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全球星载SAR正射影像研制原理与方法 版权信息
- ISBN：9787030714381
- 条形码：9787030714381 ; 978-7-03-071438-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
全球星载SAR正射影像研制原理与方法 内容简介
本书针对目前在轨SAR卫星的成像特性，结合优选覆盖的观测任务，提出一套适用于优选超大规模SAR卫星正射影像产品研制的数据处理技术体系。具体内容包括：星载SAR区域成像任务规划、星载SAR影像几何定标、星载SAR影像自动匹配、星载SAR影像区域网平差、星载SAR影像正射纠正与更新、星载SAR影像强度一致性处理与镶嵌等。基于这套技术体系，利用我国高分三号卫星优选覆盖的影像数据进行正射影像产品生产，生产实践结果验证了本书所提出技术体系的有效性和可行性。 本书可供测绘、国土、航天、规划、农业、林业、资源环境、遥感、地理信息系统等地理空间信息相关行业的生产技术人员和科研工作者参考。
全球星载SAR正射影像研制原理与方法 目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 高分辨率星载SAR系统发展现状 1
1.2 国外典型高分辨率星载SAR卫星系统简介 4
1.2.1 加拿大Radarsat-2 4
1.2.2 德国TerraSAR-X 5
1.2.3 意大利COSMO-Skymed 7
1.2.4 日本ALOSPALSAR 9
1.3 国内典型高分辨率星载SAR卫星系统简介 11
1.3.5 HJ-1C 11
1.3.6 高分三号 12
1.3.7 海丝一号 13
1.4 全球正射影像产品现状 14
1.5 全球星载SAR正射影像研制的关键问题 16
参考文献 16
第2章 星载SAR区域成像任务规划 19
2.1 全球覆盖星载SAR成像需求分析 19
2.2 全球覆盖星载SAR任务规划建模准备 20
2.2.1 规划过程的合理简化假设 20
2.2.2 从规划需求到模型要素转换 20
2.3 全球覆盖星载SAR任务规划模型构建 21
2.3.1 决策变量 21
2.3.2 目标函数 22
2.3.3 约束条件 22
2.4 全球覆盖星载SAR任务规划算法求解 23
2.4.1 基于NSGA-II算法的规划模型求解 23
2.4.2 卫星成像条带计算 23
2.4.3 区域目标有效覆盖面积计算 24
2.5 实验结果与分析 25
2.5.1 应用方案设计 25
2.5.2 实验区概况 27
2.5.3 全球一张图应用成果 29
参考文献 33
第3章 星载SAR影像几何定标 34
3.1 距离-多普勒模型 34
3.2 星载SAR影像几何定位误差分析 35
3.2.1 SAR载荷引入的误差 36
3.2.2 卫星平台引入的误差 37
3.2.3 观测环境引入的误差 39
3.2.4 地面处理引入的误差 40
3.2.5 误差消除分析 41
3.3 顾及大气延迟的星载SAR影像高精度几何定标 42
3.3.1 大气延迟改正 43
3.3.2 角反射器像平面坐标提取 44
3.3.3 顾及大气延迟的几何定标模型 45
3.3.4 多时序SAR影像联合定标策略 47
3.4 实验结果与分析 47
3.4.1 实验数据介绍 47
3.4.2 GF-3卫星几何定标与精度验证 49
参考文献 54
第4章 星载SAR影像自动匹配 56
4.1 星载SAR影像匹配原理 56
4.1.1 基于逐级匹配的星载SAR影像匹配 56
4.1.2 基于泊松采样的匹配点优选方法 62
4.2 基于并行计算的星载SAR影像匹配策略 64
4.3 星载SAR影像匹配实验与分析 66
4.3.1 SAR影像匹配实验验证 66
4.3.2 全球SAR影像匹配实验 68
参考文献 72
第5章 星载SAR影像区域网平差 74
5.1 星载SAR影像通用几何定位模型 74
5.1.1 RPC模型构建 74
5.1.2 RPC模型求解 76
5.2 星载SAR影像区域网平差原理 79
5.2.1 基于RPC模型的星载SAR影像区域网平差 79
5.2.2 基于DEM约束的星载SAR影像区域网平差 81
5.2.3 大规模区域网平差快速求解策略 85
5.2.4 基于选权迭代法的粗差剔除策略 89
5.3 实验结果与分析 92
5.3.1 全国GF-3SAR影像区域网平差实验 92
