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在過去十年中 ， 合成孔徑雷達 （SAR） 成為對地觀測中不可或缺的信息來源 。 這主要是由于當前對更高空間分辨率和新型成像模式的趨勢 。 這一發(fā)展的主要驅動力一直是機載 SAR 技術 ， 該技術通常比星載傳感器的能力領先數年 。 當今的機載傳感器能夠提供具有分米分辨率的高質量 SAR 數據 ， 并允許開發(fā)數據分析和從 SAR 中提取信息的新方法 。 本文基于并總結了德國航空航天中心 （DLR） 在機載 SAR 技術及其應用方面的長期經驗 ， 綜述了當今超高分辨率機載 SAR 傳感器的能力和需求 。 描述了高分辨率機載數據處理的具體要求 ， 然后對高分辨率 SAR 的新興應用進行了廣泛的概述 。 在許多情況下 ， 從高分辨率航空 SAR 影像中提取信息已經達到了成熟的水平 ， 使 SAR 技術越來越多地成為一種作戰(zhàn)工具 。 這種能力目前主要局限于機載 SAR ， 可能會成為下一代星載 SAR 任務的典型特征 。
合成孔徑雷達 （SAR） 系統(tǒng)新時代的邊緣 。 近年來 ， 先進的 SAR 技術得到了快速發(fā)展;新傳感器體現了多項新功能 ， 例如更高分辨率、部分和全極化、先進的干涉測量設置和新的創(chuàng)新成像模式 。 實驗和操作機載傳感器一直是這一發(fā)展的主要驅動力 ， 因為它們通常比星載傳感器的能力領先數年 。
特別是 ， 高分辨率 SAR 數據的可用性目前正在開辟廣泛的新應用領域 。 由于具有固有的散點效應 ， SAR 數據與相同細節(jié)級別的光學遙感數據相比 ， 顯得模糊和嘈雜 。 只有在具有強反射的無斑、點狀或線性目標（通常是人造結構或車輛）上 ， SAR 的真正分辨率能力才能得到充分發(fā)展 。 因此 ， 為了實現與光學數據相似的可解釋性 ， 通常需要分辨率明顯更高的 SAR 數據 。 最近的 SAR 傳感器系統(tǒng)能夠實現低至幾分米的分辨率 ， 從而產生與現代亞米級光學系統(tǒng)相媲美的出色圖像質量 。 這與全天候晝夜成像功能一起 ， 使 SAR 成為理想的工具 ， 特別是對于常規(guī)監(jiān)測和測繪應用 ， 在這些應用中 ， 遙感數據的高度可靠性是必不可少的 。
雷達圖像包含的信息與從光學或紅外傳感器獲得的圖像完全不同 。 在光學范圍內 ， 物體表面的分子共振主要負責特征物體的反射率 ， 而在微波區(qū)域 ， 介電和幾何特性與反向散射相關 。 因此 ， 雷達圖像強調了觀察到的地形的地勢和形態(tài)結構 ， 以及地面電導率的變化 ， 例如 ， 由土壤水分差異引起的變化 。 由于對介電特性敏感 ， SAR 圖像原則上還可以提供有關植被狀況的信息 ， 這是農業(yè)和林業(yè)應用的一個重要事實 。 SAR 數據的另一個重要特征來自微波的傳播特性 。 微波能夠穿透植被 ， 甚至滲透到一定深度的地面 [1
。 穿透能力取決于波長以及觀察到的目標的復雜介電常數、電導率和密度 。
除了傳統(tǒng)的單通道 SAR 之外 ， 兩種多通道擴展在過去幾年中也受到廣泛關注：干涉 SAR （InSAR） 和極化 SAR （PolSAR） 。 在 InSAR 中 ， 將兩個或多個 SAR 圖像組合在一起 ， 這些圖像是從略微位移的軌跡獲取的 ， 因此入射角略有不同 。 通過對相位差異的分析 ， 這些采集可以生成精確的大規(guī)模數字表面模型 。 第一次 InSAR 實驗已經在 1970 年代和 1980 年代使用噴氣推進實驗室 （JPL） 的機載和星載傳感器進行 [2
、[3
