国外SAR卫星最新进展与趋势展望

陈筠力,李 威

(1.上海航天技术研究院,上海 201109； 2.上海卫星工程研究所，上海201109)

国外SAR卫星最新进展与趋势展望

陈筠力1,李 威2

(1.上海航天技术研究院,上海 201109； 2.上海卫星工程研究所，上海201109)

为推进我国合成孔径雷达(SAR)卫星的发展并与国际接轨，介绍了德国TanDEM-X系统、意大利Cosmo-SkyMed星座、日本ALOS-2卫星、欧空局Sentinel-1星座等国外目前典型在轨SAR卫星的系统特点、任务现状、数据产品和典型应用，给出了农业变化检测、超高精度地表高程数据、联合航天飞机雷达地形测绘任务(SRTM)数据研究冰原地区长时间变化、海冰提取与速度估计、CLOSEYE项目、灾害快速响应与监测、超大区域地表微小形变监测、建筑物高程测量等应用实例。分析了国际上CSG星座、NISAR卫星、TanDEM-L系统和RadarSAT星座等下一代系统的组成、工作模式和主要目标。展望了未来SAR卫星系统的低成本、轻型化、多模式、分布式、高分辨发展趋势。

合成孔径雷达卫星； TanDEM-X系统； Cosmo-SkyMed星座； ALOS-2卫星； Sentinel-1星座； CSG星座； NISAR卫星； TanDEM-L系统； RadarSAT星座

0 引言

与常规脉冲多普勒雷达系统不同，SAR卫星采用微波有源探测(发射/接收)方式，通过距离向脉冲压缩和方位向合成孔径技术，可穿透云、雨、雾、沙尘暴等，具备全天候、全天时工作能力，能实现对地高分宽幅成像、干涉测高、地表微小形变监测等，是常年多云雨地区最有效的数据获取方式。有别于光学遥感，SAR卫星可获取观测区域的复影像，即同时包含强度信息和相位信息。通过合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术，可提取雷达复影像数据的相位信息反演地形和地表微小变化信息。这些特性，使SAR卫星在国土资源、地质、地震、防灾减灾、农业、林业、水文、测绘与军事等领域有独特的应用价值，受到各国政府和科研机构重视，并得到了迅猛发展。

自1978年世界上第一颗SAR卫星(美国Seasat卫星)发射成功以来，原苏联、欧空局、日本、加拿大等都成功发射了各自的SAR卫星。21世纪以来，SAR卫星已成为空间对地观测发展的“热点”，相继有多颗SAR卫星成功发射并投入使用，如ENVISAT，RadarSAT-2，ALOS等卫星，将分辨率由早期的20 m提升到米级，由单极化观测扩展到全极化业务化综合应用，工作模式由单波位条带升级到聚束、条带、宽幅等多模式复合观测，从而进一步提升了空间对地观测能力。近年来，SAR卫星正向多波段、多级化、多模式、高空间分辨率和高重访率的方向快速发展，其中出现了德国TanDEM-X系统、意大利Cosmo-SkyMed星座、日本ALOS-2卫星、欧空局Sentinel-1星座等优秀的雷达卫星系统。国内，随着HJ-1C，GF-3等SAR卫星的成功发射，标志着我国进入了SAR卫星发展的快车道。对国外SAR卫星的最新进展和趋势进行分析，研究未来SAR卫星的发展趋势，可为我国未来SAR卫星的发展提供参考。本文分析了德国TanDEM-X系统、意大利Cosmo-SkyMed星座、日本ALOS-2卫星、欧空局Sentinel-1星座的系统特点、任务现状、数据产品、典型应用等最新进展，介绍了国际上正在积极部署的NISAR，TanDEM-L，CSG等下一代SAR卫星系统，并聚焦未来，提出未来SAR卫星的可能发展方向，以及SAR卫星发展中的关键技术和研究重点，为我国该领域的快速发展提供支撑。

1 国外SAR卫星系统最新进展

依据美国忧思科学家联盟(Union of Concerned Scientists)发布的数据，截至2016年6月，在轨运行的1 419颗卫星中有33颗为SAR卫星，其中的绝大多数集中于LEO轨道。目前主要的在轨卫星如图1所示。其中，有广泛商业应用的卫星为德国TerraSAR-X/TanDEM-X系统共2颗卫星、意大利Cosmo-SkyMed星座共4颗卫星、日本ALOS-2卫星共1颗卫星、欧空局Sentinel-1星座共2颗卫星。

1.1 德国TanDEM-X系统

TanDEM-X系统，由两颗基本相同的SAR卫星组成。双星以近距(120～500 m)绕飞形式获取12 m网格间距、相对高程精度2 m的全球数字高程模型(DEM)[1-17]。DEM原始观测数据的获取已于2014年完成，预计于2016年秋完成全球DEM数据处理，最终的DEM数据空区极少。随后，系统利用双星绕飞特性，开展大量科学应用演示验证。系统后续将用于选定区域的更高精度DEM生成及未来的科学试验项目。

1.1.1 系统特点

TanDEM-X卫星仅在TerraSAR-X卫星基础上进行了很小的改进。双星通过灵活配合，可实现顺轨干涉、切轨干涉、乒乓发射等多种工作模式。双星设计寿命均为5.5年。基于目前使用情况，双星可联合工作至2018年，单星寿命可延长至2020年。

系统以Helix构形进行安全的近轨编队飞行。通过设置不同偏心率和近地点幅角获得面内微小偏移量，通过设置不同升交点赤径获得面外微小偏移量，进而实现沿航向和垂直航向的空间基线。其中垂直航向基线变化范围为120 m～10 km，沿航向基线变化范围为零到数百公里，具体长度可根据测量要求进行精确调整。