5.3.2 全球GF-3SAR影像区域网平差实验 94
参考文献 96
第6章 星载SAR影像正射纠正与更新 98
6.1 基于RPC模型的星载SAR影像正射纠正 98
6.2 基于叠掩补偿的正射影像生成 100
6.2.1 叠掩区域判定 100
6.2.2 叠掩掩膜生成 106
6.2.3 叠掩区域补偿 108
6.3 基于CPU/GPU协同的快速正射纠正 109
6.3.1 程序结构优化 111
6.3.2 显存访问方式优化 112
6.3.3 指令吞吐量优化 113
6.4 星载SAR正射影像更新 114
6.4.1 控制点自动提取 114
6.4.2 基于不规则三角网的星载SAR正射纠正 114
6.5 实验结果与分析 115
6.5.1 SAR影像单景正射纠正实验验证 115
6.5.2 基于叠掩补偿的星载SAR正射纠正实验 128
6.5.3 全球星载SAR正射影像生成及精度验证 133
参考文献 136
第7章 星载SAR影像强度一致性处理与镶嵌 138
7.1 大范围SAR影像强度一致性处理算法 138
7.1.1 随机交叉观测SAR影像强度校正 139
7.1.2 多视强度补偿 145
7.1.3 利用低分辨率强度基准底图对源影像强度校正 147
7.2 大范围SAR影像镶嵌 151
7.2.1 获取校正后SAR影像有效范围 152
7.2.2 计算重叠影像间的平分线 153
7.2.3 生成Voronoi多边形 155
7.2.4 接缝线网络自动优化 157
7.2.5 基于接缝线网络的影像镶嵌 158
7.3 实验结果与分析 159
7.3.1 全球SAR影像强度一致性校正应用分析 159
7.3.2 全球SAR影像自动镶嵌实验验证 162
参考文献 163
第1章 绪论 1
1.1 高分辨率星载SAR系统发展现状 1
1.2 国外典型高分辨率星载SAR卫星系统简介 4
1.2.1 加拿大Radarsat-2 4
1.2.2 德国TerraSAR-X 5
1.2.3 意大利COSMO-Skymed 7
1.2.4 日本ALOSPALSAR 9
1.3 国内典型高分辨率星载SAR卫星系统简介 11
1.3.5 HJ-1C 11
1.3.6 高分三号 12
1.3.7 海丝一号 13
1.4 全球正射影像产品现状 14
1.5 全球星载SAR正射影像研制的关键问题 16
参考文献 16
第2章 星载SAR区域成像任务规划 19
2.1 全球覆盖星载SAR成像需求分析 19
2.2 全球覆盖星载SAR任务规划建模准备 20
2.2.1 规划过程的合理简化假设 20
2.2.2 从规划需求到模型要素转换 20
2.3 全球覆盖星载SAR任务规划模型构建 21
2.3.1 决策变量 21
2.3.2 目标函数 22
2.3.3 约束条件 22
2.4 全球覆盖星载SAR任务规划算法求解 23
2.4.1 基于NSGA-II算法的规划模型求解 23
2.4.2 卫星成像条带计算 23
2.4.3 区域目标有效覆盖面积计算 24
2.5 实验结果与分析 25
2.5.1 应用方案设计 25
2.5.2 实验区概况 27
2.5.3 全球一张图应用成果 29
参考文献 33
第3章 星载SAR影像几何定标 34
3.1 距离-多普勒模型 34
3.2 星载SAR影像几何定位误差分析 35
3.2.1 SAR载荷引入的误差 36
3.2.2 卫星平台引入的误差 37
3.2.3 观测环境引入的误差 39
3.2.4 地面处理引入的误差 40
3.2.5 误差消除分析 41
3.3 顾及大气延迟的星载SAR影像高精度几何定标 42
3.3.1 大气延迟改正 43
3.3.2 角反射器像平面坐标提取 44
3.3.3 顾及大气延迟的几何定标模型 45
3.3.4 多时序SAR影像联合定标策略 47
3.4 实验结果与分析 47
3.4.1 实验数据介绍 47
3.4.2 GF-3卫星几何定标与精度验证 49
参考文献 54
第4章 星载SAR影像自动匹配 56
4.1 星载SAR影像匹配原理 56
4.1.1 基于逐级匹配的星载SAR影像匹配 56
4.1.2 基于泊松采样的匹配点优选方法 62
4.2 基于并行计算的星载SAR影像匹配策略 64
4.3 星载SAR影像匹配实验与分析 66
4.3.1 SAR影像匹配实验验证 66
4.3.2 全球SAR影像匹配实验 68
参考文献 72
第5章 星载SAR影像区域网平差 74
5.1 星载SAR影像通用几何定位模型 74
5.1.1 RPC模型构建 74
5.1.2 RPC模型求解 76
