基于全极化SAR的浙江衢山岛DEM信息提取

金旭晨，韩 震*,2，刘 瑜，金 松，沈栋梁，杜 乐 ，魏 纬

(1.上海海洋大学 海洋科学学院, 上海 201306;2.远洋渔业协同创新中心,上海 201306)

基于全极化SAR的浙江衢山岛DEM信息提取

金旭晨1，韩 震*1,2，刘 瑜1，金 松1，沈栋梁1，杜 乐1，魏 纬1

(1.上海海洋大学 海洋科学学院, 上海 201306;2.远洋渔业协同创新中心,上海 201306)

数字高程模型(digital elevation model, DEM)是重要的地理信息，合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)是提取数字高程模型的有效手段之一。本文以浙江衢山岛部分地区为研究区，利用2013年11月27日的Radarsat-2四极化精细工作模式极化SAR数据计算了研究区方位向两相邻分辨单元之间的极化方位角偏移量，从极化方位角偏移量提取了方位向坡度信息，得到了研究区地形的高程数据，并利用实测数据对提取的DEM信息进行了精度检验。结果表明，在海岸带及近海岛礁区域，单景全极化雷达DEM测量是可行的，计算结果的平均相对误差为20%，造成误差的主要原因是海面杂波造成的起算面的改变以及植被的树枝叶层造成方位角的变化导致的高程计算偏差。

数字高程模型；合成孔径雷达；全极化；衢山岛

0 引言

随着国际上一些大型空间对地观测计划的逐步实施，卫星应用领域得到迅速发展。遥感技术已成为在国家层面上调查与获取沿海资源环境基本数据、评估国家沿海社会经济和可持续发展能力的有力工具。数字高程模型(digital elevation model, DEM) 是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟或是地形表面形态的数字化表示，是利用遥感数据进行地面信息提取的有效手段之一[1]。SCHULER et al[2]发现地形坡度与地面后向散射回波极化方位角之间存在对应关系，提出了求解雷达极化方位角的相应算法，完成了对德国Villingen Schwenningen地区的成像试验；CHEN et al[3]进行了双极化雷达单次飞行对加利福尼亚Camp Roberts地区的DEM反演，分析了在数据不足的情况下提取DEM的替代算法，并与美国航天局喷气推进实验室的数据进行比较，验证了算法的有效性；GOODENOUGH et al[4]研究了基于极化雷达影像的森林变化检测，利用全极化SAR数据提取了森林火灾历史痕迹[4]；丁琼 等[5]利用不同空间位置的2幅SAR影像完成了对美国加利福尼亚地区死亡谷的DEM反演，并通过与美国地质勘探局发布的DEM进行比较，分析了INSAR DEM的精度，研究了其与坡度及坡向之间的关系。综上所述，国内外学者已利用星载SAR进行了大量的DEM信息提取研究，但涉及海岸带及近海岛礁的研究甚少。本文以2013年11月27日高分辨率Radarsat-2 SAR影像为实验数据，以浙江衢山岛部分地区为研究区进行了单景全极化SAR影像提取DEM的研究，并将计算结果与实验区实测的GPS高程数据进行了比较。

1 研究区域

衢山岛位于浙江省舟山群岛中北部，面积73.6 km2，其中滩涂面积13.8 km2，范围大致为30°22′N～30°30′N,122°12′ E～122°27′ E。衢山岛地形地貌以丘陵为主，为狭长的东西走向，地形起伏较小，具有海岛区独特的地貌景观。本文选取的研究范围大致为30°27′40″N～30°28′28″N,122°17′ 10″E～122°18′40″ E(图1)。

图1 研究区域地理位置

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本次研究采用的是C波段传感器的加拿大Radarsat-2高分辨率商用雷达卫星遥感数据，该卫星于2007年12月14日发射升空，有11种波束模式、不同的极化方式和入射角，因而具有多种分辨率、不同幅宽和多种信息特征，适用于全球环境和土地利用、自然资源监测等[1，4]。本文选用的是浙江衢山岛2013年11月27日Radarsat-2数据，数据来自中国科学院对地观测中心遥感卫星地面站，数据为四极化精细工作模式，C波段，空间分辨率为8 m。

