微波遥感讲课演示文稿-08-4

微波遥感MICROWAVEREMOTESENSINGPARTIV侧视雷达影像的几何变形①等效中心投影雷达影像比例尺是变化的，取平均比例尺框幅影像比例尺各处一致，假定同时观测（仅因光学系统某个问题出现变形）雷达影像比例尺2vfλ=──=──CHv雷达成像阴极射线管上亮点的扫描速度C为雷达波在空间的传播速度H是传感器高度f为等效焦距∵斜距为Rp=H/cosθyp=λRp=λH/cosθ=f/cosθ地面点P在等效的中心投影图像oy′上的成像点p＇的坐标为yp＇=ftgθ雷达图像坐标和等效中心投影图像坐标间的转换关系即yp=(yp＇/tgθ)/cosθ=yp＇/sinθ=yp＇/sin[arctg(yp＇/f)](yp=f/cosθ)yp＇=fsinθ/cosθ=ypsinθ(yp＇=ftgθ)=ypsin[arccos(f/yp)]斜距投影的变形误差为dy=yp-yp＇=f(1/cosθ-tgθ)=yp{1–sin[arccos(f/yp)]}yp=λRp=λH/cosθ=f/cosθ中心投影的几何成像公式是经典公式若实现雷达影像与等效中心投影坐标转换，则可借用其成像方程进行分析和影像处理②几何变形分析的参照量a.与中心投影（理想状态）的差异（斜距投影差）中心投影影像也有形变，其形变分析可依共线方程进行b.考虑大地基准面地形起伏影响没有地形起伏时P点坐标有地形起伏时则图像上的变形为这里只是将地面点投影到大地基准面上分析投影差而地面点（在基准面上）还有斜距投影差（与等效中心投影之差异）整个的投影差还须考虑斜距投影差。地形起伏、地球曲率等均以大地基准面的斜距投影来考虑大气折射和地球自转则只考虑地面点的位置，而没考虑大地基准面③外方位元素的影响理想状态与实际状态平稳与不平稳外方位元素照射带变化斜距无变化航向平移斜距、入射角变化指向旋转相应某点的斜距、入射角变化，像点位置、亮度变化航速变化具有同样效应，也可看作外方位元素各类外方位元素之间有一定相关性但实际分析时并不将所有的外方位元素一起考虑。侧视雷达影像的构像方程①构像方程的概念成像几何关系的表达影像点坐标与相应地面点地面坐标由成像机理所形成的关系表达式。用于几何变形分析，成像几何质量分析，影像几何校正。②中心投影方式下的构像方程地面点P的影像坐标为将影像坐标系作转换（由于存在姿态变化），即以投影中心S（或焦点）为坐标原点的坐标系的旋转变换，使坐标轴分别与地面坐标系相应各坐标轴平行再乘以比例尺系数就得到以S为原点P点的坐标，再加上S点的地面坐标就得到以O点原点的P点的地面坐标。其中于是右式展开后，以x,y的表达式分别除-f的表达式，得在姿态角很小的情况下③相应于等效中心投影的雷达影像构像方程扫描延迟dr第一点成像时刻与脉冲发射时刻之差等效中心投影坐标以雷达影像坐标表达出来代入中心投影的构像方程即适合于航空雷达图像若用在航天雷达图像中，则地面坐标系须作转换④雷达影像的成像矢量关系适合于航空航天雷达⑤konecny提出的等效共线方程（1998年）前述等效共线方程以雷达影像平均比例尺为基础，是一种近似，事实上雷达影像各点处比例尺不尽一致。konecny提出的模型：m的几何意义分母——分子第二项分子地形起伏所致斜距投影变形m即投影变形的比例（对于归化面来说）⑥基于多普勒方程的构像方程在介绍SAR方位向分辨率时，曾推导出s为雷达波速度，V为平台速度在地心坐标系内，地物点G为随地球自转速度We为地球自转速度，为G所处纬度卫星位置为速度为VSG点所对应的影像点（i,j）斜距为显然由于有地物点G应满足椭球方程：N为地球曲率半径，H为G点高程，e为椭球偏心率。微波辐射计图像的构像方程和图像变形分析全景投影变形和辐射计图像构像方程由全景相机说起全景投影方式与辐射计图像坐标等效中心投影方式图像坐标仍旧考虑一条扫描行为同时获取的数据（近似）事实上，这与分析全景相机影像变形是一致的。由于等效中心投影方式图像坐标关系，得到微波辐射计图像构像方程图像变形分析由简化的中心投影方式图像构像方程及其全微分方程（误差方程）影像几何校正方法1.多项式方法前提影像最好为地距显示方式地面起伏不大校正精度要求不高X‚Y为地图坐标大范围影像的分片校正方法每一点上不用高程信息2.利用模拟影像模拟时同多项式方法类似，在模拟影像和待校正影像上找同名点，求解多项式系数，然后进行几何校正。不考虑几何变形考虑几何变形3.利用构像方程①数学模型比较严密，每一点上要用高程信息②选择基于矢量关系的构像方程③基于地心直角坐标系④控制点上的坐标转换由于雷达天线地心坐标是星下点S的地理经纬度Ls，Bs和卫星飞行高度Hs的函数，速度分量Vx,Vy,Vz则是独立变量,所以共线方程中的独立参量共有六个，即Ls,Bs,Hs,Vx,Vy,Vz。