双星使用同一个地面站。该站最初用于TerraSAR-X卫星，后为TanDEM-X卫星进行了扩展升级。

1.1.2 任务现状

2010年12月～2014年，系统用于获取地表高程数据，该阶段只进行了极少数的科学数据获取。

其中：2010年12月～2012年1月，系统完成全球首次覆盖；2012年1月～2013年3月，系统完成第二次全球覆盖；2013年8月，通过改变Helix构形，以相反的观测几何对山区进行观测。对沙漠等低信噪比区域，系统采用低视角观测。随后系统恢复初始构形，以更长基线对南极州进行观测。整个观测阶段于2014年中完成。2014年下半年及2015年主要是科学应用阶段，该阶段系统工作在追逐和双站模式。科学阶段时间表见表1。由于系统运行良好，后续将用于生成更高精度的数据，预期网格间距6 m，相对高程精度优于1 m。此阶段也会开展大量科学应用试验，涉及洋流测量、新SAR技术的演示应用，重点关注多基SAR、极化干涉SAR、数字波束形成和甚高分辨率。

配套地面系统于2013年底完成定标，开始生成1°场景19 000景。整个地面系统可进行持续的性能监控和状态确认，甚至可为后续观测计划提供反馈，以获取额外的观测数据。

1.1.3 数据产品

该系统的首要目标是连续大面积获取高精度全球DEM数据，高程精度见表2。该数据精度较已有的全球尺度的DEM数据提升了30余倍， SRTM DEM和TanDEM-X DEM对比如图2所示。目前，除南极州和小岛外，其余陆地表面的高精度DEM均已生成。

通过将系统获取的DEM数据与ICESat卫星的定标点进行对比，所得TanDEM-X系统DEM数据绝对高程精度全球分布如图3所示。可知绝对高程精度约1.3 m，远高于10 m的系统指标要求。对相对高程精度来说，主要误差源为系统的随机误差，可通过系统相干性和相位误差进行解算，TanDEM-X系统DEM数据相对高程精度全球分布的计算结果如图4所示。可知全部DEM数据中，98.5%满足平地2 m、山地4 m的相对高程指标。指标超差地区多为茂密森林和冰雪覆盖区域。此外，对沙漠地区，可采用更低入射角以获取高信噪比。

表1 科学阶段时间表

图2 SRTM DEM和TanDEM-X DEM对比Fig.2 Comparison between SRTM DEM and TanDEM-X DEM

图3 TanDEM-X系统DEM数据绝对高程精度全球分布Fig.3 TanDEM-X DEM absolute height accuracy global distribution

参数说明指标绝对高程精度全球90%线性误差优于10m相对高程精度1°网格90%线性点对点误差优于2m(坡度小于20%)优于4m(坡度大于20%)

图4 TanDEM-X系统DEM数据相对高程精度全球分布Fig.4 TanDEM-X DEM relative height accuracy global distribution

1.1.4 典型应用

系统的首要任务是获取全球地表高程数据，顺轨干涉(如洋流监测)是次要任务。系统也支持SAR新技术的演示应用，如多基地SAR、极化干涉SAR、数字波数形成和超分辨等。为满足更多的科学应用，建成了TanDEM-X科学服务系统，用于将科学家的数据请求转为系统的观测任务，并将其编入系统数据获取规划。目前科学应用研究主要集中于切轨干涉、顺轨干涉和新的SAR技术三个方面。

a)基于时间序列的长基线双极化数据实现农业变化监测

农作物的变化检测，需要系统具备更高的测高灵敏度(约5～10 m)，这恰可通过增加系统基线长度实现。2015年5月～9月，德宇航局(DLR)开展了基于玉米、油菜和小麦的变化检测试验，不同时间获得的作物相对2015年5月25日的高程变化如图5所示。图5中：黄色为玉米；蓝色为油菜；红色为小麦。

试验结果表明：通过拉长系统基线，可增大系统对地表高程的灵敏度，进而实现对地表农作物的微小变化检测。同样，系统也可应用类似的技术，实现对森林变化的检测。

b)利用长基线干涉获取超高精度地表高程数据

潮坪是几近平坦的沿海区，交替被潮水淹没或露出水面，含有多种未固结沉淀物，该区域很难进行实地测量。考虑潮坪坡度和高程变化均较小(试验区坡度小于1°，高程变化小于5 m)，较适于长基线干涉获取连续大范围高精度DEM数据。Yawol数据处理结果如图6所示，其高程模糊3.9 m。图6中：红点对应GPS位置。将生成的DEM与GPS观测值比较，两者均方根误差优于0.5 m。这表明：用长基线干涉观测小坡度、高程平缓地区可有效提高地表高程测量精度。

图5 不同时间试验区的农作物地图高程变化Fig.5 Crop map of selected area respected to acquisition on May 25, 2015

图6 Yawol去平影像Fig.6 Flattened image of Yawol

c)联合SRTM数据研究冰原地区长时间变化

冰原与地表水循环及海平面关系重大，受限于冰原的变化极为缓慢，因此需针对样本开展多年甚至数十年的数据累积研究。SRTM于2000年首次获取地表高程数据，时隔14年后，TANDEM-X系统再次对全球进行地表高程测量，通过数据对比分析，可有效了解地表冰原近十余年的变化。对巴塔哥尼亚冰原北部，应用了5组TANDEM-X系统升轨数据，所得对比结果如图7所示。由图7可知：观测区冰原消融非常明显，尤其是在冰原边缘地区，冰原逐年收缩，即使在冰原中心区域每年的平均消融量也有0.6 m。

