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高分三号ScanSAR &TopSAR数据处理

时间:2024-03-27 17:44:07浏览次数:29  
标签:Files 输出 Parameters 高分 三号 ScanSAR 数据 TopSAR

高分三号卫星是中国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)成像卫星,于2016年8月10日在太原卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功发射升空。高分三号B/C(也称为1米C-SAR 01星和02星)分别于2021年11月23日和2022年4月7日成功发射,相比于高分三号卫星,1米C-SAR采用了TOPSAR模式替代传统扫描模式(ScanSAR)。两星与高分三号卫星形成三星组网,单侧视情况下平均重访周期由单星3天缩短至三星小于1天。

本文介绍GF3B/C的L1A级TopSAR成像数据的处理,GF3 ScanSAR数据类似操作。在SARscape5.7下完成,包括数据导入、多视处理、滤波处理、地理编码,这些处理步骤可根据应用需求来选择。

SARscape5.7下载与试用:https://envi.geoscene.cn/sar_license

补丁下载: https://pan.baidu.com/s/1LIHP3rbI3CFUmv-CNQlX9g?pwd=ENVI

高分三号卫星概述

高分三号TOPSAR模式三种成像模式,如下表所示。从文件名上很难区分具体是哪种成像模式,可打开.meta.xml文件,找到以下属性来判断。

        <NominalResolution>50</NominalResolution>

        <WidthInMeters>300</WidthInMeters>

L1A级TopSAR数据有三个分片图像组成,以_Strip_0、_Strip_1、_Strip_2后缀标识。

成像模式名称

分辨率/m

幅宽/km

极化方式

TOPSAR模式

窄幅

50

300

双极化

宽幅

100

500

双极化

全球观测

500

650

双极化

高分三号数据导入

  1. 在Toolbox中,双击/SARscape/Import Data/SAR Spaceborne/GAOFEN-3工具,打开Import Gaofen-3面板。
  2. 数据输入(Input Files):点击,输入高分三号数据.meta.xml文件
  3. 参数设置(Parameters):主要参数(Principal Parameters),设置如下参数。
  4. 极化方式(Polarization):ALL,输出所有的极化数据;

注:若不需要所有极化的数据,可以选择只输出同极化或者交叉极化的数据;

  • 对数据重命名(Rename the File Using Parameters):True。软件会自动在输入文件名的基础上增加几个标识字母,如增加“_VV_slc”。

注:软件自动识别GF-3数据的模式。

      5.数据输出(Output Files)

输出文件(Output file list):自动读取ENVI默认的数据输出目录以及输入面板中的数据文件名。

注:1、如果要修改输出文件名,在需要修改行中右键选择Edit,输入文件名;

2、如果要修改输出的路径,在需要修改行中右键选择Change Output Directories,选择新的路径。

      6.单击Exec按钮开始执行。

注:这个版本会弹出一个对话框提示目前只是初步支持TOPSAR数据格式,点击确定即可。

生成的结果除了图像文件外,还包括KML和Shapefile格式的图像轮廓线。

图1 高分三号数据导入面板

数据导入的结果包slc数据、地理坐标系的矢量范围shapefile文件以及kml文件,如下图是导入后的数据文件。

图2 导入列表

参数设置

本例使用的是50米分辨率的窄幅数据。

系统参数设置:在Toolbox中,双击/SARscape/Preferences/Preferences specific。在参数设置界面中,选择Load Preferences->LR(coarser than 30m),再点击General parameters选项,设置Cartographic Grid Size(m):50。

选做:在Toolbox中,双击/SARscape/Preferences/Preferences common。选择General parameters选项,设置Generate Quick Look:False。不生成结果快视图,节约时间和硬盘空间。

多视

单视复数(SLC)SAR图像产品包含很多的斑点噪声,为了得到最高空间分辨率的SAR图像,SAR信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均,目的是为了抑制SAR图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率,降低了空间分辨率,同时也从SLC产品中得到雷达强度图像。

高分三号数据在数据导入后生成的数据类型为复合数据类型(Complex),默认显示的是雷达强度图像(magnitude值)。因此该多视处理为选做步骤。

  1. 在Toolbox中,双击/SARscape/Basic/Intensity Processing/Multilooking工具,打开Multilooking面板。
  2. 数据输入(Input Files):单击按钮,选择上一步导入的*_slc_list数据,如果导入2种极化的slc数据可以同时选择,软件根据元数据文件和设置的制图分辨率自动算出距离向视数(Range Looks)和方位向视数(Azimuth Looks)。
  3. 参数设置(Parameters):主要参数(Principal Parameters)中,参数按照默认。
  4. 数据输出(Output Files):输出路径及文件名按照默认,结果自动添加_pwr后缀。
  5. 单击Exec按钮执行。

图3 多视处理参数面板

图4 多视后结果

单通道强度数据滤波

  1. Toolbox中,双击/SARscape/Basic/Intensity Processing/Filtering/Filtering Single Image,打开Filtering Single Image面板。
  2. 数据输入(Input Files):点击,输入上一步得到的强度数据。
  3. 参数设置(Parameters):主要参数设置(Principal Parameters):
  • 滤波方法(Filter Method):提供了八种滤波方法,本例选择Frost方法。
  • 方位向窗口大小(Azimuth Window Size):5
  • 距离向窗口大小(Range Window Size):5
  • 等值视数(Equivalent Number of Looks):-1

注:1、窗口设置越大,滤波效果越平滑,需要的时间越长。

2、不同的滤波方法会激活不同的参数。

      4.数据输出(Output Files):输出路径和文件名按照默认,自动添加了_fil的后缀。

      5.单击Exec执行。

图5 滤波结果(左-滤波前,右-滤波后)

地理编码&辐射定标

  1. Toolbox中,双击/SARscape/Basic/Intensity Processing/Geocoding/Geocoding and Radiometric Calibration,打开Geocoding and Radiometric Calibration面板:
  2. 数据输入(Input Files):选择上一步得到的滤波结果。
  3. 可选文件(Optional Files):Geometry GCP File文件是可选项,这里不使用。
  4. 投影参数(DEM/Cartographic System):DEM为可选项。如果输入了DEM数据,则输出的结果的投影以DEM为准。输入DEM数据可以提高几何定位精度。

注:如果需要输入dem数据,推荐使用SARscape/Import Data/DEM Extraction/ALOS World 3D 30m工具自动下载30米DEM数据。

     5.参数设置(Parameters):主要参数(Principal Parameters)

  • 像元大小(X Grid Size):50
  • 像元大小(Y Grid Size):50
  • 辐射定标(Radiometric Calibration):Ture(默认)

注:如不进行辐射定标,得到的为无量纲的Beta值,即雷达亮度值。如进行辐射定标处理,得到的是Sigma计量单位后向散射系数。

  • 散射面积(Scattering Area):Local Incidence Angle。
  • 辐射归一化(Radiometric Normalization):Ture(默认)。

注:辐射归一化后得到的为Gamma计量单位。

  • 局部入射角校正(Local Incidence Angle):False
  • 输出类型(Output type):Linear (默认)

注:输出类型linear和Db的关系为:∂^0 (Db)=10*log∂^0

     6.数据输出(Output Files):输出路径和文件名按照默认,自动添加了_geo后缀。

     7.单击Exec执行。

图6 地理编码后结果

 

标签:Files,输出,Parameters,高分,三号,ScanSAR,数据,TopSAR
From: https://www.cnblogs.com/enviidl/p/18099872

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