PS-InSAR技術に基づく変形監視・解析プロセス
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1. 背景知識
1.1 PS-InSAR技術
PS-InSAR テクノロジーは、「Permanent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar Interferometry」、つまり Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radarの複数のネストされた略語です。このうち、PS(永久散乱体)とは、建物や構造物の頂点、橋、欄干、露出した岩石など、レーダー波の後方散乱が強く、時系列的に比較的安定している様々な地上物体を指し、InSAR(合成開口)レーダー干渉法）は、同じエリア内の異なる期間の SAR データの位相情報を使用する干渉法の技術を指します。
1.1.1 レーダー干渉法
レーダー画像は、レーダーから放射された電磁波と目標物体との間の相互作用の結果を反映します。レーダー干渉法技術は、合成開口レーダー(SAR) イメージング原理と干渉法技術を組み合わせたもので、センサー システム パラメーター、姿勢パラメーター、軌道間の幾何学的関係を使用して、表面上の点の 3 次元空間位置とその小さな変化を正確に測定します。SAR自体はアクティブマイクロ波センサーであり、全天候かつ終日データを取得でき、雲、煙、塵を透過して広範囲の表面情報を取得できるため、宇宙の分野では不可欠なセンサーとなっています。従来の光学センサーでは画像化が困難な領域に特に適しています。
1.1.2 InSAR テクノロジー
InSAR技術は、合成開口レーダの複素データから抽出した位相情報を情報源として使用し、3次元情報や地表の変化情報を取得します。InSAR は、2 つのアンテナによる同時観測 (シングル トラック モード)、または 2 つのほぼ平行な観測 (反復トラック モード) を通じて、地表上の同じ風景の複雑な画像ペアを取得します。ターゲットと 2 つのアンテナ間の幾何学的関係により、複素画像上に位相差が生じ、干渉縞パターンが形成されます。干渉縞パターンには、上向きの傾斜距離を持つ点と 2 つのアンテナの位置の差に関する正確な情報が含まれています。したがって、センサー高さ、レーダー波長、ビーム視線、アンテナ基線距離の幾何学的関係を利用して、画像上の各点の三次元位置と変化情報を正確に測定できます。
1.1.3 技術原則
PS -InSAR技術におけるPS（ Permanent Scatterer）とは、レーダー波の後方散乱が強く、時系列的に比較的安定しているさまざまな地上物体を指します。たとえば、建物や構造物の上部隅、橋、手すり、露出した岩石などのターゲットなどです。 InSAR (合成開口レーダー干渉計) は、同じエリア内の異なる期間の SAR データの位相情報を使用する干渉計の技術を指します。
InSAR テクノロジーに基づいて、レジストレーション、放射校正、K+1 SAR 単視点複素画像の PS 検出と干渉処理、既知の DEM を利用した微分干渉処理、K 干渉と微分インターフェログラム、H PS ポイント、および各差分インターフェログラム内の各 PS ポイントの差分干渉位相セット。表面変形、高さ誤差、大気の影響、相関損失を考慮した場合、各微分インターフェログラム上の各 PS 点の微分干渉位相組成が得られます。ここで、変形率増分と高さ誤差増分の積分は、主要基準点に対する各 PS 点の変形率と標高誤差。同時に、解の結果に従って PS 離散点で位相アンラップが実行され、積分後にアンラップされた線形位相残差 (主基準点に対する) も取得できます。
1.1.4 技術的特徴
PS-InSAR 干渉法にレーダー衛星を使用することには、次の特徴があります。
地上局は不要
レーダー衛星干渉計監視には地上局が必要ないため、監視時空範囲の設計をより自由かつ便利にすることができます。同時に、地上基準点、特に多くの中間遷移点の制限を回避できます (変形モニタリングに従来の測地手法を使用する場合、座標を転送するために多くの中間遷移点が設定されることがよくあります)。マークを使用すると、人的資源を大幅に節約でき、監視効率が大幅に向上します。
マイクロ波を積極的に放射する
