合成孔徑雷達遙感地質應用綜述

鄭鴻瑞， 徐志剛， 甘 樂， 陳 玲， 楊金中， 杜培軍

(1.南京大學衛星測繪技術與應用國家測繪地理信息局重點實驗室，南京 210023； 2.南京大學江蘇省地理信息技術重點實驗室，南京 210023； 3.南京大學江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，南京 210023； 4.中國國土資源航空物探遙感中心，北京 100083)

0 引言

地質調查經歷著由易到難、由淺入深的過程。隨著大部分地質條件較好、調查難度較小的區域已具備豐富的調查成果，將調查工作轉向地質條件復雜且傳統地面工作難以進行的地區已迫在眉睫。遙感技術可以在不與地物直接接觸的情況下識別其類別及物理化學性質，是研究地球表層系統的有力工具，也成為地質調查、礦產勘查等工作中不可或缺的技術手段[1]。

目前，適用于地質應用的遙感技術繁多，根據傳感器特點可分為光學遙感和微波遙感，其中光學遙感又可根據光譜分辨率細分為多光譜和高光譜遙感。Landsat系列作為多光譜傳感器的代表，經過40余a的發展已得到廣泛應用。Hyperion，HyMap，CASI和SASI等高光譜傳感器憑借極為精細的光譜分辨率，在礦物識別和地質填圖等領域展現出了突出的優勢[2]。然而光學遙感受太陽輻射和天氣的制約明顯，難以在夜晚和云雨雪天氣對地成像，大大限制了其地質應用范圍[3]。合成孔徑雷達(synthetic aperture Radar，SAR)作為一種主動式遙感系統，通過發射電磁波并接收其后向散射回波完成成像，能不依賴太陽輻射，全天時對地觀測。此外，SAR對云雨雪的穿透作用使得其同時具備全天候的數據獲取能力，這也使其成為了一種重要且極具潛力的遙感地質應用數據源，并且在非洲北部、我國內蒙古等沙漠地區以及巴西、馬來西亞等熱帶雨林地區的地質調查中發揮了巨大作用，發現了眾多被砂層、植被覆蓋的古河道、斷裂、巖墻、基巖和火山口等隱伏地質要素[4]。

目前國內雖然已有大量介紹地質體微波散射機理這一雷達地質應用理論基礎的相關成果，但對其具體應用情況，特別是國外應用實例的總結研究明顯不足。本文以地質體微波散射機理為理論基礎，簡要總結了SAR在地質考古、巖性識別、地質構造探測和礦產勘查等應用中的國內外研究進展； 介紹了多源遙感數據融合在雷達地質應用中的相關技術方法和應用實例，并結合筆者項目實例對其重要作用進行了分析； 最后，總結了限制雷達遙感技術在國內地質調查中廣泛應用的因素，并對后續發展進行了展望。

1 雷達遙感地質應用理論基礎

1.1 地質體微波散射特性

地質體微波散射特性是指地質體接收到雷達發射出的電磁波，經過相互作用后反射回強度不一的后向散射回波，反映在雷達圖像上即地物間存在色調差異，這也是雷達遙感地質應用的理論基礎[5]。雷達接收到的地質體后向散射回波強度由雷達系統參數、成像位置和地質體后向散射系數共同決定[6]。其中，雷達系統參數包括波長、極化方式、發射功率和天線增益； 成像位置主要包括入射角和雷達天線到目標地質體的距離； 地質體后向散射系數由地表物理化學性質決定，主要包括地表形態特征和地表物質復介電常數等。對同一幅雷達圖像而言，其雷達系統參數和成像位置固定，影像色調差別主要由地質體后向散射系數決定。

