Forwarded from Спутник ДЗЗ
Особенности радарных данных-2
Наряду с достоинствами, наблюдение при помощи радаров имеет ряд недостатков или, если угодно, особенностей:
* Когерентная природа микроволнового излучения радара вызывает спекл-шум. Это приводит к появлению на снимках искажений типа "соль и перец". Спекл можно уменьшить различными способами, но его нельзя устранить полностью.
* Обратное рассеяние сигнала радара зависит от угла падения микроволнового излучения. Поскольку радар работает в некотором диапазоне углов падения вдоль полосы обзора, одна и та же цель будет выглядеть по-разному, в зависимости от того, находится ли она в ближней (с малым углом падения) или в дальней (с большим углом падения) зоне полосы обзора. То, как обратное рассеяние изменяется с углом падения, зависит от свойств поверхности. Так, обратное рассеяние от плоской сухой поверхности почвы уменьшается с увеличением угла падения значительно сильнее, чем обратное рассеяние от полога леса. На практике, чтобы исследовать свойства интересующей области поверхности, используют радарные снимки, где эта область снята с одинаковыми или близкими по значению углами падения.
* Рельеф местности оказывает сильное влияние на обратное рассеяние сигнала, поскольку он изменяет площадь, освещаемую боковым излучением радара. В частности, рельеф вызывает сокращение склонов, ориентированных в сторону радара, и затенение склонов, направленных в сторону от радара, крутизна которых превышает местный угол падения. Многие из этих эффектов можно исправить методами геометрической коррекции радарных изображений, однако полностью избавится от особенностей радарной съемки не удаётся.
Всё это затрудняет интерпретацию радарных изображений. Если снимки, сделанные оптическими сенсорами, во многом интерпретируются нами на основе жизненного опыта, то чтобы эффективно использовать радарные данные, нужно знать, какая часть изменений сигнала связана с внутренними свойствами радарной системы (длиной волны, поляризацией), с геометрией съемки (углом падения), а какая — с физическими свойствами исследуемой поверхности. Радарные снимки во многом похожи на то, как “видит” мир летучая мышь при помощи своего сонара (за исключением поляризации).
#SAR #основы
Наряду с достоинствами, наблюдение при помощи радаров имеет ряд недостатков или, если угодно, особенностей:
* Когерентная природа микроволнового излучения радара вызывает спекл-шум. Это приводит к появлению на снимках искажений типа "соль и перец". Спекл можно уменьшить различными способами, но его нельзя устранить полностью.
* Обратное рассеяние сигнала радара зависит от угла падения микроволнового излучения. Поскольку радар работает в некотором диапазоне углов падения вдоль полосы обзора, одна и та же цель будет выглядеть по-разному, в зависимости от того, находится ли она в ближней (с малым углом падения) или в дальней (с большим углом падения) зоне полосы обзора. То, как обратное рассеяние изменяется с углом падения, зависит от свойств поверхности. Так, обратное рассеяние от плоской сухой поверхности почвы уменьшается с увеличением угла падения значительно сильнее, чем обратное рассеяние от полога леса. На практике, чтобы исследовать свойства интересующей области поверхности, используют радарные снимки, где эта область снята с одинаковыми или близкими по значению углами падения.
* Рельеф местности оказывает сильное влияние на обратное рассеяние сигнала, поскольку он изменяет площадь, освещаемую боковым излучением радара. В частности, рельеф вызывает сокращение склонов, ориентированных в сторону радара, и затенение склонов, направленных в сторону от радара, крутизна которых превышает местный угол падения. Многие из этих эффектов можно исправить методами геометрической коррекции радарных изображений, однако полностью избавится от особенностей радарной съемки не удаётся.
Всё это затрудняет интерпретацию радарных изображений. Если снимки, сделанные оптическими сенсорами, во многом интерпретируются нами на основе жизненного опыта, то чтобы эффективно использовать радарные данные, нужно знать, какая часть изменений сигнала связана с внутренними свойствами радарной системы (длиной волны, поляризацией), с геометрией съемки (углом падения), а какая — с физическими свойствами исследуемой поверхности. Радарные снимки во многом похожи на то, как “видит” мир летучая мышь при помощи своего сонара (за исключением поляризации).
