建筑物Ku波段極化SAR成像仿真及損毀評估特征分析

龐 雷 張風麗* 王國軍 劉 娜 邵 蕓 張家萌 趙鈺川 龐 蕾

①(中國科學院空天信息創新研究院 北京 100094)

②(中國科學院大學 北京 100049)

③(中科衛星應用德清研究院浙江省微波目標特性測量與遙感重點實驗室 湖州 313200)

④(北京建筑大學 北京 100044)

1 引言

建筑物損毀評估在災害應急監測中十分重要。合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)憑借其不受光照和天氣條件影響的特點，在災害應急監測與災后救援應用中具有明顯的優勢[1]。利用SAR進行建筑物損毀評估，能夠敏感地識別受災區域目標的幾何結構，獲取粗糙元的空間分布及高度維特征，從而對建筑物損毀程度進行描述。然而，由于SAR圖像成像機理的特殊性，以及城市目標、場景幾何結構與空間關系的復雜性，SAR圖像解譯與城市損毀目標損毀信息的提取仍有較大的困難[2]。

近年來，隨著SAR硬件多極化能力的增加，極化SAR為建筑物損毀評估提供了更多的可能性。與傳統SAR相比，極化SAR極大地提高了對目標散射信息的獲取能力，為更加深入地研究目標散射機理提供了重要依據。因此，基于極化特征的建筑物損毀評估方法逐漸成為了研究的重點[3—7]。當前，研究人員已經基于各類極化分解方法開展了廣泛的研究并取得了豐碩的成果。比如，Sato等人[8]應用Cloude-Pottier分解方法分析了2011年東日本大地震中石卷地區建筑物的受損情況，從整體上揭示了損毀地區的極化散射機理。Watanabe等人[9]利用ALOS和 PiSAR數據對地震前后的極化參數和散射機制做了對比分析，通過實驗提出了一系列能夠檢測災害信息的極化參數和極化特征。Zhai等人[10,11]還利用改進的Yamaguchi分解方法分別對2010年玉樹地震主要震區與東日本大地震主要震區進行了快速建筑物損毀制圖研究。Guo等人[12]結合H-α分解與圓極化相關系數對玉樹地震建筑物受損情況進行了評估。而Sun等人[13]基于雙波段(X與P波段)的CASMASAR影像探討了損毀建筑物的紋理特征，并引入了5種常見的紋理描述符。Zhao等人[14]則進一步探討了圓極化相關系數與紋理特征結合的損毀評估方法。

總的來說，當前基于極化特征的建筑物損毀評估研究已經涵蓋了各種各樣的極化分解模型與方法[15]，但由于極化SAR數據獲取的限制，當前的研究主要集中在L波段[16]與C波段[3]，部分研究探討了P波段[10]以及X波段[8]的損毀建筑物極化特征情況。為了進一步加深對SAR圖像損毀建筑物極化特征的理解并豐富其它波段下SAR圖像損毀建筑物的極化特征應用，本文進行了建筑物Ku波段極化SAR仿真實驗。

本文利用中國科學院遙感與數字地球研究所研建的微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺進行仿真成像實驗，獲取了Ku波段極化SAR圖像。通過對SAR圖像進行極化分解，分析了建筑物損毀前后的極化散射特征。實驗結果表明，Yamaguchi分解得到的去定向后的體散射分量、二次散射分量占比，以及Touzi分解得到的αs1分量對于建筑物損毀評估具有較好的指示意義。

2 Ku波段極化SAR成像仿真實驗及數據獲取

2.1 實驗平臺

Ku波段極化SAR成像仿真利用微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺實現。該實驗平臺由中國科學院遙感與數字地球研究所研建，位于浙江省德清縣，是目前亞洲唯一、性能先進、功能高度集成的大型微波遙感基礎實驗科學裝置。其在24 m×24 m×17 m空間內構建了純凈無干擾的微波測試環境，精確的軌道系統可以實現天線與待測目標之間定量化的相對位置與相對運動控制，能夠獲取待測目標在0.8～20 GHz頻率范圍內的連續微波波譜特征，同時可以完成對典型組件-目標-場景的微波特性全要素(多波段、全極化HH/HV/VH/VV、多角度0°～90°、全方位向0°～360°)微波特性測量與SAR成像仿真。平臺的內部照片和具體參數如圖1和表1所示。

2.2 建筑物損毀前后Ku波段仿真成像實驗

首先，本文利用近似真實建筑物材料制作了某真實建筑物目標的三維縮比模型，如圖2所示。該建筑物實際長130 m，寬75 m，高50 m，具有軸對稱結構。為了契合實驗平臺的大小，以便于進行仿真成像模擬實驗，本文按照1:50倍縮比制作建筑物目標三維縮比模型。在實際災害中，建筑物的損毀情況會十分復雜，僅憑一個三維縮比模型無法概括所有的損毀情況。因此，本文參照實際災害中建筑物損毀的一些典型特征，如二面角結構破壞、垂直裂紋、水平裂紋、局部破碎、整體倒塌等對建筑物縮比模型進行了破壞，以較好地模擬建筑物目標真實的損毀狀態。