地質體后向散射系數主要取決于地表形態特征以及地表物質復介電常數等[7]。地表形態特征可從宏觀和微觀尺度進行衡量。宏觀尺度的地表形態特征表現為地貌單元組合的變化，其高低受地形高度、形態、坡度和地形組合等直接控制[8]； 微觀尺度的地表形態特征常表示為地表粗糙度，是一個以入射波波長為度量單位的相對概念。地表粗糙度決定微波的反射類型，由波長和入射角共同控制。地表粗糙度的判定最早是以瑞利準則為依據，當不規則地表高差(h)大于入射波長(λ)除以8倍入射角(θ)的余弦值時認為其屬于粗糙地表。McCauley等[9]對其進一步修改，提出當h>λ/4.4cosθ時，認定為粗糙表面； 當h<λ/25cosθ時，認定為光滑表面。微波與光滑表面發生鏡面反射，導致后向散射信號微弱； 與粗糙表面發生漫反射，此時微波向不同方向無規則反射； 當地表粗糙度介于二者之間時，2種反射同時存在[10]。地表粗糙度在雷達影像上具體表征為粗糙度越大，影像相應區域色調越亮。

微波與地質體之間存在3種基本散射過程，分別為奇次散射、偶次散射和體散射[11]。地質體表面為光滑表面時發生奇次散射，雷達天線無法接收到后向散射回波； 地表存在垂直二面角結構時，發生偶次散射，微波沿原路徑返回接收天線，表現為強烈的后向散射； 微波穿透目標地物時，由于某些地物內部的不均勻性，導致微波發生體散射。

除地表形態特征以外，地表物質的復介電常數對雷達回波強度也影響很大。復介電常數主要由物質類型、結構和含水量等物理化學性質決定，當地質體表面含水量較高時，主要受含水量控制。含水量越高，復介電常數越高，后向散射系數越大，在影像上越明亮[12]。

此外，影響地質體后向散射系數的因素眾多，同種物質在不同的風化條件下可具有不同的后向散射系數，而不同物質也可能相似。因此，利用雷達遙感技術進行地質應用時需要結合研究區地表物質類型、地形地貌特征和風化環境等進行綜合分析[13]。

1.2 雷達穿透成像特性

微波能夠穿透一定厚度的干燥松散物，為探測隱伏地質要素提供了一種高效的方式，而隱伏地質要素與其他地物間散射類型不同是能被雷達識別的必要條件。

SAR對隱伏地質要素的探測能力受覆蓋層物質性質、隱伏地質要素的后向散射系數和雷達系統參數共同決定[9]。覆蓋層物質粒徑大小和含水量高低是影響雷達信號損耗的重要因素，決定著微波的穿透深度[14]。研究表明，粒徑大于入射波長的1/5或者含水量高于1%時，微波穿透能力會被大大減弱[15-16]。雷達系統參數如微波入射角、波長和極化方式等，也決定著雷達對隱伏地質要素的增強能力[17-18]。SAR對隱伏地質要素的增強作用得益于微波在穿透覆蓋層時發生的折射現象，使到達隱伏地質要素表面的微波入射角和波長均發生縮減。其中，入射角減小導致入射橫截面增大，波長減小使得隱伏地質要素粗糙度增加，均能增強隱伏地質要素的后向散射強度。不同極化方式雷達影像對不同隱伏地質要素的表征能力也存在差異，需針對不同研究區和研究對象具體分析[17]。

20世紀70年代以來，多顆SAR傳感器的升空運行為雷達地質應用提供了數據支持，其中的明星產品有SEASAT-A和SIR系列等，然而這些傳感器均已結束服役，目前在軌和即將發射的SAR傳感器擁有更先進的參數，具體如表1所示。

表1 目前在軌和準備發射的SAR傳感器及其相關參數Tab.1 Parameters of SAR sensors in orbit andplaned to lunch

(續表)