。 然而 ， 直到 2000 年的航天飛機雷達地形測繪任務 [4
為地球上的大部分陸地提供了中等分辨率的數字高程模型 ， InSAR 才成為一種高度認可和可操作的遙感工具 。 今天 ， 由兩顆高分辨率 SAR 衛(wèi)星組成的 TanDEM-X 任務正在以前所未有的精度生成地球表面的新全球數字高程模型 [5
。
如今 ， InSAR 是一項強大且成熟的技術 ， 可在大多數機載和星載傳感器上運行 。 除了地形測繪外 ， SAR 干涉測量的擴展版本 ， 稱為差分干涉測量法 （DInSAR） ， 可用于精確繪制高程變化 [6
。 該技術允許在亞波長尺度上檢測表面變形 ， 通常在毫米范圍內 。 由于其極高的精度 ， DInSAR 已被廣泛應用于監(jiān)測生態(tài)應力變化過程 ， 如火山噴發(fā)前的突然同震位移或火山膨脹 ， 過度監(jiān)測采礦活動引起的人為沉降 [7
–[9
到冰川動力學的測量 [9
–[11
。
SAR 極化法 （PolSAR） 是傳統(tǒng)單通道 SAR 成像的另一大擴展 。 與所有電磁波一樣 ， 微波也具有矢量性質 ， 雷達科學中散射問題的完整描述需要矢量矩陣公式 。 這就是雷達極化法的任務 ， 該技術是由 G. W. Sinclair 于 1948 年引入“散射矩陣”的理論概念開始的 [12
。 然而 ， 直到 1980 年代和 1990 年代 ， 隨著德國航空航天中心 （DLR） 的 E-SAR [13
、加拿大的 CV580 系統(tǒng) [14
或 NASA/JPL 的 AIRSAR [15
等極化機載傳感器的數量不斷增加 ， 高質量的極化 SAR 數據才得到廣泛使用 。 SAR 極化法的一個特殊特性是它允許區(qū)分不同類型的散射機制 。 這成為可能 ， 因為觀察到的極化特征在很大程度上取決于實際的散射過程 。 與傳統(tǒng)的單通道 SAR 相比 ， SAR 極化法的加入因此導致分類和分割結果的質量得到顯著提高 [16
–[18
。 某些極化散射模型[19
甚至提供了散射過程的直接物理解釋 ， 允許估計土壤水分和表面粗糙度[20
等物理地面參數 ， 以及自動識別不同散射體特征和目標類型的無監(jiān)督分類方法[21
、[22
。
當今的新一代超高分辨率機載 SAR 傳感器正在進一步突破從 SAR 圖像中提取信息水平的極限 。 現代傳感器在空間和輻射測量方面的分辨率提高 ， 可以生成迄今為止 SAR 無法實現的新型信息產品 。 在許多情況下 ， 從高分辨率航空 SAR 圖像中提取信息已經達到了成熟的水平 ， 而在星載情況下 ， 高分辨率應用仍然相對較少 。 然而 ， 可以預期 ， 未來十年推出的下一代星載 SAR 傳感器將使新穎的 SAR 概念投入正常運行 。 本文的其余部分將回顧基于現代高分辨率機載 SAR 的成熟信息產品的現狀 ， 并描述機載 SAR 高分辨率信號處理的現狀 ， 為此類應用奠定基礎 。
超高分辨率 SAR 信號處理在機載 SAR 傳感器向更高分辨率發(fā)展的同時 ， 高效的 SAR 圖像形成算法和運動補償程序也得到了同步發(fā)展 。 這些發(fā)展是由于需要以適度的計算能力處理相對大量的數據 ， 以及對空間分辨率、輻射和地理定位精度的精度要求不斷提高而引發(fā)的 。 在本節(jié)中 ， 簡要回顧了最常用的圖像形成算法 ， 然后討論了運動補償和輻射校準方面的最新進展 ， 所有這些都作為整體機載 SAR 處理概念的一部分進行介紹 ， 首先介紹 。