圖1 微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺內景Fig.1 Microwave characteristic measurement and simulation imaging science experiment platform interior view

接著，利用微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺進行了建筑物目標Ku波段SAR仿真成像。實驗中，入射角定義為微波饋源相對于轉臺水平方向的夾角(本實驗中固定為50°)，方位角定義為目標模型與轉臺北方向的夾角，如圖3所示。首先把完好的建筑物目標縮比模型放置到轉臺上，通過轉臺的360°旋轉進行成像，同時對方位角與模型位置做好標記，完成一個方位角的測量后接下來變換方位角進行下一次測量。然后，對模型進行破壞，將損毀模型放置在對應標記處，依次進行測量。損毀前后的兩次測量，通過具體的標記，確保了模型空間狀態的一致性，即確保了兩次測量下建筑物的損毀狀態為唯一變量。

2.3 建筑物損毀前后Ku波段極化SAR仿真圖像

實驗獲取了50°入射角下，建筑物損毀前后不同方位角(0°,30°,60°,90°,120°,150°,180°)下的Ku波段全極化SAR仿真圖像。仿真圖像的各項參數如表2所示。實驗測量分辨率為5 cm，等效分辨率為2.5 m，過采樣2倍，即圖像像元大小2.5 cm，對應實際分辨率1.25 m。

圖2 完好與損毀建筑物縮比模型(1:50倍縮比)Fig.2 Scale model of intact and damaged buildings (1:50)

表1 實驗平臺功能及性能參數Tab.1 The function and performance parameters of experiment platform

圖4—圖6分別展示了建筑物損毀前后0°，30°與60°方位角的Ku波段SAR圖像。其中，每幅圖像自左上至右下分別為HH,HV,VH,VV極化，圖像亮度反映了建筑物表面的后向散射系數(Radar Cross Section,RCS)值，RCS值的范圍如右側圖例所示。為了便于對比，同一方位角下建筑物損毀前后的圖例范圍被調整為一致。從整體上可以看到，實驗測量得到的仿真SAR圖像質量良好，完全符合建筑物一般散射特征，能夠被用于建筑物損毀有關的進一步分析。

圖3 入射角與方位角定義Fig.3 Definition of incidence angle and azimuth angle

表2 仿真圖像指標參數Tab.2 Simulation image index parameters

圖4 0°方位角測量結果對比Fig.4 Comparison of measurement results of 0° azimuth angle

圖5 30°方位角損毀前后測量結果對比Fig.5 Comparison of measurement results of 30° azimuth angle

圖6 60°方位角損毀前后測量結果對比Fig.6 Comparison of measurement results of 60° azimuth angle

通過對比同一方位角下建筑物損毀前后的仿真SAR圖像可以發現：完好建筑物圖像紋理特征明顯，圖像灰度層次分明，與建筑物墻地結構具有較好的對應關系；損毀建筑物圖像則沒有明顯的紋理特征，呈現為雜亂、隨機的亮點與墻地具有較好的對應關系，與完整建筑物的結構沒有對應關系。

通過對不同極化下建筑物損毀前后的仿真SAR圖像可以發現：建筑物在不同極化方式下的圖像特征具有明顯的差異。損毀前后的建筑物RCS值都呈現出HH＞VV＞HV/VH，其中HH與VV圖像特征更加鮮明，HV與VH圖像則更具有相似性。同時，在各極化方式下，損毀后的建筑物RCS值較損毀前都有顯著的下降。這意味著采用多極化SAR圖像能更完整地描述目標建筑物的結構特征，更有利于進行建筑物損毀檢測。

通過對不同方位角下建筑物損毀前后的仿真SAR圖像可以發現：建筑物目標在不同方位向上的圖像特征差異明顯，但總體上完整建筑物都具有相似的圖像特征，損毀建筑物則各不相同。這是由于損毀建筑物墻面結構破損，導致反射截面隨方位角改變發生了發生較大變化。同時，在不同方位角下損毀后的建筑物RCS值也都較損毀前顯著下降，并且下降程度各不相同。

3 極化分解與損毀評估指數提取方法

極化SAR通過收發極化狀態正交的電磁波，能夠獲取目標的全極化信息。通過對目標電磁散射特性的建模與分析，能夠更準確地理解目標極化散射機理，有助于準確反演目標物理參數。極化目標分解理論在近年不斷發展，成為極化SAR散射機理解譯的主流理論工具[17]。對于建筑物而言，由于建筑物損毀的散射過程可以看作是一個隨機、不確定的過程，通常采用非相干目標分解方法進行研究。常見的方法有Freeman-Durden分解[18]、Yamaguchi分解[19]、Cloude-Pottier分解[20]、H/A/α分解[21]以及Touzi分解[22]等方法。

