PolSARpro v5.1.3 处理Sentinel-1A SLC数据

• PolSARpro软件简介
• • 准备工作
• 数据预处理
• • 读取Sentinel 1A数据
  • • 选择环境
    • 选择主输入文件夹
    • 设置读取参数
    • 提取协方差C2矩阵，并做多视处理
  • 地理编码
  • • 地理编码的参数设置
  • 极化滤波
  • • 滤波器参数设置
• 极化分解
• • 极化分解参数设置
• 无监督分类
• • H-α 平面无监督分类
• 延伸
• • 监督分类
• 后语
• 参考文献

PolSARpro软件简介

PolSARpro是由法国雷恩第一大学（Université de Rennes 1）电子和电信学院教授Eric Pottier¹等人带头开发的专门用于PolSAR(极化合成孔径雷达)、Pol-InSAR（极化干涉合成孔径雷达）、Pol-TomoSAR（极化层析合成孔径雷达）科学研究与教学的免费开源处理软件。自2003年开始研发，经过众多顶尖SAR研究机构15年多的研发历程，渐渐成为处理极化SAR领域功能最强大的免费开源软件。

准备工作

卫星	波段	数据等级	极化方式	获取时间
Sentinel 1A	C	SLC	VH/VV	2018/05/05

见百度云盘 址（也可以自行下载，别的数据也可以）：
链接：https://pan.baidu.com/s/1TJMd564aNiTzRIcNS7BTdg 密码：6hp5

数据预处理

读取Sentinel 1A数据

首先，启动PolSARpro，其初始打开页面如下图所示，在后面的操作中请注意观察菜单栏（下图红色框部分）的变化。

选择环境

选择主输入文件夹

对于Sentinel-1A而言，这个主文件夹指的是 .SAFE文件夹 （即存放数据的 最浅父目录 ，打开其他类型的SAR数据如ALOS-1、2等，也是要选择最浅父目录，目录选得不对PolSARpro将不能识别数据），通常下载的Sentinel-1A解压后的下一层目录。在后面的每一步，有什么问题都可以点击最后一行的 黄色“ ，查看帮助说明，不过这个帮助文档还不完善，并且是英文的，需要有一定的极化SAR和英文基础知识才能看懂。

Mission（卫星名称）：S1A（表明这是Sentinel-1A而不是1B）；Acquisition(获取模式):IW（Interferometric Wide,干涉宽幅模式）;Product（产品类型）：SLC(Single Look Complex,单视复数据);Polarisation(极化方式):PP2（Partial Polarisation 2，部分极化之意，这里的数据是VH/VV方式）;Swath(条带):1；

设置读取参数

这里选择“Swath 2”,处理包含上海市崇明区长兴岛的数据，点击“OK”;会生成一个文件夹IW2；

Google Earth显示的范围如下：

提取协方差C2矩阵，并做多视处理

接下来提取数据：

多视的目的是为了获得近似正方形的像素（方位向、距离向）、减弱相干斑等噪声的处理，此外，还可以压缩数据量，不足的是分辨率（距离向的）会被牺牲掉（降低）。多视处理操作有时不一定需要做的，要做的话，要结合实际情况来做。

距离向的地面分辨率计算公式如下式所示：
$$\text{Ground Range Resolution}=\frac{\text{Range Pixel Spacing}}{sin(\text{Incidence Angle})}$$
Ground Range Resolution为距离向的地面分辨率，Range Pixel Spacing为单视斜矩像素间距；Incidence Angle为入射角；

距离向：地面分辨率Ground Range Resolution = 2.32 m / sin(39.27°) ≈ 3.67 m，视数为4，可以得到3.67m×4=14.68m的地距分辨率。
方位向：要得到近似14.68m的分辨率，视数为1，方位向多视后的分辨率为13.95m。

实际上欧空局在将IW模式获取的SLC级数据转化为的GRDH（20m×20m）级数据时，多视处理视数（方位向X距离向）取得是：1×5；
参见欧空局的GRDH数据说明： https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-1-sar/products-algorithms/level-1-algorithms/ground-range-detected/iw

多视视数计算原理可以参考SARscape中SAR数据的多视处理_ENVI-IDL技术殿堂_新浪博客
http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xc5x.html
包括ENVI官方演示的多视处理视数（方位向X距离向）也是：1×5；可能这是为了和欧空局的处理对应。不过，多视处理视数（方位向X距离向）为1×5或1×4都影响不大，因为后面制图往往还会重采样。

这里的多视处理视数（方位向X距离向）也取：1×5(也可以选择1×4，影响不大)，对应的地距分辨率为18.35m,如下图所示（见最下面红色框所示）：

点击“OK”，开始提取数据。

在这里一定要保持耐心，因为Sentinel 1A的数据量太大了，处理要一定的时间，甚至你的电脑可能不会响应，你以为出错了，实际不然，操作并没有问题的，你只需要 耐心 等下就好（具体时间与电脑配置有关，像我的垃圾电脑处理，就需要半小时左右）

读取完成后会出现两个图像，mask_valid_pixels图像(掩膜文件)和RGB1假彩色图像,可以把这两个图像关掉。

为何没有C21的相关文件，这是因为协方差矩阵为复对称矩阵C21=C12，只需保留C12就够了，这样可以节省数据存储量，包括PolSARPro选择二进制.bin文件来存储数据也是为了节省数据存储量，并且可以更快地读取、写入数据，这点比ENVI、SNAP等软件是一个优势。

