譚 洪, 洪 峻, 仇曉蘭
(1. 中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室, 北京 100190; 2. 中國科學(xué)院電子學(xué)研究所, 北京 100190; 3. 中國科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院, 北京 100049)
?
原始數(shù)據(jù)壓縮對簡縮極化SAR極化信息的影響
譚洪1,2,3, 洪峻2,3, 仇曉蘭1,2
(1. 中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室, 北京 100190; 2. 中國科學(xué)院電子學(xué)研究所, 北京 100190; 3. 中國科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院, 北京 100049)
簡縮極化(compact polarimetric,CP)合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)是近年發(fā)展起來的一種特殊極化SAR,為了降低原始數(shù)據(jù)率,需要進行數(shù)據(jù)壓縮,壓縮誤差將影響數(shù)據(jù)的極化信息。利用仿真數(shù)據(jù),在不同信雜比下研究了當前普遍使用的4 bit截取、8∶3分塊自適應(yīng)量化(block adaptive quantization,BAQ)和8∶4 BAQ3種壓縮方法引入的極化失真,并比較了簡縮極化SAR不同工作模式對壓縮噪聲的敏感性。定義了一個指標以評價簡縮極化SAR數(shù)據(jù)的極化精度。仿真結(jié)果表明,在信雜比遠高于40 dB時8∶4 BAQ性能最佳,8∶3 BAQ性能最差,其他信雜比下3種壓縮方法性能趨于一致,而π/4模式對壓縮噪聲的敏感性最強。
合成孔徑雷達; 簡縮極化; 原始數(shù)據(jù)壓縮; 極化信息; 極化失真
簡縮極化(compact polarimetric,CP)合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)是近年來發(fā)展起來的一種特殊極化SAR,其只發(fā)射一種特殊極化方式的電磁波,比如45°線性極化或者圓極化,接收時,兩個接收天線同時接收并且極化方式相互正交,比如水平和垂直極化。與全極化SAR相比,簡縮極化SAR具有測繪帶寬更寬、數(shù)據(jù)率低、功耗低、系統(tǒng)簡單、重量輕、成本低[1-3],以及具有與全極化SAR相似的應(yīng)用效果[4-5],并且在一定條件下受電離層法拉第旋轉(zhuǎn)影響小的優(yōu)勢。目前國內(nèi)外都在積極發(fā)展該技術(shù)并應(yīng)用于實際中。已在軌運行的具備簡縮極化模式的對地觀測衛(wèi)星有印度2012年發(fā)射的RISAT-1[6]和日本2014年發(fā)射的ALOS-2[7],加拿大的RCM星座任務(wù)[8]也在計劃發(fā)射中。
在SAR原始數(shù)據(jù)獲取過程中,原始數(shù)據(jù)壓縮是降低星上下傳數(shù)據(jù)率的有效手段。目前,國內(nèi)外常用的壓縮方法包括分塊自適應(yīng)量化(block adaptive quantization,BAQ)[9-10]和N-bit均勻量化。文獻[11]分析了原始數(shù)據(jù)壓縮對全極化SAR極化信息的影響,本文將分析原始數(shù)據(jù)壓縮對簡縮極化SAR極化信息的影響,為實際簡縮極化SAR運行時數(shù)據(jù)壓縮方法的選擇提供重要的參考依據(jù)。
為了評價極化數(shù)據(jù)的精度,目前在公開文獻中已經(jīng)定義了一些指標和評價方法。常規(guī)的是利用極化散射特性已知的強點目標,比如,角反射器(corner reflector, CR),分別在不同的極化通道內(nèi)進行測量,提取幅度和相位誤差,對于全極化SAR而言,可獲得通道不平衡和串擾在圖像上的殘余誤差,但對于只有兩個通道的簡縮極化SAR而言,則不能直接獲得相關(guān)的誤差參數(shù)。也有的是定義了一個誤差距離[12],通過在由發(fā)射和接收組成的極化狀態(tài)空間里進行積分計算,其主要描述SAR系統(tǒng)極化失真對極化合成的影響。還有的是定義了一個歸一化最大誤差[13],其在目標極化狀態(tài)空間里尋找最大歸一化誤差矢量,其主要描述SAR系統(tǒng)極化失真的影響,未考慮噪聲的影響。