本文利用H/A/α分解、Yamaguchi分解、Touzi分解等常見的極化分解方法進行了試驗，分析了相比特征值分解參數、歸一化圓極化相關系數(Normalized Circular polarization Correlation Coefficient,NCCC)以及各類極化分解參數。鑒于Yamaguchi分解充分考慮了城市與復雜地形的反射不對稱性，Touzi分解則充分考慮了旋轉不變性，更能有效反映建筑物目標損毀前后的散射特征，因此著重對二者結果進行了分析與論述。

Yamaguchi分解是一種可用于非方位向對稱地物的四分量模型，其考慮了城市和其他復雜地形的反射不對稱情況[19]，常被用于建筑物結構和損毀的表述。Yamaguchi分解的模型為

式中，C為該像元的協方差矩陣；Cs,Cd,Cv,Ch分別為表面散射、二次散射、體散射和螺旋體散射協方差矩陣；fs,fd,fv,fh分別為表面散射分解系數、二次散射分解系數、體散射分解系數和螺旋體散射分解系數。

由于地形起伏或人造建筑物方位布局會引起極化方位角偏移，而受此影響，量測到的極化相干矩陣又會對極化參數分解造成影響。因此，要想去除上述影響，往往需要對Yamaguchi分解做極化方位角補償處理，又稱去定向處理[23,24]。從S矩陣到S0矩陣的去定向旋轉公式為

Yamaguchi分解得到的四分量結果分別為二次散射、螺旋散射、面散射與體散射分量。本文對各分量進行了試驗，以探討其在建筑物損毀評估應用中的潛力。為了消除建筑物目標縮比模型在試驗平臺中方位布局的影響以及衡量極化方位角補償在損毀評估指數提取中的有效性，試驗還對比分析了去定向處理和未去定向處理的四分量結果。

鑒于二次散射主要源于完整的墻-地結構，而損毀的建筑物則會由于不同的損毀程度造成不同破損狀態的墻-地結構，從而產生其他各類散射。若定義二次散射分量占比為二次散射分量占總的四分量的比值：

式中，Dbl,Hlx,Odd,Vol分別代表二次散射分量、螺旋散射分量、面散射分量、體散射分量。由于二次散射分量占比描述了完整的墻-地結構在建筑物中的占比狀況，那么隨著建筑物的損毀，二次散射分量占比應該隨之下降。本文對二次散射分量占比進行了試驗，以驗證真實情況下的二次散射分量占比與猜想是否一致。

Touzi分解則是一種針對Cloude-Pottier分解對于特定散射機制散射類型的模糊性提出的一種旋轉不變(roll-invariant)的非相干分解方法[22]。Touzi分解的模型為

其中i=1,2,3，包括了主要、中等和低散射成分。其中每一個相干散射機制都可以用散射角αs，散射相位φαs和代表目標散射對稱度的τ的極坐標軸來表示。歸一化特征值λi表示每一個相應的特征向量i所代表的散射機制的相對能量。

Liu等人[25]基于ALOS PALSAR數據研究了Touzi分解各分量在L波段的分布規律，結果表明αs1,φαs1與|τ2|對建筑物區域比較敏感。因此，本文重點分析了αsi,φαsi,τi(i=1,2,3)等九分量結果，以同L波段結果進行對比。

4 結果與分析

通過對建筑物損毀前后Ku波段50°入射角不同方位仿真SAR圖像進行不同的極化分解，得到了相應的極化分量。為了便于分析，我們在各方位向上取了各分量的平均值。實驗結果表明，相比特征值分解參數、NCCC,H/A/α分解，Yamaguchi分解與Touzi分解結果規律性顯著，更能有效反映Ku波段建筑物目標損毀前后的散射特征。

4.1 Yamaguchi分解結果分析

總的來說，同一建筑物在Ku波段的極化方位角平均值在不同方位上各不相同，但損毀后的極化方位角明顯都更趨于0。這是由于極化方位角反映了一定的地形信息，隨著建筑物的損毀，地形坡度趨于平緩。就四分量結果而言，在去定向前，損毀前后的四分量結果在各方位向上都不具有明顯的規律性；在去定向后，損毀前后的四分量結果在各方位向上開始呈現出一定的規律性。其中，體散射分量分布與和二次散射分量占比分布尤為顯著。

從圖7可以看到去定向后的體散射分量的值在損毀前后都較去定向前的值大，同時經去定向處理后的體散射分量在各方向位上都呈現出損毀后大于損毀前的狀態。這是由于去定向處理消除了極化方位角的影響，而建筑物在損毀后墻-地結構破損、組織破碎化、各類建筑介質愈加混合、多路徑效應增加，導致損毀后的建筑物體散射增加。所以在實際應用中，體散射分量分布也對建筑物損毀有指示意義。