5.2 星载SAR影像区域网平差原理 79
5.2.1 基于RPC模型的星载SAR影像区域网平差 79
5.2.2 基于DEM约束的星载SAR影像区域网平差 81
5.2.3 大规模区域网平差快速求解策略 85
5.2.4 基于选权迭代法的粗差剔除策略 89
5.3 实验结果与分析 92
5.3.1 全国GF-3SAR影像区域网平差实验 92
5.3.2 全球GF-3SAR影像区域网平差实验 94
参考文献 96
第6章 星载SAR影像正射纠正与更新 98
6.1 基于RPC模型的星载SAR影像正射纠正 98
6.2 基于叠掩补偿的正射影像生成 100
6.2.1 叠掩区域判定 100
6.2.2 叠掩掩膜生成 106
6.2.3 叠掩区域补偿 108
6.3 基于CPU/GPU协同的快速正射纠正 109
6.3.1 程序结构优化 111
6.3.2 显存访问方式优化 112
6.3.3 指令吞吐量优化 113
6.4 星载SAR正射影像更新 114
6.4.1 控制点自动提取 114
6.4.2 基于不规则三角网的星载SAR正射纠正 114
6.5 实验结果与分析 115
6.5.1 SAR影像单景正射纠正实验验证 115
6.5.2 基于叠掩补偿的星载SAR正射纠正实验 128
6.5.3 全球星载SAR正射影像生成及精度验证 133
参考文献 136
第7章 星载SAR影像强度一致性处理与镶嵌 138
7.1 大范围SAR影像强度一致性处理算法 138
7.1.1 随机交叉观测SAR影像强度校正 139
7.1.2 多视强度补偿 145
7.1.3 利用低分辨率强度基准底图对源影像强度校正 147
7.2 大范围SAR影像镶嵌 151
7.2.1 获取校正后SAR影像有效范围 152
7.2.2 计算重叠影像间的平分线 153
7.2.3 生成Voronoi多边形 155
7.2.4 接缝线网络自动优化 157
7.2.5 基于接缝线网络的影像镶嵌 158
7.3 实验结果与分析 159
7.3.1 全球SAR影像强度一致性校正应用分析 159
7.3.2 全球SAR影像自动镶嵌实验验证 162
参考文献 163
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全球星载SAR正射影像研制原理与方法 节选
第1章 绪论 1.1 高分辨率星载SAR系统发展现状 作为一种主动式微波传感器，合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）具有不受光照和云雨等气候条件的限制，实现全天时、全天候对地观测的特点，甚至可以透过地表或植被获取其掩盖的信息，这些特点使其在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查、农作物估产、测绘等民用领域具有广泛的应用前景，在军事领域更具有独*的优势（魏钟铨，2001）。近年来高分辨率SAR系统的科技进步备受地球科学及相关领域研究人员的重视，得到了迅速蓬勃的发展。 美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）于1978年6月28日发射了**颗合成孔径雷达卫星Seasat-1（L 波段，HH 极化），首次获取了大范围高分辨率海域图，距离和方位分辨率均为25 m ，引起了遥感领域科技工作者的广泛关注 （Evans et al.，2005）。Seasat-1卫星的成功发射激发了美国国家航空航天局对SAR技术的研究热情，进入20世纪80年代以后，美国国家航空航天局开始大力发展星载SAR技术，先后利用航天飞机将航天飞机成像雷达（shuttle imaging radar，SIR）SIR-A（1981年11月）、SIR-B（1984年10月）和SIR-C（1994年4月）送入了太空（Jordan et al.，1995；Cimino et al.，1986；Ford et al.，1982；Elachi et al.，1982；Settle et al.，1982）。其中，SIR-A 显示出SAR能够穿透地物表面进行探测（金仲辉，1993；Schaber et al.，1986；McCauley et al.，1986，1982）。但其天线波束指向固定，对地观测的时效性受到了限制。SIR-B 针对这一问题进行了改进，其天线波束指向可以机械改变，提高了对目标区域的观测时效性（Cimino et al.，1987；Elachi et al.，1986）。