A. 機載 SAR 處理器概念空間分辨率以及輻射和干涉校準精度對從 SAR 數據測量或推斷物理參數的能力有直接影響 。 因此 ， 必須將可用的最佳運動補償和機載 SAR 聚焦算法集成到一個定義明確且整合的處理概念中 ， 以確保最佳聚焦性能（見圖 2） 。 用于運動補償、天線方向圖校正和輻射 SAR 數據校準的新算法是其中的一部分 。 由于多通道超高分辨率 （VHR） 系統(tǒng)的數據速率提高（例如 ， 與以前的 E-SAR 系統(tǒng)相比 ， 新的 F-SAR 系統(tǒng)記錄高達 20 GB/min ， 相當于 120 倍） ， 需要付出相當大的努力才能有效實施耗時的處理步驟 。
高級極化和干涉 SAR 模式（極化、單通和重復通道干涉測量、斷層掃描處理）的高分辨率數據處理被認為是每個現代 VHR SAR 處理器的核心部分 ， 必須包括高精度的地形自適應運動補償 。 通常需要進行預處理 ， 以粗略補償飛機的運動并校正傳輸脈沖的非理想特性 。 在某些情況下 ， 還需要支持處理以步頻模式采集的數據（例如 ， F-SAR 傳感器的 VHR X 波段數據） 。 對于核心 2-D 聚焦操作 ， 標準的擴展線性調頻縮放 （ECS） 算法用于 F-SAR ， 但也可以使用其他精確的內核 。 在定期聚焦后 ， 可以通過額外的加工步驟來確保高精度的輻射和幾何校準 。 這種額外的校準基于完整、復雜的 3-D 天線方向圖（仰角/方位角/頻率） ， 并在考慮飛行軌跡和傳感器姿態(tài)以及合成孔徑內的任何變化的情況下計算校正 。 因此 ， 它可以改進通常在方位角壓縮之前進行的輻射校準 ， 并且通過校正通道間相位偏移 ， 還可以改進極化校準 。 需要對大地坐標格網執(zhí)行地理配準和重采樣 ， 以使數據適合集成到任何地理信息系統(tǒng) （GIS） 中 。 特定的后處理算法（例如 Pol-InSAR、層析 SAR 處理、土壤水分檢索）可以方便地對傾斜范圍數據執(zhí)行 ， 并且僅對生成的最終信息產品進行地理配準 。
B. SAR 圖像形成算法SAR 圖像形成基本上包括對記錄的原始數據樣本進行連貫的相位校正積分 。 不同的算法在實現空間自適應求和的準確性和效率方面彼此不同 。 原則上 ， 可以區(qū)分時域算法和頻域算法 ， 前者最準確 ， 但計算成本最高 ， 后者更有效 ， 通常更適合操作數據處理 。
1. 時域算法時域算法 ， 通常稱為直接反向投影 （DBP） ， 通過考慮單個雙向傳播延遲 ， 分別實現每個成像點的原始數據回波的相位校正積分 。 因此 ， 它們最準確 ， 可以輕松適應非線性飛行幾何或具有較大運動誤差的機載采集場景 。 由于它們的階次計算復雜性
中提出的快速分解反向投影 （FFBP） 算法 。 它在不同分辨率尺度上通過幾個步驟實現相干積分 ， 其中大部分是在極地參考系統(tǒng)中 ， 從而能夠將計算復雜度降低到
。
2. 頻域算法由于其效率 ， 首選的圖像形成算法在頻域中工作 。 不同算法的有用比較可以在 [39
中找到 。 所有算法的共同點是假設直線飛行路徑 ， 而不考慮飛機的運動誤差 。 用于機載 SAR 處理的首批算法之一是距離多普勒算法 （RD） ， 它基本上以犧牲聚焦精度為代價 ， 將距離和方位角處理解耦 。 空間變化范圍遷移校正通過插值執(zhí)行 。 最精確的算法是波數域算法 ， 眾所周知 ， 通過在二維頻域中實現 Stolt 映射 [40
， 該算法可提供最精確的聚焦性能 。 人們在算法開發(fā)方面付出了相當大的努力 ， 這些算法避免了使用大量的插值 ， 最突出的例子是線性調頻縮放算法 [41
。 它已被調整為ECS ， 包括兩步運動誤差校正[42
、[43
以及天線方向圖的輻射校正和雙向衰減 ， 適當地考慮了滾轉角的變化 。 同樣對于波數算法 ， 已經提出了對機載情況的改編 ， 包括改進的 Stolt 映射并包括運動補償 [44