图7 2000～2014年观测区的高程变化速率Fig.7 Elevation change rate of NPI forobservation period 2000～2014

d)应用混合基线实现海冰提取与速度估计

海冰约占全球海洋面积的10%，极大影响人类的海上活动，如远洋捕捞、贸易运输、石油开采等，因此需对海冰识别及其速度估计进行研究。由于海水与海冰的相干性差异，海水相干系数小于0.4，海冰相干系数大于0.6，可实现海冰与海水的分离。海冰识别结果如图8所示。图8中：青色为陆地；蓝色为海水；白色为海冰。由于系统数据获取时的基线是包含顺轨和切轨长度的混合基线，通过先验信息(海冰高程及X波段穿透能力)可有效分离干涉高程相位，进而对顺轨基线信息处理以获得海洋的运动速度估计，结果如图9所示。

1.2 意大利Cosmo-SkyMed星座

Cosmo-SkyMed(Constellation of small satellites for mediterranean basin observation)星座由意大利主导，实施对地观测[18-25]。作为军民两用的卫星星座，该系统通过协作、扩展、多传感器及多年的运行经验，充分满足了军民两方面的应用需求，提供的产品和服务广泛用于全球环境监测、科学及商业目的与国家安全等战略应用。该系统运行至今已有5年时间。

1.2.1 系统特点

系统于2007年6月～2010年11月逐步实施，建设时间表和状态见表3。系统由4颗中等大小低轨SAR卫星组成，轨道高度约620 km，在常规条件下卫星间距90°相位，均匀分布在轨道面上，可实现1天2次对同一地区的观测。系统工作于X波段，于2011年5月进入全系统工作模式。

基于双用户概念考虑，系统资源75%提供民用，25%提供军用。民用领域包括科研机构和商业应用两部分。意大利宇航局为科研机构提供技术和运营管理，e-Geos公司负责系统的商业化运营。

图8 海冰识别结果

图9 海冰地速估计结果Fig.9 Estimated ground range velocity of sea ice

卫星发射时间计划寿命预计寿命首发星PFM2007-06-082014-062016-06-07第二颗星FM#22007-12-092014-122016-12-08第三颗星FM#32008-10-252015-102016-10第四颗星FM#42010-11-062017-112017-11

1.2.2 任务现状

为更好地迎合用户并提供持续不断的数据，系统在轨进行了如下改进。

a)亚米级分辨率

系统设计了新的聚束模式，其中SPOT-1A为军用，SPOT-2A为民用，分辨率提升至到亚米级。

b)系统响应时间缩短为12 h

系统可为民用用户提供1天2次的对地观测服务。

c)民用能力开发

系统空间段标称每天可获取1 800景(每颗卫星聚束75景+条带375景或扫描150景)，目前地面系统具备数据当天下传能力。

目前，意宇航局正在研制2颗第二代星与目前在轨4星组成二代6星系统。相应的地面系统也在升级论证过程中。

1.2.3 数据产品

系统具备条带、聚束和扫描三种工作模式，聚束模式用于高分辨率中等幅宽，条带模式用于中等分辨率大幅宽，扫描模式用于低分辨率超大幅宽。不同模式的分辨率、幅宽见表4。

表4 系统传感器工作模式

根据2015年12月的统计，74%的用户选择条带-HIMAGE模式，4%的用户选择STR-PINGPONG模式，12%的用户选择SCN_HUGE模式，4%的用户选择SCN_WIDE模式，6%的用户选择SP_ENHANCED。多数用户选择条带-HIMAGE模式的原因是其较均衡的分辨率和带宽及干涉能力。

1.2.4 典型应用

系统主要任务是实现对用户需求的快速响应，如农业、林业监测，船只监测，海洋监视，滑坡监测，极地研究，快速测绘制图，文化遗产观测，战略监视等。

a)CLOSEYE项目

CLOSEYE项目旨在为欧洲提供一个安全可靠的外部周边地区快速态势感知和应急响应能力。项

目由西班牙发起，参与国包括葡萄牙和意大利，重点关注区域为地中海和奥尔堡海域。Cosmo-SkyMed星座参与了项目的演示验证。在2015年11月16日～20日，为海军提供了大量图片，为海军舰船检测提供了数据基础，保障了项目的演示效果。

b)灾害快速响应

2015年4月尼泊尔地震，意宇航局在震后4 d得到图像。通过干涉相干变化检测生成灾区受损地图，用于灾情评估和灾后重建。尼泊尔应用干涉相干变化检测生成的灾害分布图如图10所示。

2014年8月美加州地震，意宇航局在震后3 d得到并提供图像，同天相关研究机构生成同震形变图，用于灾情评估和救援指导。

2013年11月海燕超强台风登陆菲律宾，造成巨大损失。意宇航局与美宇航局合作，利用2013年8月19日～11月11日的图像，进行干涉相干变化检测，提取受灾区域以指导救灾和灾后重建。

c)超大区域地表微小形变监测

通过对意大利全境进行永久散射体SAR干涉(PS-InSAR)监测，验证基于SAR卫星开展全球尺度下地表微小形变监测的可行性。项目采用了1992～2014年间ERS，Envisat，Cosmo-SkyMed多星数据约20 000景，其中ERS，ENVISAT卫星数据约15 000景，Cosmo-SkyMed星座数据约5 000景，处理结果如图11～12所示。通过比较分析，Sentinel-1星座更适于全球大范围日常观测，而Cosmo-SkyMed等高分辨系统更适于局部区域的重点观测。