實際數(shù)據(jù)中,原始數(shù)據(jù)壓縮導(dǎo)致的噪聲與其他眾多極化誤差源混疊在一起,造成分析困難。因此,本文將通過角反射器的仿真數(shù)據(jù),嚴格限制誤差源,并定義一個極化失真評價指標,以分析數(shù)據(jù)壓縮噪聲引入的極化失真。本文展開如下:第1節(jié)分析簡縮極化SAR的誤差模型,并提出一種適用于簡縮極化SAR數(shù)據(jù)的極化精度評價方法,第2節(jié)通過仿真,比較經(jīng)過壓縮和未經(jīng)過壓縮的數(shù)據(jù)的極化精度,分析原始數(shù)據(jù)壓縮對極化信息的影響,第3節(jié)為結(jié)論。
簡縮極化SAR有3種典型的工作模式:發(fā)射圓極化同時接收水平(horizontal, H)和垂直(vertical, V)極化的圓極化發(fā)射線性極化接收模式(circular transmit and linear receive,CTLR)[2],發(fā)射圓極化同時接收右旋圓極化(right circular, RC)和左旋圓極化(left circular, LC)的雙圓極化模式[14](dual circular polarimetry,DCP),以及發(fā)射45°線性極化同時接收水平和垂直極化的π/4模式[1]。
根據(jù)Van Zyl的極化SAR模型[15]和Freeman的法拉第旋轉(zhuǎn)模型[16],同時考慮到簡縮極化SAR特殊的發(fā)射極化方式,我們將簡縮極化SAR系統(tǒng)測量的目標散射矢量k在水平和垂直極化基下統(tǒng)一描述為
k=PrRFΩSFΩTJ+n=
(1)
式中,J為發(fā)射電場矢量;R,T分別為天線接收端和發(fā)射端的極化失真;FΩ為法拉第旋轉(zhuǎn)矩陣;S為目標真實散射矩陣;Pr為極化基轉(zhuǎn)換矩陣,其兩個行向量的共軛轉(zhuǎn)置分別對應(yīng)兩個接收天線的極化狀態(tài);n為噪聲;δ1,δ2,δ3和δ4為通道串擾;f1和f2為通道不平衡;Ω為法拉第旋轉(zhuǎn)角;Shh,Shv,Svh和Svv分別為目標真實散射矩陣元素;n1和n2分別為兩個接收通道的噪聲。
噪聲n主要包括系統(tǒng)噪聲ns、原始數(shù)據(jù)量化噪聲nq和原始數(shù)據(jù)壓縮噪聲nc,即
(2)
對于不同的簡縮極化模式,如果發(fā)射圓極化電磁波時均采用RC,則J和Pr在不同模式下的具體形式匯總?cè)绫?所示。
表1 簡縮極化SAR的3種典型工作模式
系統(tǒng)極化失真、電離層法拉第旋轉(zhuǎn)、系統(tǒng)噪聲、原始數(shù)據(jù)量化和壓縮噪聲,組成了極化SAR數(shù)據(jù)的主要誤差源。本文主要分析原始數(shù)據(jù)量化和壓縮噪聲對極化信息的影響。
對于單站散射SAR系統(tǒng)而言,交叉極化通道具有互易性[15],即Svh=Shv。在式(1)所示的誤差模型中,如果不考慮系統(tǒng)極化失真和電離層影響,簡縮極化SAR不同模式測量的二維散射矢量可以簡化為
(3)
(4)
(5)
實際情況下,由于各種誤差的影響,測量矢量中除了理想的預(yù)期分量之外,還含有一小部分與理想預(yù)期分量的極化方式正交的非預(yù)期分量。由于任意的二維矢量均可分解為兩個正交單位矢量的線性和,因此,可以通過對已知散射特性的角反射器的測量數(shù)據(jù)進行矢量正交分解,獲得預(yù)期和非預(yù)期兩個分量,并利用非預(yù)期的極化分量與預(yù)期的理想極化分量的幅度比來描述誤差造成的極化失真。本文將該幅度比定義為圖像殘余串擾指標,以客觀評價圖像的極化失真。
常用的角反射器包括三面角(trihedral,Tri)、0°二面角(Dihedral,D0)和45°二面角(D45),其極化散射矩陣(分別用下標Tri、D0和D45標記)和不考慮各項誤差的理想測量矢量(上標T表示矢量轉(zhuǎn)置)見表2。
表2 簡縮極化SAR的3種角反射器的理想測量矢量
將角反射器的測量散射矢量進行正交分解,CTLR模式、DCP模式和π/4模式下的結(jié)果分別為
(6)
(7)
(8)
式中,M1和M2分別為接收通道1和接收通道2的測量值;JRC為RC單位矢量;JLC為LC單位矢量;Jπ/4為45°線性極化單位矢量;J3π/4為135°線性極化單位矢量;ω為其下標所示極化單位矢量對應(yīng)的正交分解系數(shù);各單位矢量具體為
