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Sentinel-1数据的介绍Sentinel-1数据的预处理水体信息提取总结
1 Sentinel-1数据介绍
哨兵Sentinel系列卫星为欧空局“哥白尼计划”的地球观测卫星系列之一由两颗卫星组成, 分别为Sentinel-1A和Sentinel-1B, 载有C波段合成孔径雷达 Sentinel-1 成像模式为
Sentinel-1 成像模式和参数
成像模式主要包括条带绘图模式Strip Map Mode, SM、干涉宽视场模式 Interferometric Wide Swath, IW、超宽视场Extra-Wide Swath Mode, EW和波 模式Wave Mode, WM四个成像模式。 VV和 HH为单偏振模式即雷达只能发 射和接收垂直或水平方向的信号而 VVVH 和 HHHV 为双极化模式即雷达能同时发射和接收垂直和水平方向信号其中只有 WV 模式是单极化成像模式。 Sentinel-1数据产品分为Level-0、Level-1、Level-2其中Level-1数据包含单视复数影像SLCSingle look complex和地距影像GRDGround range detected。GRD产品包含经过多视处理、采用WGS84椭球投影至地距的聚焦数据。 SLCSingle Look Complex一级产品包含相位和振幅信息可用于测距和形变观测。 GRDGround Range Detected一级产品包含多视强度数据。 一般应用较多的是利用GRD数据进行相应的研究。 目前Sentinel-1数据可通过欧空局的数据共享网站https://scihub.copernicus.eu/dhus/ 但需要科学上网国内用户可通过中科星图旗下今日影像平台下载数据简单方便。
2 Sentinel-1 GRD产品的预处理
关于sentinel系列数据的预处理官方提供了相应的预处理工具SNAP 众多插件目前大多是利用这些工具进行处理。软件下载及sentinel-1处理插件 关于GRD数据的预处理流程一般为 轨道校正 热噪声去除 辐射定标 相干滤波 地理编码 分贝化处理 下面对每个步骤进行描述考虑到文章的简洁性以高效的方式说明其主要逻辑故此不涉及具体软件操作有需要可私信咨询。 2.1 轨道校正 由于 Sentinel-1原始影像默认的元数据文件中的轨道状态数据精度不高该步骤需要精确的轨道文件。因此在 SNAP 中联网下载精确轨道文件将 Sentinel-1 卫 星轨道状态信息进行实时更新。 Sentinel-1 卫星的轨道数据主要有三种类型bulid-in orbits、POD Restituted Orbit、POD Precise Orbit Ephemerides。其中 buile-in orbits 是数据本身自带的轨道信息精度最差PODRestituted OrbitPOD 回归轨道数据是比较精确的轨道数据文件在接收到 GNSS 数据的 3 小时内产生该文件覆盖一个卫星的轨道从升序节点 ANX 加 593 OSV 重叠于卫星轨道的时间跨度之前定位精度优于 10 厘米POD Precise Orbit EphemeridesPOD 精密定轨星历数据是最精确的轨道数据但该数据需要在 GNSS 下行 21 天之后才可以使用每个文件覆盖 26 个小时一整天 24小时加上一天开始前 1 小时和一天结束后的 1 小时定位精度优于 5 厘米. 2.2 热噪声去除 热噪声是 SAR 卫星系统自身携带的噪声。SAR 天线从发出电磁波到接收电磁 波所经历的距离大概达到 1400 km由于存在波的球面扩散效应能量呈距离平 方反比衰减发射机需要巨大功率并发出超强的能量因此 SAR 卫星装置内 部的热损耗是不可忽视的。在 SNAP 软件中选择 S-1 Thermal Noise 模块对 Sentinel-1 原始影像的热噪声进行去除。 2.3 辐射定标 辐射定标是指将接收的后向散射信号转化为有单位的物理量这里有单位的物理量指的是后向散射系数。它们之间的关系如下所示
式中 为每个像元的后向散射系数单位为 dbA 为原始影像上的 DN 值K 为该产品的绝对定标因子θ为入射角。 对于 SAR 数据而言微波信号可以穿透云层不受云层烟雾的干扰不需要 光学影像的大气校正操作具有一定的优越性。