图10 尼泊尔应用干涉相干变化检测生成的灾害分布图Fig.10 Nepal damage proxy map derived from temporal changes in interferometric SAR coherence

图11 用2011～2014年间Cosmo-SkyMed星座数据生成的地表形变监测结果Fig.11 Surface deformation measurements obtained by PS SAR interferometryprocessing of Cosmo-SkyMed data acquired from 2011 to 2014

图12 用1992～2000年间ERS数据及2003～2010年间ENVISAT数据生成的地表形变监测结果Fig.12 Italy’s surface deformation measurements by PS SAR interferometry processing of ERS dataacquired from 1992 to 2000 and ENVISAT data acquired from 2003 to 2010

1.3 日本ALOS-2卫星

ALOS-2(Advanced Land Observing Satellite-2)卫星于2014年5月24日成功发射，星上搭载国际先进水平的L波段四极化相控阵天线(PALSAR-2)，将分辨率由PALSAR天线的10 m提升至3 m[26-38]。经在轨测试与定标，ALOS-2卫星标准数据产品于2015年11月通过网站对外发布。ALOS-2卫星已支持了全球范围内多起由地震、滑坡、台风等引起的灾害应急响应。卫星设计寿命5年，目标7年。

1.3.1 系统特点

为实现3 m分辨率，ALOS-2卫星几乎使用了国际电联配给L波段用于对地主动观测的全部带宽。为实现更高的系统灵敏度，首次在星上使用氮化镓放大器驱动的TR组件。载荷短期功率大于6 000 W。PALSAR-2天线安装于卫星对地面，通过卫星平台机动实现左右侧视功能。卫星采用X波段对地传输数据(速率800 Mb/s)。PALSAR-2天线通过精确轨道控制，实现500 m管道半径内的严格回归，用于提升重轨干涉相干性。为实现大区域重轨干涉，PALSAR-2天线配备了干涉扫描模式。为实现灾害的快速响应，系统回归周期为14 d。

1.3.2 任务现状

为实现灾后的应急响应，通过基本观测场景(BOS)规划，ALOS-2卫星在日本规划了数种入射角条件下的数据产品用于干涉对的快速生成。目前已累积的基础数据如图13所示，左侧视的观测还未累积完成。全球范围内10 m分辨率双极化基础数据的获取正在进行中。

图13 基于3 m分辨率的日本已获取基础数据覆盖图Fig.13 Coverage of acquired data for Japan basemap with 3 m resolution mode

1.3.3 数据产品

系统具备条带、聚束和扫描三种工作模式。聚束模式分辨率1 m×3 m，观测带宽度25 km；条带模式分辨率3/6/10 m，观测带宽度50～70 km；扫描模式60/100 m，观测带宽度350/490 km。系统具备单极化、双极化和四极化功能。

1.3.4 典型应用

ALOS-2卫星的一项重要应用是实现灾害观测，得益于L波段在植被地区的高相干性，至2015年底，ALOS-2卫星已在全球范围内实现应急响应173次，涉及地震、火山、洪水滑坡等多灾种。

a)基于差分干涉的火山喷发形变监测

日本是火山多发国，Sakurajima岛火山喷发形变监测结果如图14所示。数据采用二轨法差分干涉处理，两景数据获取时间为2015年8月16日和2015年1月4日。图14中可清晰看到由于火山喷发导致的巨大形变。

图14 Sakurajima岛差分干涉处理结果Fig.14 Result of differential interferometry overSakurajima island

b)基于干涉相干的洪水受灾区域估计

由于连日暴雨，Kinugawa河的洪水冲跨了堤岸，导致沿河大面积区域受灾，ALOS-2卫星通过连续观测，生成基于时间序列的变化检测结果，用于指导灾区救援。用ALOS-2卫星在2015年9月10日获取得到的数据结合基础数据生成的变化检测结果如图15所示。图15中：蓝色表示后向散射下降区域，即洪水覆盖区域。

图15 2015年9月10日数据成生的Joso市伪彩色图像Fig.15 Color composite image using data before andafter flooding around Joso city on Sept. 10,2015

c)基于四极化分类的农业监测

利用四极化数据进行极化分解，可实现地物分类。Niigata农业区极化分解结果如图16所示，伪彩图像中：蓝色表示存在面散射的裸露地表或庄稼；绿色表示存在体散射的植被区；红色表示引起了两次反射的人工建筑；黑色表示平坦区域。类似地，可用该法对森林采伐进行监测，进而实现对全球森林保有量及变化的估计。

1.4 欧空局Sentinel-1星座

Sentinel-1星座隶属于欧空局对地观测计划(EOP)，由Sentinel-1A，Sentinel-1B两颗卫星组成。其中：Sentinel-1A卫星于2014年4月3日成功发射，在轨测试至2014年9月；Sentinel-1B卫星于2016年4月25日成功发射，在轨测试4个月。系统单星回归周期为12 d，双星均匀分布在同一轨道面上，使系统回归周期缩短为6 d[39-48]。

1.4.1 系统特点

Sentinel-1星座在ERS，ENVISAT卫星基础上进行了大量改进，如改进的波模式、改进的多普勒估计、更系统的双极化和全新的TOPSAR工作模式。考虑重轨干涉应用，卫星通过精密轨道控制可实现200 m直径管道内的严格回归。

图16 位于Niigata的农业区Fig.16 Agricultural field in Niigata

1.4.2 任务现状

作为哥白尼全球对地观测项目研制的首颗卫星，Sentinel-1星座采用预编程、无冲突的运行模式，开展全球陆地、海岸带、航线的高分辨率监测，可实现全球海洋的大区域覆盖，也为同一地区的长时间序列等各种运营应用提供数据支持。与其它卫星运营模式不同，通过The Sentinel-1 Scientific Data Hub(https://scihub.esa.int)网站可免费获取该卫星Level-0，Level-1级存档数据。

