示范模塊，提供雷達遙感應用技術研究室近年開展的典型應用示范成果瀏覽。主要包含水稻監測、森林監測、羅布泊干旱區監測、城市高分辨率SAR遙感監測、地震災害應急、海洋溢油和滸苔暴發污染監測等。

6)文件下載模塊，提供知識庫相關的文件下載功能。用戶可以下載相關文件(數據申請表、雷達遙感相關課件資料等)。

7)用戶與數據管理模塊，實現用戶管理與數據管理。前者包含用戶在線注冊、修改用戶信息與管理員后臺審批、授權與編輯用戶相關信息;后者主要包含數據庫相關數據的錄入、變更等與新聞管理。

1.3 數據庫設計

典型地物微波特性知識庫主要由5個數據庫提供數據支持，其中測量數據庫數據量大，數據關系復雜，本文以測量數據庫中散射計實測數據為例介紹數據庫設計。數據庫設計主要包括概念結構設計、邏輯結構設計與物理設計。概念結構設計是整個數據庫設計的關鍵，散射計實測數據以典型地物為觀測對象，在不同觀測地點開展散射計測量，利用ER圖描述散射計測量數據的概念模型如圖2所示。

圖2 散射計實測數據E－R圖Fig.2 E－R diagram ofmeasured data

實測數據的邏輯結構是實測數據與說明數據關系模型的集合。實體、實體屬性和實體之間的聯系轉化為關系模式過程中，通過代碼實現不同關系模型的關聯。為了進一步提高數據應用系統的性能，需要通過關系數據庫理論對各個關系模式進行優化。可以將數據表的字段進行拆分建立多個數據表，通過定義合適的外部關鍵字對不同數據表進行關聯。測量數據庫中，散射計測量數據表是主數據表之一，小麥測量數據表之間的邏輯關系如圖3所示。將散射計測量結果中部分屬性進行分解與編碼，降低冗余;小麥地面參數數據表合并了部分屬性，平衡存儲空間利用與數據操作效率之間的矛盾。

圖3 小麥測量數據表之間的邏輯關系Fig.3 Logical relationship between wheat measured data tables

2 典型地物微波特性知識庫建設中的問題

2.1 用戶分組

由于用戶需求與提供服務的類別各異，如果對于不同用戶與不同服務類型均進行權限控制必將增加授權機制的復雜性。根據用戶訪問權限的不同，將用戶分為普通用戶組、專業用戶組、合作用戶組與管理員組。普通用戶組可以瀏覽典型地物微波特性知識庫中基本內容，可根據需要申請為更高級用戶;專業用戶除具有普通用戶的權限之外，還有數據查詢、模型模擬與數據獲取申請等權限;合作用戶除擁有專業用戶的所有權限外，還擁有上傳、定制相應功能模塊權限;管理員擁有最高權限，除擁有用戶所有權限外還擁有系統管理，數據管理與用戶管理等權限。通過用戶分組可以實現不同類別的訪問需求，同時為知識庫的安全訪問提供保證。

2.2 數據組織與管理

數據是典型地物微波特性知識庫的核心，主要包括測量數據、收集整理數據、雷達遙感圖像數據、微波遙感模型、解譯標志以及各自對應的屬性等信息。由于各種數據類型復雜，文件格式各異，需要對數據的測量與整理做統一的規范，以保證用于共享與分析的數據標準化。測量與收集數據為以典型地物為實體組織對應的屬性數據，經過嚴格的預處理后生成標準格式的中間文件，然后通過批處理方式將數據錄入數據庫中。微波遙感模型、雷達遙感圖像數據與解譯標志采用文件與數據庫相結合的方式存儲與管理數據。其中微波遙感模型可執行文件、雷達遙感圖像數據與解譯標志結果采用文件方式管理，微波遙感模型對應的描述信息、雷達遙感圖像對應的元數據與解譯標志說明與描述信息采用數據庫管理，檢索時通過關鍵字進行關聯。