为了改进影像质量，美国国家航空航天局提出需要对比多种频率和多种极化的电磁波与地表相互作用的结果，以确定电磁波的*佳频率范围和极化。因此，在SIR-A 和SIR-B 基础上发展起来的SIR-C SAR系统拥有L/C/X 三个波段，具有全极化能力，其入射角和照射区域都可在大范围内进行调整（Way，1993）。合成孔径雷达不仅能够广泛应用于防灾减灾等民用领域，而且在军事应用中更具有独*优势。于是美国将其研究重点转入军用雷达卫星的研制，在1988年12月成功发射了一颗高分辨率SAR卫星“长曲棍球-1（Lacrosse-1）”，此后相继发射了多颗“长曲棍球”（Lacrosse ）系列SAR卫星，主要用于军事侦察，其星载SAR技术实力在国际上处于领先的位置（邵立新，2012）。 20世纪90年代后，世界范围内星载SAR的发展都加快了速度（芮本善，1996）。欧盟地区一直引领民用SAR技术的发展，欧洲遥感卫星（European Remote Sensing Satellite，ERS）ERS-1、ERS-2、Envisat-1是欧洲太空局分别于1991年、1995年和2002年发射的地球资源卫星，三颗卫星上都搭载了C 波段的SAR系统（Louet，1999；D’Elia，1996；Francis，1986）。其中ERS-1和ERS-2上的SAR系统参数基本一致。ERS-1和ERS-2获取的数据被世界各国广泛使用，是性能较好的SAR系统之一，且发布的数据产品进行了系统几何定标（Mohr，2001）。与此同时，其他国家也在大力发展星载SAR技术，影响力较大的是日本和加拿大。日本地球资源卫星（Japanese Earth Resouce Satellite，JERS）JERS-1几乎与ERS-1同期发射，除波段不同外，总体性能与ERS-1相似，主要用于国土测绘和自然灾害监测，其无控制点定位精度与ERS-1相比要差一个数量级（Shimada，1996）。加拿大的Radarsat-1与ERS-2同一年发射，与ERS 有很多相同之处，C波段、单极化（HH），并具有多种工作模式（Srivastava，2003）。与其他卫星都相应搭载了多种传感器不同的是，Radarsat-1是**颗以SAR系统为主载荷的卫星，这也说明星载SAR技术正越来越受到重视。2000年2月，在SIR-C/X-SAR的基础上，美国成功完成了航天飞机雷达地形测绘使命（shuttle radar topographymission，SRTM）（Werner，2001），通过干涉的手段制作了覆盖地球80%以上陆地表面的数字高程模型（digital elevation model，DEM）。 21世纪以来，世界各国都在规划和研制星载SAR技术。星载SAR技术也呈现出多个明显的发展趋势，例如观测模式兼顾分辨率与测绘带宽度，SAR载荷具有多种极化方式、多种成像模式等（李春升，2016；邓云凯，2012）。2006年1月24日，由日本宇宙开发事业团（National Space Development Agency of Japan，NASDA ）和日本资源观测系统组织（Japan Resources Observation SystemOrganization，JAROS）联合研制的先进陆地观测卫星（advanced land observingsatellite，ALOS）成功发射，搭乘的相阵型L 波段合成孔径雷达（phased array typeL-band synthetic aperture radar，PALSAR）为L 波段、全极化的传感器；日本成功将L 波段的高分辨率ALOS PALSAR系统送上太空（Rosenqvist，2007）。2007年，世界范围内共计有4颗搭载SAR系统的卫星发射成功，分别为意大利的COSMO-Skymed-1/2、德国的TerraSAR-X 和加拿大的Radarsat-2，值得一提的是TerraSAR-X 和COSMO-Skymed 系列，这两颗卫星的*高空间分辨率已接近亚米级（Thompson，2011；Covello，2010；Mittermayer，2010）。2008年，以色列成功发射了TecSAR-1 ，其*高分辨率可达0.7 m，在该系统中提出了一种新的成像模式——镶嵌（mosaic ）模式，所获取的影像具有高影像分辨率和宽测绘带两个优点（Naftaly，2013）。意大利的COSMO-Skymed-3和COSMO-Skymed-4分别于2008年和2010年发射，与之前发射的两颗卫星一起组成了SAR卫星星座。2010年，德国成功发射TanDem-X，TanDem-X 与TerraSAR-X 组网工作，能够获取地球表面DEM（杜亚男，2015）。