①表示未知。

2 雷達遙感地質應用

2.1 地質考古

雷達的穿透成像能力使其成為熱帶雨林和沙漠地區文化遺產觀測的重要遙感數據來源[19]，已經被廣泛應用到地質考古領域，尤其是古河道的分布研究中。

Adams等[20]最初意識到SAR在地質考古中的應用潛力，通過分析伯利茲和危地馬拉蒂卡爾地區L波段機載雷達影像，發現了被植被覆蓋的流域面積超過12 000 km2的古河道，并根據流域面積和古人口規模間的關系，推測出瑪雅低地是當時中美洲地區農耕密度最高的古文明； McCauley等[9]在埃及西部撒哈拉沙漠地區SIR-A影像上也發現了類似的古河道和古人類活動遺址，該地區氣候干燥，砂層粒徑和厚度均較適宜被作為典型研究區，廣泛用于SAR穿透能力的研究[21-22]； 通過對該區大量雷達影像的研究，共發現古遺跡1處、古水系900余km、隱伏雙環形火山口1個及類火山口結構1 300余個[23-24]； 蘇丹博爾戈爾山地區的庫施王國遺址古墓地金字塔在一定幾何條件下形成雷達二面角反射，在ALOS PALSAR和Radarsat-2這2種影像上均表現出強烈的散射回波[25]； 伊拉克薩邁拉古城的古城墻雷達反射情況與之類似，但受ALOS PALSAR空間分辨率制約，部分古河道只在Radarsat-2影像上有所表征[26]； Freeman等[27]利用柬埔寨吳哥古城的AirSAR影像，通過識別古河道和池塘堤壩等古水系要素對高棉帝國的古景觀和分布范圍進行了推測，并在古城周圍植被茂密地區首次發現了直線型人工水系等要素； Linck等[28]在敘利亞古羅馬要塞地區TerraSAR-X影像上發現了兵營、倉庫和古墻壁等遺址，在探地雷達數據的輔助下證明了在該類干燥無植被覆蓋地區，X波段雷達數據憑借其高空間分辨率不僅能很好地探測地面遺跡，還能憑借微弱的穿透能力(25 cm)對淺覆蓋下遺跡內部結構進行辨別。

國內早在20世紀90年代就已開展雷達考古研究。郭華東[29]和Lu等[30]利用航天飛機飛行方向與古長城平行的SIR-C影像，通過古長城角反射器結構所導致的強散射回波，識別出了寧夏—陜西交界處被干沙覆蓋的3道明、隋代古長城。探測古河道不僅對古遺跡、古人類活動研究意義重大，還對認識區域古環境演化過程有所幫助。Guo等[31]在內蒙古阿拉善高原地區發現，沙粒在風力搬運作用下容易在古河道形成的負地形處累積，且不同時期古河床含水量差異在雷達影像上反映為色調差異，據此在Radarsat和SIR系列雷達影像上發現一條自西南向東北流向的古河道，并通過古今地勢差異及該地區斷裂和古湖泊的分布特征，認為該區域地勢變化由新構造運動控制。

2.2 巖性識別

雷達巖性識別的基礎是在同一風化環境中，含水量高低基本相似的情況下，不同性質巖石具有不同的物理化學性質，使得其抗風化能力有所差異，形成的風化物顆粒大小、節理方向均有所區別，導致不同的地表粗糙度，在雷達影像上表現為色調差異。

火山地區不同期次熔巖常形成不同粗糙度的地表，在雷達巖性識別研究中得到了關注。Mackenzie等[32]在冰島阿斯恰火山地區SEASAT影像上通過色調差異識別出了9種地表單元類型，并完成了野外驗證； Dierking等[33]不僅利用EMISAR交叉極化影像對冰島北部火山地區塊狀和繩狀熔巖進行了識別，還通過水平和垂直極化間的相位差對同種熔巖表面不同植被覆蓋情況也進行了區分； Murino等[34]發現意大利南部火山地區不同期次熔巖的植被覆蓋情況有所差異，通過修正Cloude極化分解特征對不同植被覆蓋的區分能力，識別了該地區不同期次熔巖和火山碎屑巖，并進一步識別出石灰巖、石灰白云巖、層狀沙質土壤、礫巖、凝灰巖和沖積層等； Guo等[35]通過不同類型熔巖、基巖和沖積層在SIR-C/X-SAR不同波段和極化方式雷達影像上的表征差異，發現在昆侖山阿克賽欽湖東北部火山群地區L波段交叉極化影像巖性識別效果最好。除火山作用外，冰川作用也常引起地表粗糙度的明顯差異。Dall等[36]在格陵蘭島EMISAR機載全極化影像上通過更明亮的色調，從輝長巖中識別出了片麻巖。趙福岳等[8]在新疆大黑山通過不同地表單元在雷達影像上的色調紋理特征建立解譯標志，完成了研究區內區域地質填圖和地層、巖體識別等工作； 倪卓婭[37]在黃山地區也進行了相關工作，研究發現在特定地區通過建立灰度-結構單元進行的雷達地質填圖，識別結果甚至優于多光譜影像。