1.4.3 数据产品

卫星配置了条带模式、广域干涉模式、超幅宽模式和波模式四种模式。其中：广域干涉模式采用改进的TOPSAR技术，在实现广域观测的同时保证多幅图像间的干涉质量，是干涉向连续大范围区域观测迈出的重要一步；波模式用于海洋参数获取。各工作模式数据产品指标见表5。

1.4.4 典型应用

Sentinel-1星座充分延续了ERS，ENVISAT卫星的在轨职能，主要用于陆地和海洋对地观测，由于采用C波段数据，非常适于水体特征提取。欧空局为方便全球科学家使用Sentinel-1星座数据，在提供免费数据的同时，开发了免费的工具箱用于数据处理。

表5 系统传感器工作模式数据产品指标

a)基于PS-InSAR的地表变化监测

基于广域干涉模式的长时间序列分析，可实现连续大范围地表微小形变监测，地下水开采和土壤固结是城市区域地面沉降的重要原因。墨西哥城的观测结果如图17所示，该城市每月的地表沉降约2 cm。

图17 墨西哥城形变图Fig.17 Deformation map over Mexico City

b)基于层析的建筑物高程测量

层析成像采用切轨基线上的时间序列采样，实现地表高度维的分辨能力。基于该方法的处理结果如图18所示。图18中：墨西哥城的最高建筑——市长大楼清晰分辨，从而证明Sentinel-1星座具备一定条件下的层析成像能力。

图18 Sentinel-1对高225 m的市长大楼的层析成像结果Fig.18 Sentinel-1 tomogram of height 225 m Torre Mayor

2 国外SAR卫星系统计划与趋势展望

2.1 意大利Cosmo-SkyMed Second Generation星座

继2010年意大利完成Cosmo-SkyMed星座4星在轨运行后，意大利宇航局和意大利国防部联合启动了Cosmo-SkyMed Second Generation(CSG)卫星的研制计划，用于增强现有星座的功能和性能。二代星新增全极化观测能力及多种试验模式，见表6。表6中，CE为圆误差。如DI2S技术，通过复用脉冲重复周期，实现对两景图像的同时成像，基于聚束模式的两景成像如图19所示；通过增强卫星平台的灵活性，在左右侧视的基础上，实现星载斜视成像。二代星计划2颗，发射后入轨后将与一代4颗星组成6星星座——CSG星座[49-54]。

图19 基于DI2S技术的聚束模式多景成像示例Fig.19 DI2S spotlight multi-swath mode examples

工作模式极化范围幅宽(方位´垂直)分辨率(方位´垂直)噪声等效散射系数定位聚束2A单/双20°～25°目标3.1km´7.3km0.35m´0.55m目标-23.5dB25°～50°目标3.2km´7.3km0.35m´0.51m目标-22.5dB50°～60°目标4.4km´7.3km0.35m´0.48m目标-20dB1.25m(90%CE)聚束2B单/双20°～60°10km´10km0.63m´0.63m目标-20dB1.25m(90%CE)聚束2C单/双20°～25°25°～50°50°～60°目标5km´10km0.8m´0.8m目标-22dB目标-20dB目标-19dB1.25m(90%CE)条带单/双20°～50°40km´40km50°～60°40km´30km3m´3m-22dB2m(90%CE)Ping-Pong双/四20°～50°目标40km´40km50°～60°目标40km´30km目标12m´5m目标-24dB10m(3s)条带四极化四20°～45°40km´15km3m´3m目标-25dB2m(90%CE)扫描SAR1单/双20°～60°100km´100km20m´4m-22dB10m(3s)扫描SAR2单/双20°～50°200km´200km50°～60°200km´190km40m´5m-22dB10m(3s)

2.2 美国NISAR卫星

NASA-ISRO SAR(NISAR)卫星是由美宇航局(NASA)和印度空间研究组织(ISRO)共同研发的基于L，S双波段SAR的天基对地观测系统[55]。系统采用反射面天线实现较大的观测带宽度。NASA研制L/S波段电子设备结构、L波段电子设备、12 m反射面和支架、含固存(>9 Tb)的雷达接口设备、高速Ka波段数传、GPS接收机；ISRO研制卫星平台、运载火箭、S波段电子设备、备份高速Ka波段数传。目前工程处于样机研制阶段。

NISAR卫星计划于2020年发射，卫星设计寿命3年。卫星采用高度740 km的12 d严格回归太阳同步晨昏轨道。卫星每年回归周期30个，其中25个用于右侧视成像，剩余5个设计在南半球冬季，用于对南极洲进行观测。L，S波段雷达既可独立也可联合工作。为增加系统的观测带宽度，载荷采用了SweepSAR技术，用于实现240 km的观测带宽度，距离向3～10 m、方位向7 m分辨率对地成像。

这是美国在民用领域继1978年发射首颗SAR卫星后，第二次组织发射雷达卫星，受到了全球科研机构的广泛关注。

2.3 德国TanDEM-L系统

TanDEM-L系统由两颗近轨绕飞的L波段SAR卫星组成，如图20所示，用于测量全球的地表变化，为生物圈、岩石圈、低温层和水圈等科学研究提供观测数据。该系统的一项重要目标是对全球的森林生物量进行测量，以期更好地了解全球碳循环过程[56-57]。此外，系统还能实现毫米级的地表形变测量，用于研究地震及分析风险、观察极地冰河的移动及消融过程、测量土壤浅层含水量、观测海表动力学及冰川移动。