地理编码

下面进行地理编码（想一想，为何没有 辐射定标 操作因为PolSARpro在读入数据时已做辐射定标处理了）。在这里，地理编码要在极化滤波之前，因为极化滤波之后参数文件（.xml文件）会消失，不能再做地理编码。

选择Utilities—>SNAP-S1 TBX—>Geocode [C2] matrix。

目前PolSARpro仅支持对协方差C2和T3处理，要得到其它极化矩阵或矩阵元素，可以通过极化矩阵转换实现（Convert菜单栏），在这里我们又见到了 SNAP S1 TBX工具箱。

地理编码的参数设置

选择SENTINEL-1,点箭头所指的打开文件夹图标，选择metadata.xml文件，其它参数保持默认。观察到下面的红色框部分，可以看到距离向间距变为了18.32615m,与计算的18.35m有些出入,这是因为在计算单视距离向地面分辨率时只保留了两位小数，四舍五入引起的；输入的多视数为：1×5,后面地理编码的重采样后的 像素间距为18.32615m（红色数字，你可以改为近似的正整数20m，这里不改了，因为改的话，重采样要费时些），输出视数为1×1;

地理编码后会同样会生成两个图像： mask_valid_pixels图像(掩膜文件)和RGB假彩色图像，如下图所示：

极化滤波

下面对协方差矩阵C2元素进行极化滤波：
选择：Process—>Polarimetric Speckle Filter—>Lee Refined Filter

Lee Refined Filter，即改进型Lee滤波或叫精致型Lee滤波，选择这个滤波器的原因是其可以在相除相干斑的影响下较好地保留极化信息，一般情况下，做极化分解所用的滤波器都是这个。

滤波器参数设置

Lee Refined滤波器按默认设置就好，这里的滤波窗口为7×7，见最下面的小红框数字。

同时观察上面红色框行数（10098）和列数（7722），几何校正（地理编码）后的行列数发生了明显变化，其中列数约为原列数的 1/4（若没有几何校正应该为1/5） ，原行列数为（13545，25139）；会新生成文件夹 IW2_SNAP_LeeC2 ；

点击“Run”，进行极化滤波；

不过，不用担心，我们可以再生成一个RGB图像用于显示滤波效果。
选择：Display—>Create RGB File—>RGB Color Composition 1—>Run

极化分解

把刚生成的mask文件和RGB1文件等窗口关掉，以便进行下个操作：双极化数据 H-$\alpha$极化分解。双极化数据目前仅支持这一种分解，其它的分解都是基于全极化数据的进行的。

选择:Process—>H/A/Alpha Decomposition—>Decomposition Parameters

极化分解参数设置

按照下图设置好参数，需要勾选后面的BMP，以便生成可以打开的BMP图件（二进制文件无法直接打开）浏览效果(你也可以选择其它的参数，这里是为了节省时间的，没有选择全部参数，但最后一行红色框中的Shannon Entropy（香农熵）不要选，否则GIMP软件会出错)，最后的行列窗口大小均设置为1即可。

I1_db	I2_db	entropy	alpha	anisotropy
特征值λ1(分贝值)	特征值λ2(分贝值)	极化熵H	平均散射角α	反熵A

无监督分类

把前面生成的BMP图像等打开窗口关掉。进行下一步操作：双极化数据的H-α平面无监督分类。

选择Process–>Polarimetric Segmentation—>H/A/Alpha Classification

H-α 平面无监督分类

按照下图所示设置好H-α平面无监督分类相关的参数，点击“Run”，接下来又是一番等待，保持 耐心 ！

延伸

监督分类

当然了，双极化数据也可以做监督分类的。不过，从理论上说，双极化数据的分类精度一般要低于全极化数据。下图展示了Wishart监督分类器（Wishart分布极大似然法），（这个分类过程和操作描述起来比较麻烦，不再叙述了；另外PolSARpro中有些监督分类器，双极化数据用不了）的结果，有兴趣的话可以参考后文提供的Eric Pottier教授利用PolSARpro处理ALOS-2教程文档。（左图为训练样本集 [ 绿色：水体；红色：建筑；蓝色：植被；黄色：耕地 ]，右图为分类结果，这里仅是简单的尝试，精度就不要计较了）

后语

这篇博客算是一个基本的针对PolSARpro软件处理Sentinel 1 SLC数据较为详细的教程，当然，其中也有个人从事PolSAR研究一年多的一些思考和看法。回想刚开始接触PolSAR毕设方向时，也是不容易，基本上是靠自己研究和探索出来的（当然，我本科论文指导老师也给了我许多帮助，提供了一些基础而且重要的资料、数据和软件），不过想来，也应该有不少人像我这样的。希望这篇博客可以帮助你加深对PolSAR一些基本知识的理解和PolSARpro软件的基础操作水平，以便更好地从事极化SAR研究。PolSAR、Pol-InSAR、Pol-TomSAR还有许多方向值得深入研究的，希望各位PolSARers努力！

参考文献

[1] Jong-Sen Lee, Eric Pottier, 洪文, 李洋, et al. 极化雷达成像基础与应用 : Polarimetric radar imaging from basics to applications[M]. 电子工业出版 , 2013.
[2] DidierMassonnet, Jean-ClaudeSouyris, 马森耐特, et al. 合成孔径雷达成像[M]. 电子工业出版 , 2015.
[3] 吴永辉. 极化SAR图像分类技术研究[D]. 国防科学技术大学, 2007.

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