2.3 解譯標志庫體系與編碼

解譯標志庫是專業解譯人員根據雷達遙感圖像特征，包括地物目標的后向散射特征，幾何結構特征、極化特征、紋理特征及時相特征等，識別分析地物目標，定性、定量地提取出目標的分布、參數、結構、功能等有關信息。各國學者已從不同角度構建了眾多的土地分類系統，但各分類系統往往只針對特定的研究目的和研究尺度，沒有統一的標準［14］。本解譯標志庫以美國地質調查局土地覆被分類系統作為地物目標分類依據并進行擴展，幾乎包含了雷達遙感研究的全部典型地物類型。解譯標志的類別分成一級類和二級類。一級類地物包括城鎮或建成區、農業用地、草地、林地、水體、濕地、荒地、苔原、冰川或永久積雪、地質災害和海洋;編碼采用3位數字編碼，其中前2位用于表示一級類區分，最后1位用于表示一級類對應二級類的編碼，從1開始。為了統一存儲，一級類最后一位編碼統一為0，具體分類與編碼如表1所示。

表1 解譯標志類型與編碼Tab.1 Classification and code of interpretation signs

2.4 模型運行

微波散射模型與雷達遙感應用模型可以彌補微波遙感測量數據不足，增強模型模擬、微波特性測量、雷達遙感圖像統計分析3種研究思路之間的聯系。隨著研究的不斷深入，收集的模型會不斷豐富，而且已有的模型可能會過時或者修改，因此，需要支持模型的動態變更。基于Web設計的各種模型均部署在服務器端，降低了客戶瀏覽器端的配置要求，用戶在運行模型時，可以根據具體情況，選擇在線運行或離線運行。在微波遙感具體應用中，運用模型進行模擬的需求是多方面的，需要按照模型的類型進行分類與維護，采用Web Service技術將模型部署到不同服務器上，降低主服務器壓力。

2.5 數據查詢與表達

數據庫查詢是數據庫的核心操作［15］。典型地物微波特性知識庫中數據記錄最多的是測量數據，需要設置合適的查詢方式與數據在線表達方式滿足實際應用需要，而不是簡單的數據羅列。多維(波段、極化方式等)微波遙感測量數據在經過入庫處理之后變為二維數據表，對于單條記錄而言是一維信息，需要對查詢數據進行重組，實現多維信息的在線表達。在微波遙感測量數據應用過程中，需要對不同地物在不同波段、極化方式、方位向與入射角等條件下的后向散射系數進行分析。在設計過程中，以地物名稱、波段、極化方式等為主要查詢字段進行初檢索，用戶根據初步檢索結果選擇感興趣的測量結果，查看其詳細信息，包含后向散射系數測量結果、對應地面測量結果與多維信息表達結果(繪圖結果，如后向散射系數隨入射角的變化規律)，其中多維信息表達結果采用ZedGraph控件實現。

3 應用實例

典型地物微波特性知識庫采用Oracle 11g實現數據的存儲管理，采用Visual Studio 2008可視化集成開發環境中C#語言實現功能模塊。本文以水稻知識庫的設計為例，實現微波模型、測量數據與SAR圖像應用。用戶可以利用知識庫提供的測量數據、模型，結合擁有的雷達遙感圖像，實現模型的優化、改進與雷達遙感圖像解譯與定量化應用等。圖4為MD模型(Matrix－Doublingmodel)在線運行實例。

圖4 MD模型在線運行實例Fig.4 Interface of Matrix－ Doublingmodel

圖5為散射計測量數據，即后向散射系數隨入射角分布圖。

圖5 后向散射系數隨入射角分布Fig.5 Back scattering coefficient with incident angle distribution

圖6為SAR圖像水稻解譯標志結果實例。

圖6 解譯標志結果實例Fig.6 Interface of interpretation signs

4 結論

基于Web構建的典型地物微波特性知識庫可以實現對數據、模型和圖像的有效組織和管理，典型地物目標基本散射特性的查詢、模擬和分析與典型地物SAR圖像的詳細解譯等，這將為降低微波遙感應用門檻、推動雷達遙感在各個領域中的應用提供綜合知識平臺。該知識庫從數據管理到內容等方面具有以下特點:

1)平臺開放性。典型地物微波特性知識庫采用B/S結構，各級用戶可以通過互聯網實時訪問知識庫相應內容。

2)數據規范化。典型地物微波特性知識庫中大部分內容都采用數據庫統一存儲與管理，不同組織格式數據均處理為二維關系模式，便于數據共享與分析應用。

3)內容多樣性。典型地物微波特性知識庫整體實現了模型、數據、應用等多源知識整合，為微波遙感理論基礎與應用研究提供支持。

目前，典型地物微波特性知識庫僅是一個階段性成果，知識庫中的內容將會在今后的實際工作中進一步擴展、更新與完善，增加與主流遙感軟件的交互能力，豐富知識庫功能。

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