2.2 研究方法

SAR是沿已知的路径运动，以一定间隔发送脉冲并接收目标的散射回波。SCHULER et al[2]的研究结果表明SAR图像上两个相邻分辨单元的极化椭圆方位角偏移量与地形方位向坡度的对应关系是线性唯一的，地形方位向的倾斜度可以通过解极化椭圆方位角偏移量唯一地被测定。地形方位向坡度一旦测定，图像各点相对高程数据便可唯一确定。故而可以通过计算SAR最佳极化状态下极化方位角偏移量来求得地势的变化量，然后将所有距离门的方位向坡度图沿方位向积分，即可得到地形高程数据，这就是极化SAR三维成像的基本原理[6]。图2为衢山岛地区SAR HH极化二维图像，图3为DEM信息提取的技术流程图。

图2 衢山岛地区SAR HH极化二维图像

图3 DEM提取的技术流程图

2.3 DEM构建

2.3.1 极化散射矩阵构建

利用全极化合成孔径雷达提供的二维图像数据构建每一像素点的极化散射矩阵S。全极化SAR有4种极化方式，对应每一个像素点全极化信息构成该点的极化散射矩阵S为：

(1)

2.3.2Muller矩阵计算

通过极化散射矩阵S可以计算Muller矩阵：

(2)

(3)

2.3.3 极化方位角偏移量的计算

求解每一分辨单元散射特性最大值δm(ψ,χ)对应的椭圆方位角ψ和椭圆率χ，然后可求得两相邻分辨单元之间的极化方位角偏移量Δψ。

SCHULER et al[2]提出了一种高效快速搜索算法，任意目标单元对应不同的χ和ψ的散射功率强度为

P=FT·L·F

(5)

L是Stokes算子，式(5)可以写成：

(6)

对a求偏导，以求解P最大值时的a值，

(7)

通过a即可求解第i个分辨单元的极化方位角：

(8)

得到极化方位角偏移量Δψ=ψi+1-ψi。

2.3.4 极化方位角解模糊

由于极化椭圆方位角ψ的解不是唯一的，所以采用了梁淮宁 等[6]提出的极化椭圆方位角解模糊算法，其极化椭圆方位角解模糊算法对应的计算椭圆方位角完整的表达式为：

(9)

2.3.5 高程计算

由Δψ计算两相邻分辨单元之间的高度值Δh和距离分辨单元方位向总的高度值H，并以海面为起算面，计算地形高程。

然后集成所有距离门的方位向地势轮廓,得到地势高度轮廓，形成极化SAR三维图像。

3 结果与讨论

3.1 海岸线检测和地形高度计算

检测海岸线的目的是为了确定高度起算面。海岸线的检测根据回波功率强弱作为判断准则。当表面介质为水时，极化SAR接收到的总散射功率m11≤0.01；当表面介质是土时，一般情况下极化SAR接收到的总散射功率m11≥0.01[6]。根据这一结论，进行海岸线检测，设定阈值，划分海洋和陆地，然后以海岸线为高度起算面，计算地形高度轮廓。图4为根据SAR影像得到的衢山岛研究区不同方位角角度的DEM。

图4 研究区不同方位角角度的DEM

3.2 精度验证

精度评价是DEM信息提取结果是否可信的一种度量。本研究采用2014年4月15日使用麦哲伦MoblieMapper CX在研究区域所采集的精度为亚米级的实测高程数据来验证DEM信息提取结果。实测数据与成像数据之间时间跨度不超过6个月，所以，地形变化造成的成像误差可忽略不计。进行实测时按高程间等间距分布的原则选取数据点，同时在地形复杂区域进行了数据点的加密，例如在7号和8号点之间增加了9号点，在12号和14号点之间增加了13号点(图5)。通过与实测数据对比分析，本文提取的DEM信息的相对误差为8.13%～70.8%，相对误差小于12%的点有7个，相对误差为12%～26%的点有4个，相对误差为27%～50%的点有1个，相对误差大于50%的点有1个，平均相对误差为20%(表1)。

