包头企业网站制作,三水 网站建设,电商网站设计培训,县网站建设检查情况汇报洪水发生时候大多数是阴雨天气#xff0c;光学影像基本上拍不到有效影像。雷达影像这时候就能发挥其不受天气影像的优点。现在星载的雷达卫星非常多#xff0c;如高分三号、陆探一号、海丝一号#xff08;巢湖一号#xff09;、哨兵1号等。本文以哨兵1号L1地距(GRD)产品来介… 洪水发生时候大多数是阴雨天气光学影像基本上拍不到有效影像。雷达影像这时候就能发挥其不受天气影像的优点。现在星载的雷达卫星非常多如高分三号、陆探一号、海丝一号巢湖一号、哨兵1号等。本文以哨兵1号L1地距(GRD)产品来介绍在洪水监测中的处理技术其他雷达数据处理类似。
1 数据情况
因为要进行前后对比因此需要两个时相哨兵1数据
1、2023年8月2日S1A_IW_GRDH_1SDV_20230802T214703_***.
2、2023年7月21日S1A_IW_GRDH_1SDV_20230721T214702__***.
注下载数据时候一般有三种格式下SLC、GRD、GRDCOG这里下载GRD即可。
2 处理流程
如下图为处理流程可根据实际情况进行修改。 整个流程可分为两部分SAR图像预处理和洪水信息提取。其中洪水信息提取采用的是分类后处理对比即采用一种分类方法获取水灾前后的水面积信息然后对两时相提取的水面积信息做对比得到水面积变化信息增加部分就是洪水淹没部分。
3 SAR图像预处理
SARscape中提供流程化处理工具/SARscape/Basic/Intensity Time Series Workflow。也提供分步式处理工具本文使用分步处理工具来介绍。
在处理之前为SARscape选择一套适合哨兵1数据的默认处理参数Toolbox中单击/SARscape/Preferences在打开的界面中单击Load Preferences选择Sentinel TOPSAR。
3.1 数据导入
SARscape5.6之后版本直接支持哨兵1的压缩包格式因此导入数据的时候不需要解压缩。
1Toolbox中打开SARscape/Import Data/SAR Spaceborne/Single Sensor/Sentinel-1。
2数据输入面板Input Files选择两期压缩包文件。
3可选文件面板Option file可以选择一个矢量文件对SAR数据进行裁剪这里不选择。
4参数设置面板Parameters按照默认。
5数据输出面板Output Files选择一个输入目录。
6点击Exec执行处理。
得到两个时相、两个极化四个SAR图像。 3.2 图像配准
由于是两个时相SAR数据使用自动SAR图像配准工具进行配准处理。
1在Toolbox中选择/SARscape/Basic/Intensity Processing/Coregistration。
2在打开的Coregistration面板中
数据输入Input Files面板选择一个SAR数据作为基准Input Reference File。其余的数据作为待配准影像Input File List。可选文件Optional Files面板 DEM File选择一个DEM数据可以提高配准精度特别是高分辨率SAR数据和地形起伏较大区域以及配准不同入射角图像的配准。由于该地区为平原这里不选择DEM数据。
参数设置Parameters面板按照默认参数。
注设置Global-Generate Quick Look:False不输出快视图能提高一点处理速度。
数据输出Output Files面板选择输出目录。
3单击Exec按钮执行配准过程。 执行完之后生成一个后缀为_meta的索引文件每一景数据的配准结果作为一个波段在该文件中类似于一个多波段数据以及一个.series时间序列文件。
配准精度基本能达到亚像素如下为配准效果图。 3.3 图像滤波
斑点类似噪音信号特征一般产生于相干系统比如SAR和激光雷达系统。表现为随机的“椒盐”散落在图像上。
SARscape提供两大类滤波用于单波段雷达图像的滤波和多时相雷达图像滤波。本例子中使用多时相雷达图像滤波效果比卷积滤波要好。
(1) 在Toolbox中选择/SARscape/Basic/Intensity Processing/Filtering/De Grandi Spatio-Temporal Filtering。
(2) 打开De Grandi Spatio-Temporal Filtering面板
数据输入Input Files项选择配准好的四个数据。参数设置Parameters项按照默认。
注设置Global-Generate Quick Look:False不输出快视图能提高一点处理速度。
Output Files面板数据输出路径和文件名按照默认。文件名自动添加_fil后缀。
(3) 单击Exec执行。