(9)
(10)
可得CTLR模式下的正交分解系數(shù)為
(11)
而DCP模式下的正交分解系數(shù)正好為兩個接收通道的測量值。
同理,可得π/4模式下的正交分解系數(shù)
(12)
定義非預(yù)期分量相對預(yù)期分量的復(fù)信號幅度比為圖像殘余串擾。在CTLR模式下,測量的結(jié)果分別為
(13)
DCP模式下,測量的結(jié)果分別為
(14)
π/4模式下,測量的結(jié)果分別為
(15)
式中,Δ為圖像殘余串擾,下標表示簡縮極化模式,上標表示角反射器類型。圖像殘余串擾越小,表明極化失真越小,極化質(zhì)量越高。
需要說明的是,與式(1)所示誤差模型中的SAR通道串擾不同,該圖像殘余串擾不代表明確的物理對象,其綜合反映了各種誤差在簡縮極化SAR兩個極化通道圖像上引入的極化失真。本文將主要分析由原始數(shù)據(jù)壓縮噪聲引入的極化失真。
2.1實驗流程
圖1描述了仿真實驗流程。利用式(1)所示誤差模型仿真Tri、D0和D45這3類點目標的回波,并加入系統(tǒng)噪聲和背景雜波,再經(jīng)8bit量化后得到原始數(shù)據(jù)??紤]3種典型的工作模式,包括CTLR模式、DCP模式和π/4模式。對原始回波數(shù)據(jù)進行成像處理形成圖像,再對圖像進行極化校正,最后提取點目標的極化散射矢量,利用式(13)~式(15)評價圖像的極化失真。每一種工作模式的仿真實驗,除了壓縮方法不同外,成像處理、極化校正和極化信息提取均采用同樣的參數(shù)和方法。通過對比經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮的極化失真與不經(jīng)過數(shù)據(jù)壓縮的極化失真,分析壓縮噪聲影響。
圖1 仿真處理流程圖
2.2仿真參數(shù)
仿真場景內(nèi)沿距離向和方位向均勻布設(shè)3×5組角反射器組,每組角反射器組均包含一個D0、一個Tri和一個D45,并且3個角反射器之間在距離向和方位向均間隔100象素左右。假設(shè)所有角反射器均為理想狀態(tài),即本身不存在加工誤差,布設(shè)時也不存在指向誤差。
雷達系統(tǒng)主要參數(shù)同文獻[11]的表1,系統(tǒng)噪聲同樣設(shè)置為-22 dB。與文獻[11]描述的全極化SAR不同,這里簡縮極化SAR的發(fā)射脈沖極化方式不再是H和V極化交替,而一直是RC或者45°線性極化。另外,由于簡縮極化SAR發(fā)射端極化失真無法在測量的二維散射矢量上進行校正[17-19],因此,設(shè)置天線為理想發(fā)射狀態(tài),即誤差模型中的T為單位矩陣,以避免引入不必要的極化校正誤差。
本文主要關(guān)注原始數(shù)據(jù)壓縮噪聲引入的極化失真,因此,不考慮法拉第旋轉(zhuǎn)角的影響。
系統(tǒng)噪聲在通道間相互獨立,具有滿足瑞利分布的幅度和滿足均勻分布的相位[20]。
背景雜波利用點散射體陣列的方法進行模擬[20],在點目標周邊構(gòu)建33×33像素的背景雜波區(qū)域,該區(qū)域的后向散射系數(shù)滿足瑞利分布。設(shè)置同極化通道的雜波比系統(tǒng)噪聲強10 dB。對于自然分布目標,交叉極化通道響應(yīng)通常都比同極化通道響應(yīng)弱6~10 dB[3],仿真時可設(shè)置背景雜波功率在交叉極化通道中比在同極化通道中弱10 dB。用點目標功率比背景雜波平均功率的信雜比(signal-to-clutter ratio,SCR)來衡量背景雜波的功率大小。仿真時設(shè)置較高的信雜比,比如50 dB和40 dB,以避免數(shù)據(jù)壓縮的影響完全被背景雜波的影響覆蓋。
系統(tǒng)噪聲能量,以及背景雜波能量和不同信雜比下角反射器的后向散射系數(shù)設(shè)置匯總?cè)绫?所示。
表3 目標參數(shù)
回波生成后,經(jīng)過合理設(shè)置的人工增益控制(manual gain control,MGC)[21],進入8bit量化器,再進入壓縮環(huán)節(jié),或者直接進入成像環(huán)節(jié)。