图20 TanDEM-L卫星系统Fig.20 TanDEM-L satellite system

该系统卫星轨道高度745 km，回归周期16 d。为实现重轨干涉，轨道管道直径设为500 m(3σ)。在一个回归周期内，可实现单极化、双极化左右侧视共4次全球覆盖。为实现海量数据的高速下传，卫星配备Ka波段2.6 Gb/s数据下传能力，与地面接收站可实现每天8 Tb的数传能力。

系统搭载先进的L波段SAR载荷，可实现多种分辨率条件下的广域观测，见表7。系统的等效噪声系数优于-25 dB；模糊度单/双极化优于-25 dB，四极化优于-22 dB。为实现高分宽幅，系统采用距离向数字波束形成，按回波时序，通过电扫调节距离向接收波束接收雷达回波信号。

目前卫星已完成A阶段设计，正在开展B1阶段研究，预计于2017年中期完成。卫星系统计划于2022年末发射。

2.4 加拿大RadarSAT星座

目前加拿大正在研制RadarSAT星座，计划于2018年发射，用于接替2007年发射的RadarSAT-2卫星。星座设计由3颗C波段小卫星组成，单星质量1 560 kg，均匀分布在高度600 km的同一轨道面上，可实现4 d的严格回归，用于基于相干性的变化检测技术[58]。此外，系统可实现每天全球50 m分辨率的重复观测。对地面站可视范围内的舰船检测，系统可在10 min内完成数据获取与对地传输。

表7 TanDEM-L卫星系统数据产品

除SAR载荷外，卫星还搭载自动检测系统(AIS)。SAR载荷具备三种观测模式：聚束模式可实现1 m分辨率；条带模式可实现3/5 m分辨率；扫描模式可实现16～100 m分辨率。系统具备双极化、四极化及减缩极化模式。

2.5 发展趋势展望

国际上，SAR卫星系统已进入高速发展阶段，除美国、加拿大、德国、日本等传统强国外，越来越多的国家和地区已开始进入该领域，如印度与美国合作的NISAR、韩国的KOMPSAT 5/6等项目[59-62]。此外，新模式新技术不断涌现，这在传统强国研发下一代SAR卫星系统中体现得尤为明显。因SAR卫星可穿透云、雨、雾、沙尘暴等，具备全天候、全天时工作能力，故在未来相当长时间内必将保持强劲的发展势头。

在卫星系统方面，各国发展的卫星均有其独有特色，除波段不同外，卫星或编队绕飞，或在轨组网，或干涉，或极化，或多频，充分呈现出多样性。

在在轨任务与使用方面，除应急响应各星均优先保证外，各星的使用规划也呈现出明显的差异性，如TanDEM-X系统用于地表高程测量，Cosmo-SkyMed星座军民共用，ALOS-2卫星科学陆地及生物量变化观测，Sentinel-1星座科学观测及数据免费发布等，使各系统在轨实现了较好的增强补充效果。

在数据产品方面，除Sentinel-1星座等主要广域观测的系统外，均在高分辨率对地观测方面逐渐加强，全极化基本实现了普及，用于地表微小形变测量的差分干涉模式，已具备了业务化应用的条件，因此近年发射的卫星及后续规划的卫星均充分考虑了该模式的应用。

在数据应用方面，除传统的单幅图像应用，发展方向是数据集，如多极化图像、多幅图像的时间序列分析等。应用领域也围绕陆地、海洋、森林等方向进行深层次应用与业务化探索。可见在不远的将来，SAR卫星数据将与气象卫星数据一样，成为国民经济与建设领域不可或缺的重要支撑。

着眼未来发展，SAR卫星后续可能的发展方向包括：多频、多极化、多角度雷达卫星探测技术；分布式雷达卫星系统技术；高辐射分辨率雷达卫星技术，以强化SAR卫星在多领域的应用。

3 结束语

本文介绍了目前国际典型SAR卫星系统：德国TanDEM-X系统、意大利Cosmo-SkyMed星座、日本ALOS-2卫星、欧空局Sentinel-1星座，对各自特点、发展现状、数据格式和应用等进行了介绍和归纳。在后续卫星发展方面，分析了NISAR，TanDEM-L，CSG，RadarSAT等典型系统或计划。SAR卫星的发展方向将是多模式、多功能、低成本、轻型化，并通过与人类生活越来紧密的结合，实现持续的高速发展。

[1] ZINK M, MOREIRA A, BACHMANN M, et al. TanDEM-X mission status: the complete new topography of the Earth[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 317-320.

[2] HAJNSEK I, BUSCHE T. TanDEM-X: science activities[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 321-324.

[3] TRIDON D B, BACHMANN M, MARTONE M, et al. The future of TanDEM-X: final DEM and beyond[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.] ， 2016： 541-545.

[4] WECKLICH C, GONZALEZ C, BRAEUTIGAM B, et al. Height accuracy and data coverage status of the global TanDEM-X DEM[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg:[s.n.]， 2016： 546-549.

[5] LACHAISE M, FRITZ T. Update of the interferometric processing algorithms for the Tan-DEM-X high resolution DEMs: EUSAR 2016[C]∥ 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg:[s.n.], 2016: 550-553.

[6] WESSEL B, BREUNIG M, BACHMANN M, et al. Concept and first example of TanDEM-X high-resolution DEM: EUSAR 2016[C]∥ 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.],2016: 554-557.

[8] TREUHAFT R N, NEUMANN M, KELLER M, et al. Biomass change in disturbed, secondary, and primary tropical forests from TanDEM-X[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 329-331.