2.4 多视处理(可选操作) 将整个有效合成孔径长度分成5段分别对同一场景进行成像然后将所得的图像求和叠加得到一幅SAR图像提高SAR图像的信噪比抑制斑点噪声提高图像可解释性。GRD数据已经过多视处理其像素代表正方形的地面区域。尽管还可以进一步做多视因为多视可以消除或者减弱相干斑的影响但是多视会降低影像的分辨率。 2.5 相干性滤波 目前常用的相干斑滤波器为Refined Lee 滤波器改进的 Lee 滤波器。它是一种自适应滤波器滤波窗口可以根据区域进行调整(一般为7 * 711 * 11 等)处理效果较为出色。 改进型的 Lee 滤波方法可以保留更多的边缘信息会略微降低相干斑噪声的去除 效果更符合水体提取对边缘细节保持的需求。 2.6 地理编码 SAR 图像存在 3 种固有的几何失真这种失真是由斜距和水平距离地距 之间的差异导致其中两类 SAR 特有现象为“透视缩短”和“顶底倒置”它们 是导致几何失真的主要原因。这两种现象在山区尤为明显进行地形校正可 适当消除这些现象。 2.7 分贝化处理 上述处理后得到的是线性比例单位的后向散射系数其值通常是比较小的正值由于接收器传输距离较远导致接收器接收的雷达后向散射或是功率很小。 将后向散射系数进行对数变化即是分贝化处理公式如下
式中 表示雷达后向散射系数 (dB) 表示分贝化处理后的后向散射系数。 分贝化处理有以下三点优势 一是得到的数值呈现常见的高斯分布形势 二 是数据的存储位数可以根据个人设置进行调整使其变小如由双精度的 double 型 数据转存为 float 浮点型数据节省存储空间 三是更便于做可视化及数据分析 分贝化后的水体部分得到显著增强。 3 水体信息提取 上述简要介绍了sentinel-1数据及其预处理若非从业专业SAR理论研究基于现成工具完成预处理步骤即可不必深入内部具体理论(具有一定的数学物理门槛对于做应用层研究而言性价比不高要追求知识效益的最大化即可)。 在经过相应的预处理之后即可进入后续的水体目标的信息提取研究。 使用雷达影像水体提取方法最常用的主要有阈值法、监督分类法其中监督分类中又可分为基于机器学习和深度学习方法目前研究热点较多转向于利用深度学习卷积神经网络对地物进行语义分割研究。 但目前使用广泛的仍然是简单的阈值法一般是在原始波段或相应的水体指数上进行相应处理。关于光学影像利用水体指数进行水体提取的文章可参考 在Sentinel-1雷达影像中也有针对性的水体指数其中较为常用的是SDWI指数其公式为
Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index (SDWI)水体信息提取方法对 Sentinel-1 双极化数据(VV 和 VH)之间水体信息提取的关系进行深入研究达到增强水体特征的效果水体区分较明显同时消除土壤和植被对水体提取中造成的干扰。公式的指导思想是将 VV 和 VH 极化影像相乘并且乘以 10以此 扩大水体与其他地物之间的差异再以自然对数作为函数式。 另外较为常用的是直接对VH极化方式的后向散射系数进行阈值分割。 另外一种水体指数EXP(VV * VH /1000)
不同波段的直方图 由上图可知SDWI指数直方图的双峰特征最为明显(其次是VH,VV)利于后续的图像分割提取水体。 在计算SDWI指数后依旧利用Otsu大津法进行阈值分割以及进行后续的分类精度的评估(参考基于sentinel-2 遥感数据的水体提取(水体指数法) - 知乎 (zhihu.com))。 注对于山区而言山体阴影容易和水体混淆在进一步的利用dem数据。 如考虑到洪水滞留区的坡度特征以及研究区域 Sentinel-1影像入射 角范围 29-46°所能形成山体阴影区的坡度条件可确定坡度的阈值条件来排除非水体区域(如一般而言坡度阈值为 10°大于10去除需要根据研究区具体设置)。 该阈值既可以有效掩膜去除 SAR 侧视成像造成的山体阴影同时又能够保留洪水滞留区的水体信息。 4 总结 此文简要介绍sentinel-1数据及其相应的预处理流程在其基础上介绍几种水体提取方法如SDWI水体指数以及如何去除山体阴影的影像等。 【参考】
朱璨阳. 基于Sentinel-1数据的2020年合肥市洪涝监测与分析[D].合肥工业大学,2023.DOI:10.27101/d.cnki.ghfgu.2022.001435.冯崎, 王琦, 黄海兰, 王征强.基于Sentinel-1双极化数据改进水体提取的Otsu算法[J]. 遥感技术与应用, 2022,37 (04): 003-1011. 后续会出一篇文章针对性地整理常用的阈值分割的方法原理等。 欢迎关注收藏咨询和私信讨论一起来打造一个好的遥感知识分享专栏。遥感专栏