本文分析目前常用的3種原始數(shù)據(jù)壓縮方法,包括4 bit截取、8∶3 BAQ和8∶4 BAQ。成像處理采用Chirp變標(Chirp scaling,CS)算法。在極化校正中,假設(shè)天線收發(fā)端極化失真參數(shù)已經(jīng)過極化定標精確測量。點目標極化信息提取采用文獻[11]的方法,即從點目標的沖激響應(yīng)中提取峰值的幅度和相位的方法。
2.3實驗結(jié)果
仿真的CTLR模式接收通道1的回波數(shù)據(jù)的實部如圖2所示,向上為距離向,向右為方位向,尺寸(距離向×方位向):8 192×16 384。獲得的點目標幅度圖像如圖3所示,其中圖3(b)的SCR比圖3(a)的低10 dB,相應(yīng)地,點目標周邊的雜波也明顯增強。
圖2 仿真回波的實部示意圖(CTLR模式,接收通道1,SCR = 50 dB)
圖3 點目標沖激響應(yīng)的二維示意圖(三面角, CTLR模式,接收通道1) Fig.3 2-dimensional illustrations of impulse responses of point target (trihedral, CTLR mode, and receiving channel 1)
2.3.1極化失真提取
從點目標的沖激響應(yīng)中提取點目標的峰值,包括幅度和相位,結(jié)果如表4所示。利用表4的結(jié)果和式(13)~式(15),可計算圖像殘余串擾。
表4 測量的點目標散射矢量示例(三面角,CTLR模式,SCR = 50 dB)
2.3.2極化失真分析
首先測量50 dB SCR下的極化失真,將不同工作模式及不同壓縮方法的全部結(jié)果展示在一張圖上,如圖4所示,前60點為CTLR模式下的結(jié)果,中間60點為DCP模式,后60點為π/4模式,每個模式下的60點均由15點8 bit無壓縮、15點4 bit截取、15點8∶3 BAQ和15點8∶4 BAQ依次組成。同樣,測量SCR為40 dB下的極化失真,結(jié)果如圖5所示,每個點的工作模式和壓縮方法的解釋同圖4。
從全部極化失真的數(shù)值來看,SCR=50 dB時,圖像殘余串擾主要分布在(-70 dB,-40 dB)的區(qū)間內(nèi),而在SCR=40 dB時,圖像殘余串擾主要分布在(-60 dB, -30 dB)的區(qū)間內(nèi),表明圖像殘余串擾整體上隨SCR的降低而表現(xiàn)出一定程度的惡化。
為了去除系統(tǒng)噪聲以及背景雜波的隨機影響,計算極化失真的平均結(jié)果,如圖6~圖8所示。
圖4 SCR 50 dB下測量的圖像殘余串擾
圖5 SCR 40 dB下測量的圖像殘余串擾
從極化失真的均值來看,在50 dB SCR下,不同壓縮方法表現(xiàn)出明顯的差異。從圖6(a)中可以看到,首先,3種壓縮方法的圖像殘余串擾都大于8 bit無壓縮時的值,表明3種壓縮方法都引入了一定程度的極化失真;其次,圖像殘余串擾的曲線趨勢表明,在3種壓縮方法中,8∶4 BAQ的極化失真最小,4 bit截取次之,而8∶3 BAQ性能最差,在圖7(a)和圖8(a)的π/4模式中同樣可以得到該結(jié)論。究其原因,主要是由于8∶4 BAQ壓縮方法采用了4 bit,同時針對噪聲進行分塊自適應(yīng)量化,抗噪聲能力最強[9-10],而8∶3 BAQ壓縮方法只采用了3 bit,引入的壓縮噪聲相對較大。
比較50 dB SCR和40 dB SCR的情況,如圖6~圖8中的(a)和(b)兩個子圖所示。相比50 dB,40 dB情況下3個工作模式的圖像殘余串擾均明顯上升10 dB左右,表明背景雜波更加容易影響極化質(zhì)量。同時,從40 dB SCR下相對平坦的曲線可見,3種壓縮方法性能趨于一致,此時,數(shù)據(jù)壓縮對極化信息的影響已完全被背景雜波淹沒。
比較不同角反射器測量的結(jié)果。不同的角反射器,雖然表現(xiàn)出一致的趨勢,但具體的極化失真值仍然存在一定的差異。從前面的分析已知,背景雜波對極化失真的影響較大,而不同的角反射器的極化散射矩陣不同,與背景雜波的相互影響也不同,因此,導(dǎo)致具體的極化失真值不一樣。比如,D45的主要極化響應(yīng)在交叉極化通道上,而交叉極化通道的背景雜波通常都明顯弱于同極化通道。
圖6 利用三面角測量的圖像殘余串擾均值(x軸的1~4分別 表示8 bit無壓縮、4 bit截取、8∶3 BAQ和8∶4 BAQ)
圖7 利用0°二面角測量的圖像殘余串擾均值(解釋同圖6)
