利用升降軌道SAR數(shù)據(jù)獲取DEM的試驗(yàn)研究

王　琴，陳　蜜，，劉書軍，張鵬程

(1. 首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；

2. 北京市城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，北京 100048；

3.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048)

DEM Acquisition Study Using Raise-orbit and Lower-orbit SAR Data

WANG Qin，CHEN Mi，LIU Shujun，ZHANG Pengcheng

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利用升降軌道SAR數(shù)據(jù)獲取DEM的試驗(yàn)研究

王琴1，陳蜜1，2，劉書軍2，張鵬程3

(1. 首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；

2. 北京市城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，北京 100048；

3.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048)

DEM Acquisition Study Using Raise-orbit and Lower-orbit SAR Data

WANG Qin，CHEN Mi，LIU Shujun，ZHANG Pengcheng

摘要：首先介紹了利用InSAR技術(shù)提取DEM的原理及方法，其次對(duì)利用ENVISAT衛(wèi)星的升軌SAR數(shù)據(jù)和降軌SAR數(shù)據(jù)獲取DEM，然后對(duì)其融合，并將融合前后的DEM與SRTM3 DEM進(jìn)行比較，分析其精度。結(jié)果表明，與單獨(dú)利用升軌SAR數(shù)據(jù)或降軌SAR數(shù)據(jù)獲取的DEM相比，融合后的DEM能更好地顯示地形起伏特征，高程精度得到明顯提升，且羽化融合后的DEM精度最高，其與參考DEM─SRTM3 DEM高程差異標(biāo)準(zhǔn)差為±7.25，高程差異絕對(duì)值小于15 m的地區(qū)占95.48%。

關(guān)鍵詞：InSAR；SRTM；羽化；均值；最佳分辨率；精度

一、引言

數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)作為地球空間信息框架的基本內(nèi)容和進(jìn)行地形分析的核心數(shù)據(jù)，在氣象、水文、地質(zhì)地貌、工程建設(shè)、通信、軍事等國民經(jīng)濟(jì)和國防建設(shè)，以及人文和自然科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮著越來越大的作用，具有很高的應(yīng)用價(jià)值[1]。為了實(shí)現(xiàn)利用DEM對(duì)區(qū)域地形表面的數(shù)字化表達(dá)，國內(nèi)外研究人員一直在不斷地進(jìn)行研究，以求在盡可能短的時(shí)間內(nèi)獲取大面積、高質(zhì)量的地形信息[2]。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)高質(zhì)量地形信息的研究無論是從廣度上還是深度上都有了很大的推進(jìn)。特別是近20年來，合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(interferometric synthetic aperture radar，InSAR)技術(shù)的迅速發(fā)展，使快速高效地獲取大面積、高質(zhì)量的DEM數(shù)據(jù)成為可能，為獲取地球表面的地形信息提供了一種全新的高精度測(cè)量方法，是雷達(dá)遙感研究的一個(gè)新動(dòng)向。

目前，利用InSAR技術(shù)獲取DEM在國內(nèi)的許多地區(qū)已經(jīng)有了成功的應(yīng)用，顯示了這種方法對(duì)于獲取高精度DEM具有重大意義。根據(jù)干涉雷達(dá)的視線向模糊問題可知，干涉雷達(dá)直接觀測(cè)到的數(shù)據(jù)并不是地面的真實(shí)形變，而是各個(gè)方向形變投影到雷達(dá)脈沖入射方向(LOS)的形變矢量[3]。而且干涉雷達(dá)對(duì)不同方向形變的敏感性差異很大，僅使用一個(gè)觀測(cè)方向的數(shù)據(jù)會(huì)由于雷達(dá)疊掩和陰影等因素的影響而得不到真實(shí)的地表空間信息[4]。因此，系統(tǒng)地研究利用多個(gè)觀測(cè)方向的SAR數(shù)據(jù)獲取地表的DEM具有重要意義。

二、InSAR獲取DEM的原理

合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量是基于雷達(dá)信號(hào)的相干處理，利用以一定的時(shí)間間隔和輕微的軌道偏離對(duì)同一地區(qū)重復(fù)觀測(cè)得到的兩幅圖像的記錄及SAR圖像的相位信息來獲取高程信息，建立目標(biāo)區(qū)域的數(shù)字高程模型，得到目標(biāo)區(qū)域的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)[2]。根據(jù)SAR信號(hào)的獲取方式，可分為交軌干涉測(cè)量模式(CTI)、順軌干涉測(cè)量模式(ATI)和重復(fù)軌道干涉測(cè)量模式(RTI)。但是，無論采取哪一種模式，其基本原理都是一樣的。下面就以重復(fù)軌道干涉測(cè)量模式為例來闡述InSAR獲取DEM的基本原理。