图5 实测点分布图

表1 高程实测值与计算值比较

注：相对误差=|相对高程差计算值-相对高程差实测值|/相对高程差实测值

3．3 误差分析

从实测点总体上产生的误差分析可知，相对误差范围较大且相对误差差距较大的原因是测量点的数据量偏少，无法确定数据离散度的有效范围。

从各实测点产生的误差分析可知，相对误差最大的11号点最靠近海陆交界地带，其产生误差的原因有2个：一是由于极化椭圆偏转不规律引起的[7]，二是由于极化方位角对海浪-海流(包括内波和海洋锋面)相互作用引起的波面斜率分布变化很敏感[8-10]，故而海洋杂波和潮汐的存在会造成海岸线检测和地形高度计算过程中的方位向起始高度误差，导致地形高度计算中存在较大误差，该结果也与梁淮宁[11]的研究结论一致。

在极化SAR成像过程中，森林模型一般由3个面组成，分别是树叶与小树枝层、树干层和树干地面层[2]，其中树叶与小树枝层会造成方位角的偏移[12]，导致地形高度计算过程中的高度误差，由此可见，相对误差为47.8%的12号点产生误差的原因是该区域植被较茂密，地形不是理想的均匀分布场景，高度变化存在奇异点造成的。

除了上述不同原因引起的误差以外，还有许多因素影响制约着方位角估计的精度，从而造成地形高度计算上的误差[13]，比如其他点产生的误差原因是SAR雷达波束入射角照射地面时目标散射强度变化引起的[2-4]，这些点的误差较小，成像结果较好，说明在较均匀分布的场景中，单景全极化SAR成像的精度是较为理想的。但是，其精度相较于INSAR DEM成像，精度较低[14]。但考虑到本文采用的是单景成像，相对于INSAR立体像对成像，具有对数据源要求低的优点。所以，在海岸带及近海岛礁区域，利用单景全极化雷达成像提取DEM信息具有可行性。

4 小结

目前我国海岸带及近海岛礁资源、生态环境保护和建设取得积极进展，生态环境恶化的趋势有所减缓，但所面临的生态环境形势依然严峻，针对我国海岸带及近海岛礁的SAR地理国情遥感监测应用方面的研究较少。本文研究结果表明在海岛利用单景全极化SAR影像提取DEM是切实可行的。但是由于极化测量方法数据处理模型比较复杂,很难获得高精度的DEM，下一步的工作重点是结合产生误差的主要因素开展进一步研究，提高DEM精度，为构建国家生态安全战略格局和强化生态环境保护与治理提供有效的地理国情信息支撑。

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DEM generation and information extraction over Qushandao using full-polarization SAR image

JIN Xu-chen1， HAN Zhen*1,2， LIU Yu1， JIN Song1， SHEN Dong-liang1， DU Le1， WEI wei1

(1.CollegeofMarineSciences,ShanghaiOceanUniversity,Shanghai201306,China;2.CollaborativeInnovationCenterforDistant-waterFisheries,Shanghai201306,China)

As digital elevation model is an important geographic information, SAR(synthetic aperture radar) is one of the most effective means in digital elevation model extracting. Radarsat-2 fine full-polarization mode data (November 27, 2013)over Qushandao in Zhejiang Province was used to figure out the polarization azimuth offset between two adjacent resolution cells, and then to extract the gradient information and terrain elevation. Finally, the accuracy of the digital elevation model was tested by the measured data, and it was found the average relative error was about 20%. The results show that the main causes of errors are the change of the terrain basement caused by the sea clutter and the elevation deviation caused by the leaves and boughs of the vegetative cover.

DEM; SAR; full-polarization; Qushandao

10.3969/j.issn.1001-909X.2015.01.005.

2014-07-25

2014-12-25

国土资源部公益性行业科研专项项目资助(201211009)；国家级大学生创新活动项目资助(31015201346)

金旭晨(1993-)，男，浙江杭州市人，主要从事海洋技术方面的研究。E-mail：jxc1993@126.com

*通讯作者:韩震(1969-)，男，教授，主要从事遥感技术方面的研究。E-mail: zhhan@shou.edu.cn

TP75

A

1001-909X(2015)01-0033-06

10.3969/j.issn.1001-909X.2015.01.005

金旭晨，韩震，刘瑜，等.基于全极化SAR的浙江衢山岛DEM信息提取[J].海洋学研究,2015,33(1):33-38,

JIN Xu-chen，HAN Zhen，LIU Yu, et al. DEM generation and information extraction over Qushandao using full-polarization SAR image[J]. Journal of Marine Sciences,2015,33(1):33-38, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2015.01.005.