作为Envisat-1的后续星，欧洲分别于2014年和2016年发射了Sential-1A 和Sential-1B（Schubert，2017）。2014年，以色列发射了TecSAR-2 ，分辨率相较于TecSAR-1有所提升，*高空间分辨率达到0.46 m 。美国也从2010年开始陆续发射了未来成像构架（future imagery architecture，FIA）卫星，该卫星为接替“长曲棍球”系列卫星而设计，FIA 卫星拥有0.3 m 的超高分辨率（张世永等，2013）。表1.1列出了国外典型星载SAR系统及其参数。 表1.1 国外典型星载SAR系统及其参数 我国星载SAR技术起步较晚，直到1979年，才通过自主研制的SAR系统成功获得**批SAR影像。随后我国在该技术领域加大投入，也取得了很大的进步和发展（邓云凯等，2012）。2012年发射的“环境一号”C 卫星（HJ-1C ）空间分辨率*高可达5 m，该星几何定位精度条带模式为300 m、扫描模式为500 m（张润宁等，2014；王毅，2012）。2016年8月发射的高分三号（GF-3）SAR卫星具备12种成像模式，工作频段是C 波段，*高分辨率为1 m，其无控制点几何定位精度优于50 m（张庆君，2017）。2020年12月中国首颗商业SAR卫星“海丝一号”成功发射，这是一颗轻小型的C 波段SAR卫星，实际重量不超过185 kg，同时成像分辨率*高可达1 m，*大幅宽为100 km 。2021年4月，我国首颗网络化智能微波遥感小卫星“齐鲁一号”成功发射，搭载了国内首台Ku 波段SAR载荷，主要开展在轨实时任务规划、SAR数据智能处理及面向终端的智能信息服务等关键技术验证。目前，我国星载SAR技术发展日趋成熟，在轨10余颗卫星，覆盖多个频段，具有多种成像模式和极化方式，分辨率*高可实现亚米级，未来我国还将发展多颗新体制SAR卫星（珞珈二号01星等），继续推动国产星载SAR技术的进步。 1.2 国外典型高分辨率星载SAR卫星系统简介 1.2.1 加拿大Radarsat-2 Radarsat-2是由加拿大航天局（Canadian Space Agency，CSA）和麦克唐纳？德特威勒联合有限公司（MacDonald，Dettwiler and Associates Ltd，MDA）联合出资开发的星载合成孔径雷达系统。Radarsat-2是加拿大继Radarsat-1之后的新一代商用合成孔径雷达卫星。为了保持数据的连续性，Radarsat-2继承了Radarsat-1所有的工作模式，并在原有的基础上增加了多极化成像、3 m 分辨率成像、双通道（dual-channel ）成像和运动目标检测实验（moving object detection experiment，MODEX）。Radarsat-2与Radarsat-1拥有相同的轨道，但是比Radarsat-1滞后30 min，这是为了获得两星干涉数据。Radarsat-2的用途是给用户提供全极化方式的高分辨率星载合成孔径雷达影像，在地形测绘、环境监测、海洋和冰川的观测等方面都有很高的应用价值。Radarsat-2卫星系统参数见表1.2，Radarsat-2卫星波束模式特征参数见表1.3。 表1.2 Radarsat-2卫星系统参数 表1.3 Radarsat-2波束模式特征参数 1.2.2 德国TerraSAR-X TerraSAR-X 卫星于1997年由德国联邦教育及研究部、德国航空航天中心及Astrium Gmbh 公司三家单位合作开始研制，并于2007年6月发射升空。TerraSAR-X 是一颗新的高分辨率SAR卫星，其上搭载的SAR传感器工作于X 波段，波长3.2 cm ，多极化、多模式成像。这颗卫星外形近似于六角形的棱柱，长约5.2 m ，直径约2.3 m ，发射重量1 t 以上。TerraSAR-X 卫星系统参数见表1.4，TerraSAR-X 卫星轨道和姿态参数见表1.5。 表1.4 TerraSAR-X 卫星系统参数 表1.5 TerraSAR-X 卫星轨道和姿态参数 TerraSAR-X 有多种成像模式，这些成像模式可以采用不同的极化方式：单极化、双极化、全极化。其传感器成像模式几何示意图如图1.1所示，其中Hs、So、Nt、Sw 分别表示飞行高度、卫星轨道、近地航向和距离向扫描宽度，入射角范围为[θ1，θ2]。 图1.1 传感器成像模式几何示意图
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