ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2007, № 3, с. 53-58
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
УДК 528.873.044.2
ГРАФИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ПРИМЕНИМОСТИ МЕТОДИКИ ВЫЧИСЛЕНИЯ ВЕГЕТАЦИОННЫХ ИНДЕКСОВ ДЛЯ ОБРАБОТКИ РАДАРНОЙ ИНТЕРФЕРОМЕТРИЧЕСКОЙ КОГЕРЕНТНОСТИ
© 2007 г. Т. Н. Чимитдоржиев
Центр космического мониторинга Бурятского научного центра СО РАН, Улан-Удэ
E-mail: tchimit@ofpsrv.bsc.buryatia.ru Поступила в редакцию 19.06.2006 г.
Рассматривается возможность применения индекса нормализованной разности для обработки изображений интерферометрической когерентности эхо-сигнала на различных поляриметрических комбинациях. Для графического анализа используется двумерное распределение яркостей изображений. Показано, что предлагаемый подход может быть использован для классификации земных покровов.
введение
В последнее время все более расширяется область использования радиолокационных (РЛ) данных, одновременно увеличивается количество методов обработки, которые основаны, прежде всего, на интерферометрическом и поляриметрическом подходах [1-4]. Возможность съемки в любое время суток и практически при любой погоде, а также способность проникать под лесной полог и рассеиваться всей толщей леса делает РЛ-системы дистанционного зондирования весьма привлекательным инструментом для научных и прикладных исследований. Использование ин-терферометрических РСА космического базирования весьма актуально для условий Сибири [1] и Дальнего Востока, с их обширной территорией, большей частью труднодоступной и часто покрытой облачным покровом.
Необходимым условием для реализации ин-терферометрических методов является когерентность двух или более сигналов, рассеянных одним и тем же элементом земной поверхности. Однако взаимодействие зондирующего сигнала с элементом земной поверхности может привести к его деполяризации, и на этой особенности различных природных объектов основаны поляриметрические методы обработки. Интерферометрические РСА нередко имеют возможность излучать и принимать сигналы с различной поляризацией, что позволяет исследовать не только топографию земной поверхности и ее изменения во времени, но и другие детальные характеристики природных сообществ. Использование таких режимов работы РСА уже получило в зарубежной литературе термин POLInSAR. Это направление исследований динамично развивается большей частью за рубежом [2-4], что связано с отсутствием аналогичных отечественных радаров.
Исследования, основанные на обработке изображений интерферометрической когерентности на различных поляриметрических комбинациях, демонстрируют возможность классификации основных типов зондируемой поверхности по величине когерентности эхо-сигнала [1, 2]. Когерентность в этом случае является признаком, по которому различаются механизмы обратного рассеяния: зеркальное, диффузное или объемное. Установлена также зависимость степени когерентности эхо-сигнала от величины надземной фитомассы лесных массивов [2], что позволяет оценивать ее объем до 110-120 м3/га, после чего возникает порог насыщения, когда изменение когерентности незначительно.
Следующее направление исследований связано с применением различных комбинаций частот или поляризаций, например, кополяризованного и кроссполяризованного отношения комплексных сигналов или их интенсивностей. Применяется также нормализованная разность радиолокационных изображений (РЛИ) в Ь- и С-диапазонах [5]. Вегетационный индекс SARvi позволяет разделять лесные сообщества, низкорослую растительность и открытые поверхности без растительности. Показано, что SARvi чувствителен к вертикальной иерархии (структуре) растительности и может быть использован для первичного исследования растительных покровов, до наземного обследования.
Таким образом, проведенные исследования демонстрируют, что:
- по величине интерферометрической когерентности эхо-сигнала возможно различать основные типы земных покровов и до некоторых пределов определять биофизические параметры лесных сообществ;
- при помощи комбинации изображений, полученных на разных частотах и поляризациях, улучшаются возможности разделения земных покровов.
В данной работе предпринята попытка объединить эти два направления исследований и использовать различие в величине когерентности эхо-сигнала для классификации различных типов земной поверхности. В качестве методики обработки предварительно полученных изображений интерферометрической когерентности предлагается использовать широко известную методику определения вегетационных индексов. Данный подход обосновывается на примере двумерной гистограммы яркостей.
описание экспериментальных данных
Для проведения исследования были использованы интерферометрические данные радара с синтезированной апертурой SIR-C. Первое изображение было получено на восходящем витке во время сеанса 48524 - 9 октября 1994 г., второе -также на восходящем витке - 10 октября в сеансе 48526. Съемка побережья оз. Байкал (рис. 1) проводилась одновременно в двух частотных диапазонах ^- и С-диапазоны с длинами волн 23.0 и 5.6 см соответственно). Режимом работы РСА была предусмотрена съемка Земли для всех четырех комбинаций (ГГ, ВВ, ГВ и усредненная, которая нами не рассматривалась) поляризации радиоволны на излучении/приеме. В таблице приведены параметры интерферометрической пары РЛИ.