同時,不同的簡縮極化模式也會有不同的結(jié)果。從圖6~圖8的結(jié)果可見,CTLR模式和DCP模式在不同SCR以及不同角反射器下的極化失真均非常接近。這是由于它們具有同樣的圓極化發(fā)射方式。從圖6~圖8的結(jié)果還可以看到,π/4模式相比另外兩種模式,對不同壓縮方法的反應(yīng)最為敏感,比如50 dB SCR下π/4模式的極化失真隨壓縮方法的變化而明顯地變化,而在40 dB SCR下的變化雖然不明顯,但同樣是3種模式中相對變化最劇烈的。這是由于除了壓縮噪聲的影響之外,還有雜波的影響,考慮雜波功率的大小,在當前的仿真條件下,利用式(1)可計算,CTLR模式的雜波矢量平均功率為(-14.6 dB -14.6 dB)T,DCP模式的平均功率為(-12 dB-22 dB)T,π/4模式的平均功率為(-12.6 dB-12.6 dB)T,可見,π/4模式兩個接收通道內(nèi)的雜波都比較強。
圖8 利用45°二面角測量的圖像殘余串擾均值 (解釋同圖6) Fig.8 Averages of image residual cross-talks measured through dihedrals at 45° (See Fig. 6 for detailed descriptions)
考慮實際應(yīng)用的情況。當SCR較高(遠高于40 dB)時,比如極化定標需要進行高精度測量,此時采用8∶4 BAQ方法能獲得最高的極化精度。當SCR較低時,比如常規(guī)偵照時,因為絕大部分自然地物的SCR都低于40 dB,這時不同壓縮方法的性能趨于一致,所以可采用8∶3 BAQ方法,以切實降低原始數(shù)據(jù)量。簡縮極化SAR 3種不同模式對壓縮噪聲敏感性的差異,也為實際簡縮極化SAR運行時模式的選擇提供了有價值的參考。
本文分析了簡縮極化SAR的誤差模型,并直接在測量數(shù)據(jù)上定義了一個圖像殘余串擾指標,以綜合評價各類誤差引入的極化失真。通過簡縮極化SAR仿真數(shù)據(jù),分析了4 bit截取、8∶3 BAQ和8∶4 BAQ 3種常見的原始數(shù)據(jù)壓縮對數(shù)據(jù)的極化影響。仿真結(jié)果表明,當SCR較高時,比如遠高于40 dB時,8∶4 BAQ性能最佳,4 bit截取其次,8∶3 BAQ最差;當SCR為40 dB及以下時,原始數(shù)據(jù)壓縮的影響將淹沒在背景雜波中,此時,3種壓縮方法性能趨于一致。仿真結(jié)果同時表明,CTLR模式和DCP模式下原始數(shù)據(jù)壓縮引入的極化失真非常相近,而π/4模式對不同壓縮方法的反應(yīng)最為敏感。本文的仿真結(jié)果為簡縮極化SAR系統(tǒng)實際運行時壓縮方法和工作模式的選擇提供了有用的參考。
[1] Souyris J C, Imbo P, Rtoft R, et al. Compact polarimetry based on symmetry properties of geophysical media: the pi/4 mode[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 2005, 43(3): 634-646.
[2] Raney R K. Hybrid-polarity SAR architecture[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 2007, 45(11): 3397-3404.
[3] Freeman A. On the design of spaceborne polarimetric SARs[C]∥Proc.oftheIEEERadarConference, 2009: 1-4.
[4] Souissi B, Ouarzeddine M, Belhadj-Aissa A. Yamagushi decomposition based on the compact polarimetry mode using RADARSAT2 data[C]∥Proc.ofthe8thInternationalConferenceonSignalImageTechnologyandInternetBasedSystems, 2012: 209-213.
[5] Souissi B, Ouarzeddine M, Belhadj-Aissa A. Investigation of the capability of the compact polarimetry mode to reconstruct full polarimetry mode using RADARSAT2 data[J].AdvancedElectromagnetics, 2012, 1(1): 19-28.