如圖1所示，S1和S2分別代表兩個(gè)雷達(dá)天線，B為它們之間的距離，稱為基線。R和ΔR分別為斜距。α為基線與水平方向的夾角，θ為入射角，Η為天線的高度，h為地面上點(diǎn)的高程。

在不考慮有散射特性所引起的隨機(jī)相位的情況下，雷達(dá)天線上的接收機(jī)所接收到的信號(hào)的相位就只與傳播路徑有關(guān)，可表示為

(1)

(2)

圖1　InSAR基本原理

根據(jù)圖1，地面目標(biāo)點(diǎn)的高程h為

h=H-Rcosθ

(3)

結(jié)合余弦定理可得

(4)

結(jié)合式(2)、式(4)得出

(5)

綜上所述，若已知雷達(dá)天線的位置、相位差、基線、基線與水平線的夾角、入射角，就可以計(jì)算出地面目標(biāo)區(qū)域的高程值h，即利用InSAR技術(shù)可以獲取地面某點(diǎn)的高程信息[5-6]。

三、試驗(yàn)分析

1. 技術(shù)路線

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)按時(shí)序獲得的若干觀測(cè)信息，在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、綜合，以完成所需的決策和評(píng)估任務(wù)而進(jìn)行的信息處理技術(shù)。根據(jù)研究目的，試驗(yàn)需要分別將升軌SAR數(shù)據(jù)和降軌SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得升軌DEM和降軌DEM，再將其進(jìn)行融合，獲取融合DEM。本文的技術(shù)路線如圖2所示。

2. InSAR獲取DEM的試驗(yàn)研究

(1) 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

試驗(yàn)選取ENVISAT衛(wèi)星分別于2009年3月11日、2009年4月15日獲取的升軌數(shù)據(jù)和2009年2月1日、2009年4月12日獲取的降軌數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，提取InSAR DEM，數(shù)據(jù)覆蓋了厄立特里亞國埃德地區(qū)。研究區(qū)位于東非及非洲之角最北部，東部頻臨紅海，境內(nèi)中心地帶為海拔1800～2500 m的高原。試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本參數(shù)見表1[7]。

圖2　技術(shù)路線

影像序號(hào)衛(wèi)星平臺(tái)成像日期軌道號(hào)軌道方向1ENVISAT2009-03-113125升軌2ENVISAT2009-04-156095升軌3ENVISAT2009-02-012699降軌4ENVISAT2009-04-121530降軌

(2) InSAR DEM的提取

根據(jù)圖1中的流程分別利用升軌SAR影像數(shù)據(jù)對(duì)、降軌SAR影像數(shù)據(jù)對(duì)獲取兩個(gè)觀測(cè)方向的DEM，然后將不同觀測(cè)方向的DEM分別進(jìn)行羽化融合、均值融合、最佳分辨率融合，得到不同觀測(cè)方向的融合DEM。

① 羽化

羽化的原理是令選區(qū)內(nèi)外銜接的部分虛化，使所選區(qū)域與周圍的像素混合。羽化值越大，虛化范圍越寬，顏色遞變?cè)饺岷停挥鸹翟叫?，虛化范圍越窄，顏色遞變?cè)絼×?。在DEM融合過程中，重疊區(qū)域的像素值通過羽化窗口的像素值的加權(quán)平均值來確定[8]。

(6)

式中，A表示升軌DEM；D表示降軌DEM；M為融合DEM；m、n表示羽化窗口大??；i、j表示羽化窗口中心像元在圖像中的位置。

② 均值

均值是表示一組數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的量數(shù)，是反映數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的一項(xiàng)指標(biāo)。在DEM融合過程中，重疊區(qū)域的像素值通過輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)像元的像素值的算術(shù)平均值來確定。

③ 最佳分辨率

空間分辨率是指圖像中能夠識(shí)別的兩個(gè)相鄰地物的最小距離。在DEM融合過程中，重疊區(qū)域的像素值通過參考DEM(SRTM3 DEM)、輸入DEM(升軌DEM、降軌DEM)對(duì)應(yīng)像元的像素值以及空間分辨率來確定。若升軌DEM為A，降軌DEM為D，參考DEM為P，則融合DEM的像素值可表示為