Параметры РЛ-съемки
Параметры съемки Сеанс 48524 Сеанс 48526
Угол падения, град 21.796-25.909 21.729-25.854
Высота съемки над поверх- 218.095 218.193
ностью эллипсоида, км
Размер изображения 7.322 7.322
по дальности, км
Протяженность изобра- 50.006 50.004
жения по азимуту, км
Размер изображения, 1100х9908 1100х9908
пикселы
Изображения формата SLC были разбиты на 6 поэлементно совмещенных одноканальных изображений. Введем следующие обозначения: LHH -изображение, полученное в L-диапазоне на горизонтальной согласованной поляризации, LHV -изображение, полученное в L-диапазоне на кросс поляризации и т.д. Относительная калибровка данных SIR-C была достаточно корректной, и погрешность составляла ±1 дБ.
графический анализ радарного индекса sarvi
На рис. 2 представлена двумерная гистограмма яркостей. По оси абсцисс отложены значения яркости РЛИ, полученного в С-диапазоне на вертикальной поляризации (CVV), по оси ординат - яркость LHV. Изображения выбраны в соответствии с данными, используемыми в методике вычисления радарного вегетационного индекса [5]
8ЛЯУ1 = 100
ЬИУ-СУУ ЬИ У+СУУ'
1
Как указывается в данной работе, этот индекс использует основные поляриметрические свойства растительности: для открытых поверхностей без растительности CVV имеет более высокие значения по сравнению с LHV, а для высокого растительного покрова, под которым понимается кустарник и лесные сообщества, величины LHV больше значений CVV.
На рис. 1 приведено изображение, полученное при помощи SARvi. На изображении более светлыми тонами выделяются лесные и кустарниковые сообщества, а также река. Открытые пространства отображаются более темными тонами. По гистограмме заметно, что четко разделяются два кластера: 1) лесные массивы и кустарник, 2) безлесные открытые участки.
Как правило [6], распределение яркостей на двумерной гистограмме для вегетационных индексов формирует подобие треугольника. Основание треугольника характеризует изменчивость почвы. Данная почвенная линия располагается по диагонали квадрата положительных значений. Согласно эмпирическим данным, полученным по вегетационным индексам, параллельно почвен-
ной линии расположены линии равного проективного покрытия почвы растительностью.
Распределение яркостей в данном случае далеко от треугольного, которое наблюдается в случае оптического диапазона в координатах БИК -красная зона. Следовательно, непосредственное использование значений SARvi для определения типов и влажности почвы, а также биофизических параметров растительности будет затруднительно. Данный эмпирический индекс, как указывается в работе [5], может быть использован для предварительного разделения лесов, кустарников, низкорослой растительности и открытых поверхностей.
анализ изображений когерентности
Для создания изображения когерентности РЛИ разных сеансов были совмещены. Совмещение изображений осуществлялось с помощью попик-сельного корреляционного анализа по выбранному фрагменту изображения. На основе совмещенного изображения формировалось изображение интерферометрической когерентности [3]. Степень когерентности двух комплексных радарных изображений и z2 определяется формулой
У ш! =
\Е{Zlг* }|
^Е{|42}Е{ 42}'
(1)
ь-ну 255
191
127
63
63
127
191
255 С-УУ
где Е{.} - операция усреднения, 0 < у < 1.
Изменения интенсивности эхо-сигнала за время между съемками приводят к временной декорре-ляции, которая может возникнуть из-за выпадения осадков, деформации микрорельефа поверхности вследствие сельхозработ или в сейсмически активных регионах, из-за ветровых колебаний растительных покровов и др., что может быть обнаружено по изображению когерентности.
Аналогично работе [3], для того же тестового участка были сформированы изображения когерентности для Ь-диапазона: НН-НН, НУ-НУ и НН-УУ (рис. 3). Дополнительно были созданы изображения когерентности для УУ-УУ, НН-НУ, УУ-НУ. Первые две буквы обозначают поляризацию на излучении и приеме для первого изображения, вторые - соответственно для второго изображения, полученного на вторичном витке. Изображения когерентности для случаев НН-НУ, УУ-НУ идентичны, однако, вследствие низкой когерентности всей сцены на рисунке не представлены, случай УУ-УУ представлен. Изображения в С-диапазоне вследствие низкой когерентности всей сцены также не рассматривались. Сравнение дало результат, идентичный работе [3] - на когерентность влияют различные источники декорре-ляции:
Рис. 2. Двумерная гистограмма яркостей радиолокационных изображений.
1. НН-НН, УУ-УУ. Низкий уровень когерентности наблюдается на реке и еще нескольких участках, покрытых водой. Этот факт объясняется временной декорреляцией. Для воды отсутствует зависимость от поляризации, что наглядно демонстрируется во всех рассматриваемых случаях.
2. НУ-НУ. Наряд
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.