2.3 地質構造探測

SAR地質構造探測可以分為直接識別和間接識別。其中，直接識別是利用SAR對垂直于雷達波入射方向線性特征的增強能力直接識別線性地質特征[12]； 間接識別是通過識別雷達影像上因地質構造引起的地表覆蓋類型變化所產生的地表粗糙度差異，從而探測地質構造[8]。探測地質構造不僅有利于分析區域地質構造演化過程，在受構造控制礦床勘探方面也具有重要作用，是雷達地質解譯的主要關注對象。

遙感地質構造解譯方法主要有目視判讀和自動提取?；舴蜃儞Q作為數字圖像線性特征提取典型算法，在雷達影像地質構造探測中得到了廣泛應用。Lee等[38]利用該方法分別提取了韓國東南部慶尚盆地TM影像、數字高程模型(digital elevation model,DEM)和JERS-1雷達影像中的線性特征，發現雷達影像提取結果與TM影像相比總長度基本相同，超過DEM提取結果近400 km； Kageyama等[39]通過對比日本秋田縣南部研究區地勢圖、SAR影像、TM影像線性特征自動提取結果和專家解譯成果，發現霍夫變換提取的線性特征與該地區主要水系有很好的對應關系，證明了該方法的有效性。

除自動提取以外，利用雷達不同波段和極化方式假彩色合成影像進行目視解譯也是雷達地質構造解譯的主要方法。SIR-C/X-SAR因同時具有L，C和X 3個波段，并且在L和C波段具備4種極化方式，利用該傳感器數據構建的假彩色合成影像既能利用不同波段影像空間分辨率差異，又能利用不同地表類型的極化信息差異，是雷達地質構造目視解譯的有利數據源。Abdelsalam等[40]利用該數據在蘇丹東北部新元古代縫合帶新發現超過300 km的基巖構造，并分析出該縫合帶構造演化受左旋走滑斷裂和逆沖構造共同影響，這一新發現使得該縫合帶成為非洲東北部最長的基底構造之一； Guo等[41]利用該方法在廣東肇慶地區發現了植被覆蓋下的1個逆沖斷層和6個線性構造。極化分解合成不僅能提高全極化SAR巖性分類精度，而且不同物理散射類型波段組合也對地質構造探測有積極的作用。代晶晶[42]在非洲埃塞俄比亞西部地區的ALOS PALSAR和Radarsat-2全極化數據極化分解假彩色合成影像上，識別出了一條剪切帶，解譯出的斷裂主要呈NW—SE向、NNW—SSE向和近SN向展布，與該地區地質調查情況一致。

2.4 礦產勘查

礦產資源遙感勘查主要通過利用遙感技術對成礦地質背景、地質條件和地質形跡等與成礦地質作用相關的成礦、控礦和示礦信息進行提取和識別[1]。雷達能夠穿透地表植被和干燥松散覆蓋層識別隱伏控礦構造，在覆蓋區遙感地質找礦中具有突出優勢。張滿郎等[43]在中等植被覆蓋度的河北金廠峪金礦地區TM和JERS-1影像上發現了3條成礦構造帶，總結出該地區的3種金礦成因類型，對該地區找礦工作具有很好指導意義； 在植被覆蓋度更高的馬來西亞地區，Pour等[44]利用ALOS PALSAR單極化影像對沙撈越州的巴烏金礦地質構造進行了識別，發現該地區地質斷裂受4期構造作用控制，其中圖班斷裂和泰巴力斷裂帶中的SSW—NNE向構造與金礦礦化密切相關； Kusky等[45]在埃及東南部沙漠阿拉伯—努比亞地盾地區，利用C和L波段SIR-C/X-SAR水平極化以及L波段垂直極化的假彩色合成影像，結合TM影像波段比值假彩色合成結果，發現該地盾礦床受4期構造運動控制，其中第2期構造產生的角閃巖和藍片巖相與硫化物沉積及石英脈型金礦密切相關，硫化銅區帶和其他的石英脈型金礦受第3期構造產生的EW向褶皺和剪切帶控制，第4期構造活動產生的沿斷層分布巖墻群與浸染次生鈾、稀土富集相關。