。 但是 ， 出于效率原因 ， 在大多數情況下 ， RD 或 ECS 算法用于操作處理 ， 但需要說明的是 ， 該算法的聚焦精度在這些 VHR 上達到了極限 。
C. 關鍵運動補償方面機載 SAR 傳感器已經并且仍然廣泛用于新成像技術的開發(fā)和演示 ， 通常涉及對同一感興趣區(qū)域的多次重復通過 ， 每次通過都由特定的空間基線分隔 。 對于 Pol-InSAR 和 SAR 層析成像 ， 通常會飛行預定義的空間基線 ， 通常相隔數十米 ， 而對于變化檢測和差分 SAR 應用 ， 首選相同的標稱飛行軌跡 。 在每個軌道中 ， 都會出現與直線飛行路徑的偏差 ， 需要在處理過程中進行補償 。 RD 和 ECS 算法通常實現兩步運動補償：在任何預估計或方位重采樣操作之前 ， 在原始數據級別執(zhí)行一階距離不變校正 ， 而第二步是距離自適應運動補償 ， 在距離單元徙動校正之后方便地應用 。 每個補償步驟都需要根據實軌和標稱軌之間的視距差異來校正信號的相位和包絡 。
在高分辨率應用程序中 ， 仍然存在兩個問題 。 首先 ， 現代導航系統(tǒng)的精度通常限制在幾厘米以內 ， 在數據中留下了一定量的未補償運動 。 其次 ， 由于窄方位波束假設 ， 頻域算法中運動補償的精度本身是有限的 ， 并且殘余誤差可能會保留在數據中 ， 特別是在與飛行軌跡有較大偏差以及場景中地形發(fā)生顯著變化的情況下 。 因此 ， 飛機的運動帶來了一定的挑戰(zhàn) ， 每次飛越都必須將其視為獨立性 ， 這會導致空間變化的干涉基線（見圖 3 和圖 4）和殘余運動誤差 。 平臺運動的測量和補償的任何不準確都會導致不良的成像效果（相位誤差、散焦、錯位） ， 尤其是干涉相位和相干性惡化 。
圖 3.機載干涉 SAR 數據的獲取 。 使用安裝在同一平臺上的兩根天線可以進行單通道采集 ， 并用于生成數字高程模型 （DEM） 。 在這里 ， Oberpfaffenhofen 地區(qū)的 DEM 顯示在 3 公里× 10 公里的區(qū)域內 ， 數據由 DLR 的 E-SAR 系統(tǒng)獲取 。 重復通過基線 ， 在運動補償過程中補償變化 ， 用于靈活采集數據 ， 用于差分干涉、Pol-InSAR 或 SAR 斷層掃描應用 。
圖 4.在 INDREX 活動期間實現的實際干涉基線 [45
。 三個通道中的每一個通道的偏差都小于 1 m [均方根 （rms）
， 標稱水平基線為 5 m 。
在過去十年中 ， 已經開發(fā)了幾種用于改進高分辨率運動補償的高級算法 。 這些活動主要是由 Pol-InSAR 應用（見第 IV-D 節(jié)）、斷層成像模式（見第 IV-E 節(jié)）以及差分機載 SAR 干涉測量（見第 IV-C 節(jié)）的需求驅動的 。
1. 地形相關運動補償在機載重復-通道干涉處理策略的開發(fā)和改進過程中 ， 人們認識到通常的運動補償近似值是不夠的 ， 需要非常精確地考慮地形和殘余運動誤差[46
。 在地形適應方面 ， 這導致了兩種算法的并行發(fā)展 ， 即所謂的精確地形和孔徑依賴性運動補償（PTA）方法[47
， 以及子孔徑地形和孔徑依賴性（SATA）算法[48
。 這些算法的比較可以在 [49
中找到 。 它們基于短時快速傅里葉變換 （FFT） 碼 ， 因此有效地利用了 SAR 方位角信號的準線性時頻對應 。 它的應用是必不可少的 ， 不僅用于在差分 SAR 干涉模式下處理機載數據 ， 而且通常用于丘陵和山區(qū)的重復通過 SAR 應用 。
【超高分辨率機載合成孔徑雷達成像：信號處理與應用】
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