[9] ZWIEBACK S, BARTSCH A, BOIKE J, et al. Monitoring permafrost and thermokarst processes with TanDEM-X DEM time series: opportunities and limitations[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 332-335.

[10] CHOI C, KIM D. Evaluation of long-baseline TanDEM-X DEM in tidal flat[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 336-339.

[11] LEE S K, RYU J H, LEE Y K, et al. Tidal flat digital evelvation model (DEM) construction by means of TanDEM-X[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 340-341.

[12] JABER W A, FLORICIOIU D, ROTT H. Geodetic mass balance of the Patagonian icefields derived from SRTM and TanDEM-X data[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 342-345.

[13] ZHANG X, ZHANG J, MENG J, et al. Sea ice detection with TanDEM-X SAR data in the Bohai Sea[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 346-349.

[14] KEMP J, BURNS J. Agricultural monitoring using pursuit monostatic TanDEM-X coherence in the Western Cape, South Africa[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.]， 2016： 643-646.

[15] SOJA M J, ULANDER L M H. Mapping topography and forest parameters in a Boreal Forest with dual-baseline TanDEM-X Data and the two-level model[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg:[s.n.], 2016:647-650.

[16] PARDINI M, QI W, DUBAYAH R, et al. Exploiting TanDEM-X Pol-InSAR data for forest structure observation and potential synergies with NASA’s Global Ecosystem Dynamics Investigation Lida[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 651-656.

[17] LAANEMAEE K, UIBOUPIN R, RIKKA S. Sea ice type classification in the Baltic Sea from TanDEM-X imagery[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.],2016: 657-660.

[18] GRIMANI V, BUSSI B, SALEMME P, et al. CSK mission status and experimentation results: EUSAR 2016[C]∥ 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 912-914.

[19] DARAIO M G, BATTAGLIERE M L, COLETTA A. COSMO-SkyMed results after 5 years of full constellation exploitation[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2050-2053.

[20] SACCO P, PARCA G, CODISPOTI G, et al. The Italian assets for the CLOSEYE EU project: Cosmo-Skymed and Athena-Fidus satellite systems[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2054-2057.

[21] LOIZZO R, FASANO L, CARDONE M, et al. How the COSMO SkyMed MCO first generation is getting ready to join to the second generation[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2058-2061.

[22] YUN S H, OWEN S, WEBB F, et al. Recent rapid disaster response products derived from COSMO-Skymed synthetic aperture radar data[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2066-2069.

[23] COSTANTINI M, MINATI F, CIMINELLI M G, et al. SAR interferometry analysis of very large areas: Results over the entire Italian territory[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2070-2073.

[24] FASANO L, CARDONE M, LOIZZO R, et al. COSMO-Skymed strategies and actions to successfully increase the life of both ground segment and space segment[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2074-2077.

[25] CALTAGIRONE F, NARDINI M, FIORENTINO C A M, et al. COSMO-Skymed: an Italian infrastructure for the international earth observation community[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2078-2081.

[26] KANKAKU Y, SUZUKI S, MOTOHKA T, et al. ALOS-2 operation status[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3846-3848.

[27] NATSUAKI R, MOTOHKA T, WATANABE M, et al. Emergency observation and disaster monitoring performed by ALOS-2 PALSAR-2[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3849-3852.

[28] PAPATHANASSIOU K, KIM J S. Pol-InSAR calibration of ALOS-2: analysis and results from the CAL-VAL phase[C]∥ 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). Beijing: IEEE, 2016: 3853-3854.

[29] HASHIMOTOM. Observation of ground deformation in the Osaka and Kanto plains with ALOS-2/PALSAR-2[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3855-3858.

[30] ZAKHAROV A, ZAKHAROVA L, SOROCHINSKY M, et al. Oil platforms in Caspian Sea as stable distributed radar scatterers for palsar calibration[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3859-3862.

[31] YAMAGUCHI Y, SINGH G, CUI Y, et al. Environmental monitoring by ALOS-2 quad pol observation[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3863-3866.

[32] ARII M, NISHIMURAT. Sensitivity analysis of L-band SAR to inundated area[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3867-3870.

[33] SHIMADA M, ITOH T, MOTOOKA T, et al. Generation of the first PALSAR-2 global mosaic 2014/2015 and change detection between 2007 and 2015 using the PALSAR and PALSAR-2[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3871-3872.

[34] TOUZI R, JIAO X, OMARI K, et al. Assessment of polarimetric PALSAR-2 potential for peatland characterization[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3873-3876.

[35] SATO R, IKARASHI Y, MASAKA M, et al. Investigation on polarization orientation angle shift for accurate urban area observation using ALOS-2/PALSAR-2 data[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.]， 2016: 604-606.

[36] YAMAGUCHI Y, SATO R, YAMADA H. ALOS-2 quad pol images and ALOS ones[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 607-610.

[37] ARII M, NISHIMURA T, OKADA Y. Flooded area extraction from time-series ALOS-2 data[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 611-614.

[38] NATSUAKI R, WATANABE M, OHKI M, et al. Disaster affected area detection and display application for non-SAR specialists[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 615-618.

[39] DESNOS Y L, FOUMELIS M, ENGDAHL M, et al. Scientific exploitation of Sentinel-1 within ESA′s SEOM programme element[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3878-3881.

[40] YESOU H, HUBER C, HAOUET S, et al. Exploiting Sentinel-1 time series to monitor the largest fresh water bodies in PR China, the Poyang Lake[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3882-3885.