#SAR #основы
👍3
Forwarded from Спутник ДЗЗ
Особенности радарных данных-3
Формально, радарные данные Sentinel-1 IW GRD имеют такое же пространственное разрешение (10 м), как и оптические снимки Sentinel-2, но выглядят они как данные более низкого разрешения. Действительно, разрешение радарных данных по азимуту и по дальности различается, так что “квадратность” пикселя является результатом достаточно хитрой обработки. Кроме того, спекл-фильтрация потребует применения пространственных фильтров с размерами ядра 3 х 3, 5 х 5 и т. п., что дополнительно снижает пространственное разрешение. Так что, на практике, выглядеть сходно с 10-метровыми оптическими снимками будут радарные данные с разрешением 2–3 м.
Все микроволновые данные чувствительны по отношению к выпавшим осадкам в виде дождя и росы. Так, радарные данные, полученные в сезон дождей, серьезно недооценивают площадь обезлесения, поскольку участки вырубок и ненарушенного леса имеют близкие значения обратного рассеяния. Поэтому иногда приходится маскировать участки снимка, где выпали осадки или исключать из рассмотрения снимки, сделанные после дождя или выпадения росы. Чем-то напоминает проблемы с облачностью у оптических сенсоров, не так ли?
Плотная облачность в тропиках ослабляет радарные сигналы коротковолновых диапазонов, включая C-диапазон. Для сигнала L-диапазона такого не происходит.
Радарные данные не нуждаются в атмосферной коррекции, но для построения интерферограмм нужно вводить атмосферную поправку.
В учебниках по радарной съемке часто встречается картинка, на которой сигналы X-диапазона отражаются от верхней части древесного полога, а сигналы L-диапазона пронизывают полог до самой земли. Это справедливо для довольно низкого пространственного разрешения. Когда разрешение составляет десятки сантиметров, сигналы X-диапазона свободно проникают в щели между ветвями, делая видимыми объекты под пологом леса.
Как видим, радарные данные не хуже и не лучше оптических — они просто другие: служат для решения других задач и дополняют информацию, полученную от оптических и тепловых сенсоров.
#SAR #основы
Формально, радарные данные Sentinel-1 IW GRD имеют такое же пространственное разрешение (10 м), как и оптические снимки Sentinel-2, но выглядят они как данные более низкого разрешения. Действительно, разрешение радарных данных по азимуту и по дальности различается, так что “квадратность” пикселя является результатом достаточно хитрой обработки. Кроме того, спекл-фильтрация потребует применения пространственных фильтров с размерами ядра 3 х 3, 5 х 5 и т. п., что дополнительно снижает пространственное разрешение. Так что, на практике, выглядеть сходно с 10-метровыми оптическими снимками будут радарные данные с разрешением 2–3 м.
Все микроволновые данные чувствительны по отношению к выпавшим осадкам в виде дождя и росы. Так, радарные данные, полученные в сезон дождей, серьезно недооценивают площадь обезлесения, поскольку участки вырубок и ненарушенного леса имеют близкие значения обратного рассеяния. Поэтому иногда приходится маскировать участки снимка, где выпали осадки или исключать из рассмотрения снимки, сделанные после дождя или выпадения росы. Чем-то напоминает проблемы с облачностью у оптических сенсоров, не так ли?
Плотная облачность в тропиках ослабляет радарные сигналы коротковолновых диапазонов, включая C-диапазон. Для сигнала L-диапазона такого не происходит.
Радарные данные не нуждаются в атмосферной коррекции, но для построения интерферограмм нужно вводить атмосферную поправку.
В учебниках по радарной съемке часто встречается картинка, на которой сигналы X-диапазона отражаются от верхней части древесного полога, а сигналы L-диапазона пронизывают полог до самой земли. Это справедливо для довольно низкого пространственного разрешения. Когда разрешение составляет десятки сантиметров, сигналы X-диапазона свободно проникают в щели между ветвями, делая видимыми объекты под пологом леса.
Как видим, радарные данные не хуже и не лучше оптических — они просто другие: служат для решения других задач и дополняют информацию, полученную от оптических и тепловых сенсоров.
#SAR #основы
👍4