3 多源數據融合技術在雷達遙感地質中的應用

不同傳感器影像特性差異明顯，在遙感地質應用中充分利用不同傳感器的優勢很有必要。雷達獨特的穿透成像能力以及突出的紋理結構信息有利于探測隱伏地質構造，而光學遙感豐富的光譜信息有利于識別地物類型。對多光譜影像和雷達影像進行融合，不僅能提高不同地質要素的識別能力，更能對之間的嵌套關系進行梳理，通過重建區域性地層和構造歷史，為區域構造演化分析提供更多依據。

多源數據融合方法分為像素級、特征級和決策級3個層級。相比特征級和決策級融合，像素級融合盡可能多地保持了影像的原始信息，能夠為地質解譯提供更多的細節信息，在遙感地質調查中得到了廣泛應用，其主要方法有波段比值、HIS變換和主成分分析(principal component analysis,PCA)變換等[46-47]。HIS變換是將多光譜影像中3個獨立或組合波段進行假彩色合成，并變換至HIS色彩空間中，利用SAR強度數據替換亮度(I)分量并通過逆變換完成融合。經過HIS變換融合后的影像不僅能利用光譜信息對與地質單元相關的不同巖相組分進行區分，還能通過地表粗糙度對地形地貌、地表風化狀態及沉積序列等進行分析[48]。張滿郎等[43]利用該方法將JERS-1雷達影像和TM影像進行了融合，通過融合影像上巖性和構造等信息，結合成礦背景知識劃分了河北金廠峪金礦地區成礦構造帶及金礦成因類型，取得了較好的應用效果； 顏蕊[49]在鄂爾多斯盆地評價了不同傳感器雷達影像和TM影像不同波段組合方式間的HIS融合效果，發現Envisat水平極化影像與TM B7(R)，B4(G)，B1(B)假彩色合成影像融合效果最好，并在融合影像上發現該地區NW向和NNW向共軛交錯的2大斷層，其中NW向斷層將一個大環形構造分割為2個小環形構造，再結合地形地貌和地層巖性等信息，最終圈定出該地區2個潛在礦源區，為該地區礦產調查提供了新的線索。

除多光譜影像外，航空物探數據和DEM也常被作為遙感地質應用中影像融合的數據源。航空物探主要探測物理場信息，包括磁數據、重力數據和放射性數據等，其中放射性數據主要包括鈾、釷、鉀和總計數等[50]。DEM將遙感影像的表達從二維空間提升到三維空間中，能增強顯示構造地貌等信息[51]。Paradella等[50]在巴西卡拉加斯地區利用HIS變換對雷達數據、Landsat TM數據和多種航空物探數據進行了融合，發現SAR與放射性總計數融合影像能明顯反映地形和巖體單元基巖放射性，SAR與放射性鈾或釷數據融合影像能增強對巖性差異和熱液交代作用的識別，為熱帶雨林植被覆蓋典型區域遙感礦產調查提供了思路； Teruiya等[51]根據該方法對卡拉加斯地區SAREX和航空物探數據進行了融合，利用融合影像研究了NNE向脆性構造的增強作用，確定該地區受脆性構造影響的圍巖金銅礦化主要來源是深層巖體的花崗巖熱液遷移。

融合影像不僅具有豐富的地表形態信息，同時對地植物光譜異常反映也十分敏感，通過巖性與地植物異常間的相互關系可識別不同巖性。Thurmond等[52]利用HIS變換將埃塞俄比亞阿爾法凹陷Radarsat-1雷達數據與ASTER和ETM+假彩色波段合成影像進行融合，并疊加到DEM影像上進行三維顯示，在融合影像上不僅能區分玄武巖熔巖流和較新的中性熔巖流，還能對該凹陷內陡坡斷層面等與地形顯著相關的地質構造進行識別，而這些構造受干燥環境和凹陷發育等限制很少存在物質搬移，單純利用雷達影像難以識別。