⑤观测值方程对基于矢量关系构像方程求全微分方程Xp´Yp´Zp´为每次迭代时控制点坐标加上ΔXΔYΔZ⑥天线位置和速度矢量的行序表达式如只要求得如此有12个未知量，加上每一点的⑦迭代方法若构像方程第一式计算结果不为零，得将加到x上，重新计算天线位置和速度矢量，再计算第一式，直至结果小于阈值，然后计算第二式得y⑧锚点方法确定格网如200米×200米在格网点上按构像方程方法迭代计算得到{Xi,j,Yi,j,Zi,j,xi,j,yi,j}由四个相邻格网点按一次多项式内插和灰度重采样图上测量①前提地面起伏较小，地距显示图像②光点尺寸补偿强信号减一弱信号加一③若只有斜距图像b.再量测两点间方位向上的距离C.计算两点间距④高度量测前提条件独立地物h/PQ=H/SQ故h=H·PQ/SQ=H(sq-sp)/sq由于h/(PT+TQ)=H/SQ则h=(PT+TQ)H/SQ=(pt+tq)H/sq⑤立体量测中的视差表示视差：同一地物在立体影像上的坐标差异迭掩产生位移（像点）在水平面上的投影具有方向，大小即顶底投影关系（方向、大小）以该地物在基准面上的位置与依其斜距所对应点的位置差异表示表示方便，并非精确目标点的解析定位（军事目标定位）①航空雷达观测时目标定位方法影像上目标→地面坐标？航天雷达观测可参照此法②条件方程即基于矢量关系的构像方程H2+(my·y+ro)2-[(X-Xs)2+(Y-Ys)2+(Z-Zs)2]=0Vxo(X-Xs)+Vyo(Y-Ys)+Vzo(Z-Zs)=0③天线位置时序表达式稍有不同④地面控制点观测值方程，待定位点亦然为量测值X为初值对待定位点则为左右影像解算出的初值初值由多项式（6-2-13）计算，事先以控制点拟合⑤像点坐标变换以中心行为参照行的坐标变换⑥初值计算以计算线性化后条件方程，即观测值方程系数，独立参量(天线位置，速度)a.航线上两点天线位置已知，由某控制点地面坐标可计算对应天线位置坐标b.由两个以上控制点所对应天线位置坐标可求解六个独立参量(一个控制点可列四个方程)地面点初值（控制点、待定位点）由多项式拟合后计算。⑦平差计算将独立参量和待定位点一起解算出来，即由两个条件方程线性化后，求解改正值参量由初值加上改正值，即得。雷达干涉测量原理简介卫星提供每一点观测数据为复型数据实部（dr）+虚部(di)雷达图像解译①解译标志主要在于色调、纹理、相对位置关系形状、大小由于受变形影响，很难利用②尽可能利用多极化图像，或多时域图像。③可与其它图像一起，结合地物的各种图像特点进行分析。④注意季节的影响，注意影响回波的主要因素含水量，粗糙度，地物排列的方向性。⑤与计算机处理结合起来如：去噪声、增强、彩色合成、影像融合。⑥同一地物在不同情况下的色调不同。如：铁路延伸方向，同距离向一致，暗线条，同航向平行，较亮线条。辐射计图像解译①物体大多透射率低，按1=ε+ρ(+τ)分析②一般影像为“负片”亮为热，暗为冷③水对微波系统为良好反射体，水一般为冷色调④注意含水量分析⑤植被密度是一个重要因素，密度越大，亮度越高在微波辐射计图像(正片)上的各种地物雷达图像的计算机处理①去噪声δ滤波加权平均②直方图均衡增强中部，压抑两头（对直方图）③纹理结构纹理结构单元中的排列Ai6561种（）纹理结构直方图H（Ai）全为0有一个1有一个2有两个1有两个2……峰值分析选取主要形态，并编码其它形态按相似性处理④结构指标每窗共现矩阵0～255→128→64256×25664×64灰度相邻的频数，按八邻元p(i,j)一个或几个指标反差，熵赋中心像元结构特征图像研究进展1.小波变换方法不同方向纹理，不同尺度，同一尺度三方向2.分形维数纹理平滑，维数值小，反之，大3.与其它影像结合利用人工神经网络，（配准、样本、训练）4.利用多时域影像多时域，不受云雨干扰，有数据保障，形成时变曲线实习课ERDAS输出影像显示各种极化方式，两波段，卫星SAR，航空SAR彩色显示（各极化）直方图均衡中值滤波增强后的彩色合成彩色变换纹理信息提取模板自动分类或纹理分割目视解译(1)InputthefileformultiplebandsofimagesInterpreter→Utility→LayerStack→Inputadd→Output(2)HistogramequalizationViewer→Raster→Contrast→Histogram(3)MedianfilteringRadar→RadarInterpreter→SpeckleSupression→Input→→Output→MovingWindowOption→Median(4)ColortransformationsInterpreter→SpectralEnhancement→RGBtoHIS(5)TextureInterpreter→SpatialEnhancement→ConvolutionRadar→(6)SupervisedclassificationsViewer→AOI→Tools→→SignatureEditor→→Editadd→asigncolor→Evaluate→Contingency↓Supervisedclassifications←Save(signaturefilename*.sig)↓InputandOutput