多时相滤波阈值斑点噪声的效果还是非常好的如下图所示。 3.4 地理编码辐射定标
这一步将前面配准、滤波处理得到的结果进行地理编码和辐射定标得到各个时相数据的雷达强度图像或者后向散射系数图像。
该步骤可选择DEM数据参与地理编码提高几何精度这里使用/SARscape/Import Data/DEM Extraction/ALOS World 3D 30m 工具自动下载SAR图像范围内的DEM操作比较简单这里不详细介绍。
1在Toolbox中选择/SARscape/Basic/Intensity Processing/Geocoding/Geocoding and Radiometric Calibration。
2打开地理编码和辐射定标面板Geocoding and Radiometric Calibration。
Input file鼠标单击Brower按钮按住shift键将上一步滤波得到的4景数据全选点击打开数据列在Input File List列表下。Optional Files面板Geometry GCP File和Area File应用于选择True area后向散射系数反演方法时候这两个文件是可选项这里不使用这两个文件。DEM/Cartographic System面板输入DEM文件或投影信息。若是输入DEM数据最后输出结果默认以DEM投影参数为准。如果不输入DEM数据则设置Output Projection。这里输入DEM文件Parameters面板主要参数Principal Parameters 像元大小X Grid Size15像元大小Y Grid Size15辐射定标Radiometric CalibrationTure
注这里辐射定标为后向散射系数如果采用雷达水指数方式提取水体这里建议定标为后向散射系数。其他水体提取方法看情况来定。
散射面积Scattering AreaLocal Incidence Angle辐射归一化Radiometric NormalizationFalse辐射归一化方法Normalization MethodTrue局部入射角Local Incidence AngleFalse输出类型Output typedB
注:输出类型linear和Db的关系为 10*log
注其他参数按照默认绝大多数情况下使用默认参数就能得到较好的结果。
Output Files面板输出路径和文件名按照默认自动添加了_geo后缀。
3单击Exec执行。
在生成结果中默认会生成带有坐标、tif格式的快视图* _ql.tif如果后面采用目视解译的方法提取水体信息可以直接使用该快视图图像。如下图为生成的快视图。 注背景透明显示了。
4洪水信息提取与成果整理
在SAR图像上有水体的地方一般显示黑色。可选择很多方法来提取水体信息。
在应急情况下其实手动提取水面积是最快精度也最高的方式。当然如果事先有利用大量样本训练好的深度学习模型深度学习方法也是效率很高的一种方法。如下为几种方法的总结 方法 说明 阈值分割法 在平原区域效果良好几乎不需要人工编辑但是在山区阴影同时都被提取出来了。需要使用分类后处理的工具进行人机交互处理。 决策树分类方法 加入DEM可有效避免山区阴影的混淆对于坡度大的区域效果显著。后期仍然需要一定量的人工编辑但工作量较阈值法小。 深度学习方法 效果良好需要前期进行充分的影像水体特征分析表现为选择若干有代表性的子区域可有效区分山体阴影和水体前期工作量较大优势是训练好的水体提取模型可以用于同类型多幅影像多个地区的水体提取适用于批量处理。 面向对象方法 可直接获取水域边界加入DEM作为辅助数据对山体阴影的抑制也有作用。 人工魔术棒 精度最高需要人工参与。
下面简单介绍ENVI中人工魔术棒的方法。
1打开地理编码中得到的TIF快视图。
2工具栏中打开ROI Tool按住Ctrl鼠标左键在水域地方点击鼠标。
3打开魔术棒工具栏同时也在SAR图像上选择了一部分区域。
把Use Pyramids 去掉单波段的SAR图像可以不使用金字塔来识别如果使用金字塔图像识别有可能会在低分辨率的图层上识别。根据情况来设置Threshold大小这个阈值越大可识别的范围越大精度可能越低。
注按住Ctrl键可以同时识别多个地方 4右键有四个菜单。
Accept Multi Part接受本次识别。Clear Multi Part取消本次识别。Select Part选择一个分块。Remove Holes移除中间的洞这个视情况来使用。
注魔术棒工具多使用体会有很多的使用技巧。
5要想对已经接受并生成了ROI的图斑进行编辑直接在ROI图斑右键选择编辑菜单即可。
6所有的识别都完成了可以在ROI Tool中年选择File-Export-Export to Shapefile输出为矢量文件。
同样的方法可以对另外一个时相的SAR图像进行识别对两个结果进行对比分析得到洪水区。