筆者在參與“天山—北山重要成礦區帶遙感調查”項目的過程中，為充分利用雷達影像的空間紋理信息和多光譜影像的巖性光譜信息，利用PCA變換將ALOS-2 PALSAR-2雷達數據和Landsat8 OLI B7(R)，B5(G)，B2(B)假彩色合成影像進行了融合。其中，ALOS-2 PALSAR-2數據選用其高視角四極化模式產品，經過多視、輻射定標、地形校正、地理編碼和濾波等預處理后，空間分辨率重采樣為6 m。

融合影像具備較高的空間分辨率和豐富的紋理信息，同時還擁有豐富的巖性色調信息，不僅能通過遙感影像上的線性特征識別地質構造信息，而且能通過線性要素兩側巖性差異對地層錯動進行識別，從而達到探測地質構造的目的。斷裂構造融合結果如圖1所示。

(a) OLI B7(R)，B5(G)，B2(B)假色彩合成影像 (b) 融合影像

圖1斷裂構造光學影像和融合影像對比

Fig.1Comparisonoffractalstructuresonopticalandfusedimages

圖1(b)中紅線位置為一條較小的次級斷裂，該斷裂在光學影像上(圖1(a))無明顯紋理特征，在融合影像(圖1(b))上卻十分明顯，而且融合影像上可見綠色和棕色巖體存在明顯錯動，進一步提高了解譯精度。該項目利用融合影像共識別出90條斷裂構造，其中81條可僅通過雷達影像進行識別，而單純利用Landsat8 OLI影像僅識別出其中的44條，可見融合影像相比雷達影像在構造識別中更具優勢，而這一優勢相比光學影像更為突出。

影像融合技術還直接提高了光學影像的空間分辨率，不僅有利于探測地質構造，還提升了不同巖性界線間的可區分程度。

研究區內一條受區域斷裂控制的NE向巖脈如圖2所示。

(a) OLI B7(R)，B5(G)，B2(B)假色彩合成影像 (b) 融合影像

圖2巖脈在光學影像和融合影像上的對比

Fig.2Comparisonofdikesonopticalandfusedimages

從圖2中可以看出，該巖脈在圖2(a)Landsat8 OLI影像上受空間分辨率限制表現為一條極窄的淺綠色線狀要素，而在圖2(b)融合影像中能明顯地看到該巖脈中存在2種不同巖性，分別表征為藍色和綠色2種顏色，且之間界線分明。

4 結論與展望

合成孔徑雷達作為重要的遙感數據源，已在熱帶雨林和內陸沙漠地區的地質礦產調查中發揮出了巨大的作用，其主要原因有以下3點： ①雷達主動發射電磁波并接收地物后向散射回波，能全天時、全天候對地觀測，為低緯度多云雨地區提供穩定的遙感地質應用數據來源； ②雷達對特定方向線性構造的增強能力和不同地表粗糙度差異敏感特性使得其在地質構造探測和巖性識別方面具有獨到的優勢； ③雷達能穿透一定厚度的植被和砂層，可實現對光學影像和地面調查不可見的隱伏地質要素的探測。

但目前雷達遙感地質應用依然存在較多問題，其主要原因可概括為過高的使用成本，具體表現為： ①雷達影像自身存在疊掩、透視收縮以及斑點噪聲等問題，在預處理之前影像效果不甚直觀，理解起來較為困難； ②極化SAR影像處理平臺，如PolSARpro和SARScape等，在交互邏輯和用戶界面上相比光學影像處理平臺均存在較大差距； ③雷達數據大多需要訂購且費用較為昂貴，進一步增加了使用成本。

上述種種限制因素隨著軟硬件技術的發展正逐漸減弱，如今越來越多遙感地質人員已經認識到雷達技術的優勢并開展應用研究，雷達影像處理平臺也更加強大、友好、智能。部分傳感器也開始提供免費且質量穩定可靠的影像數據。這將使我國雷達遙感技術地質應用水平得到進一步提升。

志謝： 在地質解譯過程中有幸得到四川省地質調查院尹顯科、裴亞倫等專家的大力幫助，在論文撰寫過程中得到了課題組陳吉科博士、李二珠博士、謝相見博士、羅潔瓊博士和戴晨曦碩士的諸多指導和寶貴意見，在此表示感謝。

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