[6] Turkar V, De S, Rao Y S, et al. Comparative analysis of classification accuracy for RISAT-1 compact polarimetric data for various land-covers[C]∥Proc.oftheInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium, 2013: 3586-3589.
[7] Okada Y, Nakamura S, Iribe K, et al. System design of wide swath, high resolution, full polarimietoric L-band SAR onboard ALOS-2[C]∥Proc.oftheInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium, 2013: 2408-2411.
[8] Raney R K. A perspective on compact polarimetry[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensingSocietyNewsletter, 2011,16(2): 12-18.
[9] Boustani A E, Brunham K, Kinsner W. A review of current raw SAR data compression techniques[C]∥Proc.oftheCanadianConferenceonElectricalandComputerEngineering, 2001: 925-930.
[10] Kwok R, Johnson W T K. Block adaptive quantization of Magellan SAR data[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 1989, 27(4): 375-383.
[11] Tan H, Qiu X L, Hong J. Effect of raw data compression on polarimetric information of quad polarimetric SAR[J].SystemsEngineeringandElectronics,2015, 37(9): 14-19. (譚洪, 仇曉蘭, 洪峻. 原始數(shù)據(jù)壓縮對全極化SAR極化信息的影響[J] 系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2015, 37(9): 14-19.)
[12] Dubois-Fernandez P, Evans D, Van Zyl J J. Approach to derivation of SIR-C science requirements for calibration[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 1992, 30(6): 1145-1149.
[13] Wang Y T, Ainsworth T L, Lee J S. Assessment of system polarization quality for polarimetric SAR imagery and target decomposition[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 2011, 49(5): 1755-1771.
[14] Dubois-Fernandez P, Souyris J C, Angelliaume S, et al. The compact polarimetry alternative for spaceborne SAR at low frequency[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 2008, 46(10): 3208-3222.