[41] HUSSON R, MOUCHE A, CHAPRON B, et al. Taking advantage of Sentinel-1 acquisition modes to improve ocean sea state retrieval[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3886-3889.

[42] MANUNTA M, BONANO M, BUONANNO S, et al. Unsupervised parallel SBAS-DInSAR chain for massive and systematic Sentinel-1 data processing[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3890-3893.

[43] PRATS-IRAOLA P, NANNINI M, YAGUE-MARTINEZ N, et al. Sentinel-1 tops interferometric time series results and validation[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3894-3897.

[44] WEGMÜLLER U, WERNER C, WIESMANN A, et al. Time-series analysis of Sentinel-1 interferometric wide swath data: Techniques and challenges[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3898-3901.

[45] QIN Y, PERISSIND. Sentinel-1A TOPS interferometry application over the Dead Sea[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3902-3905.

[46] ANTROPOV O, RAUSTE Y, VNNEN A, et al. Mapping forest disturbance using long time series of Sentinel-1 data: case studies over boreal and tropical forests[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 3906-3909.

[47] SCHWERDT M, SCHMIDT K, RAMON N T, et al. Sentinel-1B independent in-orbit system calibration-first results[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 55-58.

[48] GEUDTNER D, PRATS P, YAGUE-MARTINEZ N, et al. Sentinel-1 SAR interferometry performance verification[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of. VDE VERLAG GmbH. Hamburg:[s.n.], 2016: 65-68.

[49] VALENTINI G, MARI S, SCOPA T, et al. COSMO-Skymed di Seconda Generazione System access portfolio[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2062-2065.

[50] PORFILIO M, SERVA S, FIORENTINO C A M, et al. The acquisition modes of COSMO-Skymed di Seconda Generazione: a new combined approach based on SAR and platform agility[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2082-2085.

[51] CALABRESE D, CARNEVALE F, MASTRODDI V, et al. CSG system performance and mission[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 915-918.

[52] VENTURINI R, SPADONI F, GERMANI C, et al. CSG SAR instrument design and performance[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 919-922.

[53] CROCE A, CUTIGNI M, VICARI D, et al. CSG ground segment and ILS&OPS evolution between two generations of systems[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 923-926.

[54] SALEMME P, GRIMANI V, CRICENTI A, et al. CSG image quality and calibration approach[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 927-930.

[55] ROSEN P, HENSLEY S, SHAFFER S, et al. An update on the NASA-ISRO dual-frequency DBF SAR (NISAR) mission[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2106-2108.

[56] KRIEGER G, MOREIRA A, ZINK M, et al. Tandem-L: main results of the phase a feasibility study[C]∥ Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2016 IEEE International. Beijing: IEEE, 2016: 2116-2119.

[57] HUBER S, VILLANO M, YOUNIS M, et al. Tandem-L: design concepts for a next-generation spaceborne SAR system[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 1237-1241.

[58] DE LISLE D, IRIS S. RADARSAT constellation mission status update[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 931-933.

[59] LEE S H, YOON J C, KIM J H. KOMPSAT-6 mission, operation concept, and system design[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 161-164.

[60] HWANG Y C, NAM C H, PAK U Y, et al. KOMPSAT-6 SAR payload system design[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 165-167.

[61] KANG C, JUNG O, OH T, et al. Operation concept of KOMPSAT-6 ground segment[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 168-173.

[62] KIM D H, LIM B G, LEE D H, et al. SAR processing by a modified CSA based algorithm with a delicate azimuth matched filter ETF4ZDT[C]∥ EUSAR 2016, 11th European Conference on Synthetic Aperture Radar, Proceedings of VDE VERLAG GmbH. Hamburg: [s.n.], 2016: 174-177.

Recent Advances and Trends of SAR Satellites in Foreign Countries

CHEN Jun-li1, LI Wei2

(1. Shanghai Academy of Spaceflight Technology, Shanghai 201109, China；2. Shanghai Institute of Satellite Engineering, Shanghai 201109, China)

In order to advance our country’s SAR satellite and connect with the international practice, the system characteristic, present status, products and applications of current international typical SAR satellites were introduced in this paper, which were Germany TanDEM-X system, Italy Cosmo-SkyMed constellation, Japan ALOS-2 satellite and European Space Agency Sentinel-1 constellation. Some typical applications were given, which were agricultural detection, ultrahigh accuracy land surface elevation data, long time change of ice field united with shuttle radar topography mission (SRTM), sea ice extraction and ground velocity estimation, collaborative evaluation of border surveillance technologies in maritime environment by pre-operational validation of innovative solutions (CLOSEYE), disaster fast response and monitoring, super-area ground surface small deformation monitoring, and building height measurement. The Cosmo-SkyMed Second Generation (CSG) constellation; NISAR satellite; TanDEM-L system; RadarSAT constellation which were the next generation international SAR system were introduced. The composition, mode and main mission of these future systems were presented. It is proposed that the SAR satellite is bound to develop in the direction of low cost, lightweight, multi mode, distributed and high resolution.

Synthetic aperture radar (SAR) satellite; TanDEM-X System; Cosmo-SkyMed Mission; ALOS-2 satellite; Senttinel-1 constellation; Cosmo-SkyMed Second Generation (CGS) constellation; NISAR satellite; TanDEM-L system; RadarSAT constellation

1006-1630(2016)06-0001-19

2016-11-10；

2016-11-25

陈筠力(1971—)，男，研究员，遥感六号、十三号、十七号，天绘二号等多型卫星总设计师，入选2014年国家百千万人才工程有突出贡献中青年专家，主要从事卫星总体设计和卫星测试工作。

V474

A

10.19328/j.cnki.1006-1630.2016.06.001