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PolSARpro v5.1.3 处理Sentinel-1A SLC数据
PolSARpro软件简介准备工作
数据预处理读取Sentinel 1A数据选择环境选择主输入文件夹设置读取参数提取协方差C2矩阵,并做多视处理
地理编码地理编码的参数设置
极化滤波滤波器参数设置
极化分解极化分解参数设置
无监督分类H-α 平面无监督分类
延伸监督分类
后语参考文献
(码字和截图不易,请尊重作者原创劳动,转载请注明来源,谢谢!)
PolSARpro软件简介
PolSARpro是由法国雷恩第一大学(Université de Rennes 1)电子和电信学院教授Eric Pottier1等人带头开发的专门用于PolSAR(极化合成孔径雷达)、Pol-InSAR(极化干涉合成孔径雷达)、Pol-TomoSAR(极化层析合成孔径雷达)科学研究与教学的免费开源处理软件。自2003年开始研发,经过众多顶尖SAR研究机构15年多的研发历程,渐渐成为处理极化SAR领域功能最强大的免费开源软件。 准备工作 提前安装好PolSARpro V5.1 系列版本软件(最新版本为PolSARpro V6.0, 可以到这个网址下载:https://www.ietr.fr/polsarpro-bio/ )及其相关软件(包括欧空局SNAP、Google Earth、GIMP、ImageMagick Display); 由于PolSARpro官网(https://earth.esa.int/web/polsarpro/home)这段时间暂时不能下载PolSARpro V5.1.3软件了。鉴于此,这里附上PolSARpro V5.1.3百度云盘完整的安装包(该安装包来自于我本科毕业论文指导老师,在此表示感谢): 网址:https://pan.baidu.com/s/1HpDAES_o222KAOrW1NUW1g 密码:47u8 安装教程可以参考本文最后提供的PolSARpro教程下载某一Sentinel 1A/1B C波段双极化SLC数据(许多网站都可以免费下载,推荐从欧空局哥白尼数据开放获取中心下载,); 网上有许多关于Sentinel 1A/1B数据的帖子,百度一搜就有,不用多说; 注意PolSARpro只能读取处理SAR的SLC(Single Looking Complex)数据 本文所用数据集: S1A_IW_SLC__1SDV_20180505T095436_20180505T095503_021768_025901_91B7.SAFE 卫星波段数据等级极化方式获取时间Sentinel 1ACSLCVH/VV2018/05/05见百度云盘网址(也可以自行下载,别的数据也可以): 链接:https://pan.baidu.com/s/1TJMd564aNiTzRIcNS7BTdg 密码:6hp5 数据预处理 读取Sentinel 1A数据首先,启动PolSARpro,其初始打开页面如下图所示,在后面的操作中请注意观察菜单栏(下图红色框部分)的变化。 三种环境(如下图所示)设置:PolSAR对应单时相的数据集(即同种数据源单一数据集);Pol-InSAR对应双时相的数据集(即同种数据源两个数据集);Pol-TomSAR对应多时相的数据集(即同种数据源多个数据集,数量大于2); 本文为PolSAR应用,选择第一种环境。
对于Sentinel-1A而言,这个主文件夹指的是 .SAFE文件夹 (即存放数据的 最浅父目录 ,打开其他类型的SAR数据如ALOS-1、2等,也是要选择最浅父目录,目录选得不对PolSARpro将不能识别数据),通常下载的Sentinel-1A解压后的下一层目录。在后面的每一步,有什么问题都可以点击最后一行的 黄色“?”框 ,查看帮助说明,不过这个帮助文档还不完善,并且是英文的,需要有一定的极化SAR和英文基础知识才能看懂。 Mission(卫星名称):S1A(表明这是Sentinel-1A而不是1B);Acquisition(获取模式):IW(Interferometric Wide,干涉宽幅模式);Product(产品类型):SLC(Single Look Complex,单视复数据);Polarisation(极化方式):PP2(Partial Polarisation 2,部分极化之意,这里的数据是VH/VV方式);Swath(条带):1; 这里选择“Swath 2”,处理包含上海市崇明区长兴岛的数据,点击“OK”;会生成一个文件夹IW2; Google Earth显示的范围如下: 接下来提取数据: 多视的目的是为了获得近似正方形的像素(方位向、距离向)、减弱相干斑等噪声的处理,此外,还可以压缩数据量,不足的是分辨率(距离向的)会被牺牲掉(降低)。多视处理操作有时不一定需要做的,要做的话,要结合实际情况来做。 