[15] Van Zyl J J. Calibration of polarimetric radar images using only image parameters and trihedral corner reflector responses[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing,1990,28(3):337-348.
[16] Freeman A. Calibration of linearly polarized polarimetric SAR data subject to faraday rotation[J].IEEETrans.onGeoscienceandRemoteSensing, 2004, 42(8): 1617-1624.
[17] Freeman A, Dubois-Fernandez P, Truong-Lo?M L. Compact polarimetry at longer wavelengths-calibration[C]∥Proc.ofthe7thEuropeanConferenceonSyntheticApertureRadar, 2008: 1-4.
[18] Truong-Lo?M L, Dubois-Fernandez P, Pottier E, et al. Potentials of a compact polarimetric SAR system[C]∥Proc.oftheInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium, 2010: 742-745.
[19] Truong-Lo?M L, Dubois-Fernandez P, Freeman A, et al. Compact polarimetry mode at low frequency for vegetation applications[C]∥Proc.oftheInternationalRadarConference-SurveillanceforaSaferWorld, 2009: 1-4.
[20] Xing K, Deng Y K, Qi H M. Study of effect of raw data compression on space-borne SAR/GMTI velocity measurement[J].JournalofElectronics&InformationTechnology, 2010, 32(6): 1321-1326. (行坤, 鄧云凱, 祁海明. 原始數(shù)據(jù)壓縮對星載SAR/GMTI系統(tǒng)測速影響研究[J]. 電子與信息學(xué)報, 2010, 32(6): 1321-1326.)
[21] Qiu X L, Lei B, Ge Y P, et al. Performance evaluation of two compression methods for SAR raw data[J].JournalofElectronics&InformationTechnology, 2010, 32(9): 2268-2272. (仇曉蘭, 雷斌, 葛蘊萍, 等. SAR原始數(shù)據(jù)兩種量化壓縮方式的性能評估[J]. 電子與信息學(xué)報, 2010, 32(9): 2268-2272.)
Effect of raw data compression on polarimetric information of compact polarimetric SAR
TAN Hong1,2,3, HONG Jun2,3, QIU Xiao-lan1,2
(1. Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System,Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 2. Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;3. School of Electronics, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
Compact polarimetric (CP) synthetic aperture radar (SAR) is a recently developed special SAR system. In order to reduce the raw data rate, a data compression has to be performed, and the polarimetric information of SAR measurement will be deteriorated by compression errors. Three widely-used raw data compression methods, including 4 bit quantization, 8∶3 block adaptive quantization (BAQ) and 8∶4 BAQ, are evaluated through simulated data under different signal-to-clutter ratio (SCR) conditions. The sensitivities of different CP SAR working modes to data compression noises are analyzed. A metric is defined to measure the polarization quality of CP SAR data. Simulation results show that the 8∶4 BAQ performs the best and the 8∶3 BAQ performs the worst on condition that the SCR is much higher than 40 dB, and that the three compression methods have similar performances on condition of SCR that is lower than 40 dB. The sensitivity of theπ/4 mode to data compression noises is larger than that of both the CTLR mode and the DCP mode.
synthetic aperture radar (SAR); compact polarimetry (CP); raw data compression; polarimetric information; polarimetric distortion
2015-05-25;
2015-10-21;網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期:2016-06-26。
國家自然科學(xué)基金(61331017)資助課題
TN 958
A
10.3969/j.issn.1001-506X.2016.08.11
譚洪(1982-),男,博士研究生,主要研究方向為SAR定標技術(shù)、SAR信號處理。
E-mail:tanhong05@mails.ucas.ac.cn
洪峻(1960-),男,研究員,主要研究方向為星載SAR定標技術(shù)、定量化遙感應(yīng)用。
E-mail:jhong@mail.ie.ac.cn
仇曉蘭(1982-),女,副研究員,博士,主要研究方向為SAR成像技術(shù)、雙基地SAR技術(shù)。
E-mail:qiuxiaolan@gmail.com
網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20160626.1136.002.html