高分三 卫星数据处理

1 引言

高分三 卫星（GF-3）于2016年8月10日成功发射，是我国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达（SAR）卫星，能够获取稳定、可靠的高分辨率SAR影像。合成孔径雷达作为一种工作在微波谱段的主动遥感技术，不仅具有全天时、全天候的工作能力，对地物还具有一定的穿透能力，在水利、农业、林业、海洋、城市、地质、减灾等行业有着十分广泛的应用。

目前高分三 卫星数据在各行业的应用已陆续开展，为支持用户单位对高分三 卫星数据的处理需求，推动高分三 卫星数据在各行业的深入应用，北京航天宏图信息技术股份有限公司（简称“航天宏图”）针对高分三 卫星数据特点，不断完善自主研发的PIE雷达模块，现已完全支持对高分三 卫星数据的预处理。

2 GF-3数据处理模块

PIE高分三 卫星数据处理模块分为基本处理模块和极化处理模块，可支持聚束、精细条带1、精细条带2、全极化条带1、全极化条带2等多种成像模式。其中，基本处理模块可实现将L1A级单视斜距复数（SLC）数据转换为地理编码后的L2级强度或幅度数据，满足普通用户对GF-3数据的基本处理需求；极化处理模块可实现对全极化数据的深入分析，可提取目标极化散射机理信息，满足专业用户对全极化模式GF-3数据高级处理分析的应用需求。

图1 PIE高分三 卫星数据处理模块

3 GF-3数据处理流程

3.1基本处理

GF-3数据基本处理包括GF-3数据导入、辐射定标、复数转强度/幅度、多视、滤波、地理编码等。

（1）数据导入

将GF-3数据导入成PIE雷达处理模块标准数据格式，包括GF-3单极化数据导入、GF-3双极化数据导入以及GF-3全极化数据导入。

? GF-3单极化数据导入

图2 GF-3单极化数据导入界面

? GF-3双极化数据导入

图3 GF-3双极化数据导入界面

? GF-3全极化数据导入

图4 GF-3全极化数据导入界面

（2）辐射定标

由于多种误差源的存在，SLC数据存在辐射误差，为能精确反映地物回波特性，需要进行辐射定标处理，将输入信 转化为雷达后向散射系数。

图5 GF-3数据辐射定标界面

（3）复数转强度/幅度

强度/幅度特征是SAR影像最主要的特征之一，基于SAR强度/幅度影像可以提取地物目标信息，因此需要将SAR复数数据转换为SAR强度/幅度数据。

图6 GF-3数据转换界面

（4）多视

为提高图像的视觉效果，同时提高对每个像元后向散射的估计精度，需要进行多视处理，即对目标的多个独立样本进行平均叠加。多视处理一方面使影像几何特征更接近地面实际情况，另一方面也在一定程度上降低了斑点噪声（在降低噪声的同时降低空间分辨率）。

图7 GF-3数据多视处理界面

（5）滤波

由于SAR系统是相干系统，相干斑噪声是SAR影像的固有现象。相干斑噪声的存在严重影响了SAR影像的地物可解译性，因此需要进行斑点噪声滤波处理。常用的SAR滤波器主要有Lee滤波器、Frost滤波器、Kuan滤波器等。

图8 GF-3数据滤波界面（Kuan滤波）

（6）地理编码

根据卫星下传的姿态轨道数据，对L1级图像数据经过几何定位、地图投影、重采样后的数据产品为L2级地理编码产品。地理编码采用基于RD定位模型的几何校正处理方法，包括地理编码椭球校正（GEC）和地理编码地形校正（GTC）。

图9 GF-3数据地理编码界面

3.2极化处理

GF-3数据极化处理包括全极化模式GF-3数据导入、辐射定标、极化矩阵转换、极化滤波、极化分解、地理编码等。其中，全极化模式GF-3数据导入、辐射定标以及地理编码等基本处理需要调用基本处理模块，极化矩阵转换、极化滤波、极化分解等极化处理需要调用极化处理模块。

（1）极化矩阵转换

极化散射矩阵（[S]）只能够描述所谓的相干或纯散射体，对于分布式散射体，为减少斑点噪声影响，通常采用二阶描述子进行描述，将极化散射矩阵（[S]）转换为极化协方差矩阵（[C3]/[C4]）或极化相干矩阵（[T3]/[T4]）。

图10 极化矩阵转换界面

（2）极化滤波

极化SAR相干斑的存在严重降低了影像质量，进而影响后续信息提取与地物解译精度。极化信息不仅包括各通道的功率信息，还包括其通道间的相对相位信息。对于全极化SAR数据，相干斑滤波不仅需要分别考虑4个通道（HH、HV、VH、VV）的滤波，还要考虑4个通道之间的相关性。极化SAR滤波方法主要包括极化Boxcar滤波、极化高斯滤波、极化白化滤波、极化Lee滤波等。

图11 极化滤波界面（精致极化Lee滤波）

（3）极化分解

充分利用极化散射矩阵揭示散射体的散射机理，可有效分离不同散射机制主导的地物类型。极化分解是基于目标极化特性进行信息提取和目标分类的有效手段。主要的极化分解方法包括Pauli分解、H/A/alpha分解、Freeman-Durden分解、Yamaguchi分解以及Van Zyl分解等。

图12 极化分解界面（Freeman分解）

4 GF-3数据处理结果展示

地物电磁特性与电磁波的极化方式有着密切的关系，同一目标在不同的极化方式下会产生不同的回波信 ，不同地物对极化的响应能力不同，利用不同极化的电磁波对地物进行观测，能够得到更加丰富的地物信息。

图13为云南滇池流域全极化条带1成像模式GF-3影像，其中红色表示HH极化后向散射，绿色表示HV极化后向散射，蓝色表示VV极化后向散射。从图中可以识别出水体、城镇和植被。

图13 云南滇池流域GF-3影像（R:HH G:HV B:VV）

图14为广州白云国际机场附近全极化条带1成像模式GF-3 Freeman分解影像，其中红色表示二次散射分量（对应城镇），绿色表示体散射分量（对应植被），蓝色表示表面散射分量（对应裸土）。

图14 广州GF-3 Freeman分解影像（R：二次散射；G：体散射；B：表面散射）

图15为长江2017年第1 洪水区全极化条带1成像模式GF-3影像，其中红色表示HH极化后向散射，绿色表示HV极化后向散射，蓝色表示VV极化后向散射。通过对比洪水发生前后影像，可以识别出水体的变化信息。

图15 长江2017年第1 洪水区GF-3影像（洪水前：GoogleEarth影像；洪水后：GF-3影像）