(7)

對(duì)式(7)簡(jiǎn)化為

(8)

式中，RA、RD、RP分別表示升軌DEM、降軌DEM、參考DEM的空間分辨率；WA、WD、WP分別表示升軌DEM、降軌DEM、參考DEM對(duì)應(yīng)像元的像素值；W表示融合DEM的像素值。

InSAR獲取的DEM結(jié)果如圖3所示。其中，(a)為參考DEM——SRTM3DEM；(b)為升軌DEM；(c)為降軌DEM；(d)為羽化融合DEM結(jié)果；(e)為均值融合DEM結(jié)果；(f)為最佳分辨率融合DEM結(jié)果。

(3) 高程精度統(tǒng)計(jì)與分析

由于無法獲取更高精度的高程驗(yàn)證數(shù)據(jù)，試驗(yàn)過程中選用美國太空總署和國防部國家測(cè)繪局聯(lián)合測(cè)量的SRTM3DEM作為參考標(biāo)準(zhǔn)，分別對(duì)融合前后DEM的相同區(qū)域采用疊加分析的相減法進(jìn)行分析[9]，InSARDEM與參考DEM做差后的高程差異圖如圖4所示。其中(a)為升軌DEM與SRTM3DEM之差；(b)為降軌DEM與SRTM3DEM之差；(c)為羽化融合DEM與SRTM3DEM之差；(d)為均值融合DEM與SRTM3DEM之差；(e)為最佳分辨率融合DEM與SRTM3DEM之差。

圖3　InSAR DEM結(jié)果

圖4　InSAR DEM與SRTM之差

對(duì)各InSARDEM與SRTM3DEM的高程差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，升軌DEM相對(duì)于SRTM3DEM的差異均值為-4m，差異值統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差為47.56m，差異絕對(duì)值小于15m的地區(qū)占24.17%；降軌DEM相對(duì)于SRTM3DEM的差異均值為9.71m，差異值統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差為±16.93m，差異絕對(duì)值小于15m的地區(qū)占65.15%；羽化融合DEM相對(duì)于SRTM3DEM的差異均值為+1.84m，差異值統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差為±7.25m，差異絕對(duì)值小于15m的地區(qū)占95.48%；均值融合DEM相對(duì)于SRTM3DEM的差異均值為+2.39m，差異值統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差為±8.18m，差異絕對(duì)值小于15m的地區(qū)占93.09%；最佳分辨率融合DEM相對(duì)于SRTM3DEM的差異均值為+8.51m，差異值統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差為±14.44m，差異絕對(duì)值小于15m的地區(qū)占60.38%。

結(jié)合圖4和表2可以看出，融合后的DEM精度比融合前高，且羽化融合生成的DEM比均值融合、最佳分辨率融合生成的DEM精度高[10]。

表2　高程差異統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、結(jié)束語

由于在地形起伏較大的區(qū)域會(huì)出現(xiàn)透視收縮、頂?shù)孜灰埔约袄走_(dá)疊掩等現(xiàn)象，因此，僅利用單一觀測(cè)方向的SAR數(shù)據(jù)獲取DEM時(shí)，會(huì)出現(xiàn)失真現(xiàn)象，從而使得誤差較大。利用多個(gè)觀測(cè)方向的SAR數(shù)據(jù)獲取DEM，可以消除由于雷達(dá)疊掩、透視收縮等現(xiàn)象引起的失真，從而能夠降低誤差，并清晰地描述地形起伏的紋理特征，具有較高的可靠性及較強(qiáng)的實(shí)用性。

本文主要介紹了基于升軌SAR數(shù)據(jù)和降軌SAR數(shù)據(jù)生成DEM過程中融合DEM的幾種方法，并將融合前后的DEM與參考DEM通過疊加分析的相減法進(jìn)行比較分析。通過試驗(yàn)比較發(fā)現(xiàn)，融合大大提高了DEM的精度，且羽化融合生成的DEM精度比均值融合、最佳分辨率融合生成的DEM精度高。

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作者簡(jiǎn)介：王琴(1990—)，女，碩士生，主要從事環(huán)境遙感應(yīng)用研究。E-mail：476328665@qq.com

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金(41201419)

收稿日期：2014-05-14

中圖分類號(hào)：P237

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：0494-0911(2015)06-0039-05