相較體散射分量，從圖8可以看到去定向后的二次散射分量占比在各個方位向上都呈現出損毀后明顯低于損毀前的狀態，即與體散射分量相反。這與本文一開始預計的結果一致，是由于建筑物損毀后，完整的二面角減少，二次散射減少，二次散射分量占比理應降低。但是因為極化方位角的影響，去定向前無法較好地表現出來，而去定向后有了良好的表現。事實上，簡單地旋轉去定向，不能有效實現大方位角下建筑物偶次散射分量的補償。這就是為什么圖8(b)損毀后曲線在90°出現了很大的下降。總而言之，在實際的建筑物損毀評估應用中，應該先對目標建筑物數據進行去定向處理，然后再進行Yamaguchi分解，以利用二次散射分量占比進行損毀評估。

4.2 Touzi分解結果分析

總的來說，雖然同一建筑物在Ku波段損毀前后的九分量整體分布規律性并不強，但是其中的αs1分量表現出了顯著的規律性，能夠有效地被用于建筑物損毀評估應用中。圖9展示了αs1分量與|τ2|分量的分布情況。

圖7 去定向前后的體散射分量分布Fig.7 Distribution of Vol before and after disoriented

圖8 去定向前后的二次散射分量占比分布Fig.8 Distribution ofRs before and after disoriented

圖9 建筑物損毀前后αs1與|τ2|的分布Fig.9 Distribution ofαs1 and|τ2| before and after building damage

建筑物在損毀前后的αs1平均值在各方位向上都明顯表現出損毀前大于損毀后的特點，這與Liu等人[25]利用L波段ALOS POLSAR數據取得的研究結果相一致。這是由于αs1反映了區域雷達信號與建筑物結構交互時的主要散射類型，而二次散射作為交互時最主要的散射機制在建筑物損毀后有著顯著的降低。所以，反映在αs1的平均值上時，就是各方位向上建筑物損毀前后αs1平均值的顯著降低。實驗還發現，|τ2|雖然在各方位向上有一定的波動，但平均值都顯著小于|τ1|,|τ3|，并趨于0。這也與L波段已有的研究結果[25]趨于一致，原因是實驗采用了純建筑物模型，而在純建筑物區域中，|τ2|的值會較小并趨于0。因此，|τ2|雖然無法較好地指示建筑物損毀評估，但是有利于純建筑物區域的識別。

4.3 與X波段結果的對比分析

本文實驗測量所用的微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺具有多波段工作能力，在進行Ku波段觀測時，本文也進行了X波段的散射測量。圖10為X波段建筑物損毀前后去定向Yamaguchi分解體散射分量、二次散射分量占比和Touzi分解αs1分量的分布規律。通過與圖7—圖9所示的Ku波段有關結果對比可以看出，Ku波段提取得到的體散射分量、二次散射分量占比和αs1分量比X波段更敏感地反映了建筑物損毀情況，這是因為Ku波段波長較短，相比長波長觀測，對細小結構特征更敏感。

對比結果還可以看到，去定向的二次散射分量占比在Ku波段與X波段的分布特征都十分顯著，這也表現了去定向后的二次散射分量占比在兩個波段具有較好的泛化性，十分適合多波段的應用。

圖10 X波段建筑物損毀前后體散射分量、二次散射分量占比與αs1分量的分布Fig.10 Distribution of Vol,Rs andαs1 before and after building damage in X band

5 結論

本文利用微波特性測量與仿真成像科學實驗平臺進行了Ku波段極化SAR仿真成像實驗，在簡要分析了建筑物損毀前后的圖像特征之后，借助H/A/α分解、Yamaguchi分解、Touzi分解等極化分解方法探討了建筑物損毀前后Ku波段極化特征的分布規律。

實驗表明，就Yamaguchi分解而言，去定向后的體散射分量分布和二次散射分量占比分布相比去定向前在各方位向上都呈現出損毀前后差異明顯的規律，特別是去定向后的二次散射分量占比在各方位向上損毀后都顯著低于損毀前。這意味著，去定向的Yamaguchi分解的體散射分量與二次散射分量占比能被較好地應用于建筑物損毀評估。對于Touzi分解而言，實驗室仿真得到的損毀前后Ku波段的極化參數分布與星載L波段的極化參數分布有著一致的規律性。其中，αs1分量較好地反映了建筑物損毀前后的狀況。實驗還表明，Ku波段比X波段的極化特征規律性更強，同時去定向的二次散射分量占比在兩個波段具有較好的泛化性。在接下來的研究中，我們會進一步研究探討如何將仿真實驗研究結果用于SAR衛星圖像的分析以更好地進行建筑物損毀評估。