本文距离向和方位向的视数: 距离向的地面分辨率计算公式如下式所示: G r o u n d R a n g e R e s o l u t i o n = R a n g e P i x e l S p a c i n g s i n ( I n c i d e n c e A n g l e ) G r o u n d R a n g e R e s o l u t i o n = R a n g e P i x e l S p a c i n g s i n ( I n c i d e n c e A n g l e ) Ground Range Resolution = Range Pixel Spacing s i n ( Incidence Angle ) Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle) \text {Ground Range Resolution}=\frac{\text {Range Pixel Spacing}}{sin(\text{Incidence Angle})} Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=sin(Incidence Angle)Range Pixel Spacingα极化分解。双极化数据目前仅支持这一种分解,其它的分解都是基于全极化数据的进行的。 选择:Process—>H/A/Alpha Decomposition—>Decomposition Parameters 按照下图设置好参数,需要勾选后面的BMP,以便生成可以打开的BMP图件(二进制文件无法直接打开)浏览效果(你也可以选择其它的参数,这里是为了节省时间的,没有选择全部参数,但最后一行红色框中的Shannon Entropy(香农熵)不要选,否则GIMP软件会出错),最后的行列窗口大小均设置为1即可。
把前面生成的BMP图像等打开窗口关掉。进行下一步操作:双极化数据的H-α平面无监督分类。 选择Process–>Polarimetric Segmentation—>H/A/Alpha Classification 按照下图所示设置好H-α平面无监督分类相关的参数,点击“Run”,接下来又是一番等待,保持 耐心 !
当然了,双极化数据也可以做监督分类的。不过,从理论上说,双极化数据的分类精度一般要低于全极化数据。下图展示了Wishart监督分类器(Wishart分布极大似然法),(这个分类过程和操作描述起来比较麻烦,不再叙述了;另外PolSARpro中有些监督分类器,双极化数据用不了)的结果,有兴趣的话可以参考后文提供的Eric Pottier教授利用PolSARpro处理ALOS-2教程文档。(左图为训练样本集 [ 绿色:水体;红色:建筑;蓝色:植被;黄色:耕地 ],右图为分类结果,这里仅是简单的尝试,精度就不要计较了) 写这篇博客的初衷是因为:(1)前段时间有人问我用PolSARpro处理Sentinel-1数据的问题,并且问的人不少,希望本文可以回答其中一些疑问,当然,我也没有完全弄懂; (2)网上目前关于PolSARpro的教程很少,并且多数很旧了,不利于PorSAR领域研究者学习和探索。(3)感觉自己学了PolSAR知识一年多了,应该有点交代,写点东西出来。 这篇博客算是一个基本的针对PolSARpro软件处理Sentinel 1 SLC数据较为详细的教程,当然,其中也有个人从事PolSAR研究一年多的一些思考和看法。回想刚开始接触PolSAR毕设方向时,也是不容易,基本上是靠自己研究和探索出来的(当然,我本科论文指导老师也给了我许多帮助,提供了一些基础而且重要的资料、数据和软件),不过想来,也应该有不少人像我这样的。希望这篇博客可以帮助你加深对PolSAR一些基本知识的理解和PolSARpro软件的基础操作水平,以便更好地从事极化SAR研究。PolSAR、Pol-InSAR、Pol-TomSAR还有许多方向值得深入研究的,希望各位PolSARers努力! 参考文献[1] Jong-Sen Lee, Eric Pottier, 洪文, 李洋, et al. 极化雷达成像基础与应用 : Polarimetric radar imaging from basics to applications[M]. 电子工业出版社, 2013. [2] DidierMassonnet, Jean-ClaudeSouyris, 马森耐特, et al. 合成孔径雷达成像[M]. 电子工业出版社, 2015. [3] 吴永辉. 极化SAR图像分类技术研究[D]. 国防科学技术大学, 2007. Eric Pottier教授是《极化雷达成像基础与应用》一书的作者之一,也是H-A- α α α αα \alpha αααα分解(The Cloude-Pottier Decomposition)理论的提出者之一,极化SAR研究领域的顶级专家之一。 ↩︎ |
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