レーダー衛星干渉計の場合、地上管制局は監視任務の取り決めに従って衛星データ取得計画を策定し、プログラミング指示に従って、衛星が地球を周回して指定されたエリアを通過するときに、積極的に地上にマイクロ波を送信し、エコーを受信して測定を完了します。
高密度の観測点
従来の監視条件では、1平方キロメートル内の監視点の数は一般に1〜100であり、離散的で孤立した監視点は地域の変動を近似的にしか反映できません。レーダー干渉監視ポイントの平均密度は 1 平方キロメートルあたり 20,000 に達する可能性があり、高密度に分布した観測ポイントは、観測エリア内のさまざまなターゲットの変形解析に客観的なデータを提供し、連続的な変形特性の解析を実現します。エリア。
全天候観測
レーダー衛星干渉計は気象条件に制限されず、夜間や風、雪、雨、霧の状況下でも効果的な観測を行うことができます。これは、洪水期や曇りや雨の地域における崩壊、地滑り、土石流などの地質災害の監視に非常に役立ちます。
全自動観察
レーダー衛星干渉計のデータ収集は自動的に行われ、同時に衛星と受信局、受信局とユーザーがデータリンクで接続されるため、ユーザーは完全自動レーダー衛星を簡単に構築できます。干渉計監視システム 監視システム。この種のシステムは、長期連続運転を保証するだけでなく、変形監視コストの大幅な削減と監視データの信頼性の向上を実現します。
mmレベルの精度
mmレベルの精度は一般的な地滑り変動監視の精度要件を満たしているため、地すべり、崩壊、土石流などの地質災害の監視に広く活用でき、新たな有効な監視手法となっています。
1.1.5 技術的な最適化
また、干渉計監視のためのレーダー衛星の使用には、主に大気パラメータの変化（対流圏と電離層の水蒸気含有量）、地形の急激な変化や植生が密集した地域の無相関化によって引き起こされる位相ノイズなど、いくつかの欠陥があります。デコヒーレンス、複雑な地形条件下での位相アンラップ、軌道パラメータ（ベースライン）の正確な校正など、および高速な地形補正。
1.1.6 アプリケーション
D-InSAR アルゴリズムの欠陥を考慮して、イタリアのレーダー リモート センシングの専門家であるアレッサンドロ フェレッティは 1999 年に PS-InSAR 手法を提案しました。基本的な考え方は、まず、同じ研究領域をカバーする多視点単視点 SAR 画像を使用し、そのうちの 1 つの SAR 画像を主画像として選択し、他の SAR 画像をそれぞれ主画像に登録します。) 位相情報安定性のために、永久散乱体 (Persisttent Scatterer、PS) ターゲットを選択します。次に、干渉と地形除去処理の後、永久散乱体ターゲットに基づく微分干渉位相が取得され、隣接する永久散乱体ターゲットの微分干渉位相が取得されます。位相は再び微分され、第三に、2つの差分の後の干渉位相の各位相成分の異なる特性に従って、変形位相モデルと時空間フィルタリングまたは方法を構築することによって、変形および地形残留情報が推定されます。
PS-InSAR技術は、SAR画像の全画素のデータを処理するのではなく、時間的に比較的安定した散乱特性と強いエコー信号を持つPS点を観測対象として選択します。これらの PS ポイントには通常、人工の建物、灯台、露出した岩、人工的に配置されたコーナーリフレクターが含まれます。PS ポイントを正確に選択すると、干渉ペアの時間または空間ベースラインが非常に長い場合でも (臨界ベースラインに達した場合でも)、PS ポイントが良好なコヒーレンスと安定性を示すことが保証されます。PS-InSAR テクノロジーは、多くの都市の高解像度地盤沈下モニタリング、特に主要な都市インフラの高解像度変形モニタリングに広く使用されています。同時期のレベルとGPS計測データを比較することで、PS-InSAR技術の信頼性が高く、その精度はmmレベルに達することが確認されました。
ただし、PS-InSAR 方法にも独自の欠陥があり、主に 2 つの側面で明らかになります。 まず、通常、同じエリア (通常は 25 シーン以上) をカバーする多数の SAR 画像が必要です。モデル解の信頼性。第二に、PS-InSAR 技術は多数の PS ポイントの反復回帰またはネットワーク調整計算に基づいているため、計算効率が高くなく、大規模エリアには適していません。
1.2 センチネル-1 データ
1.2.1 Sentinel-1 の概要
Sentinel-1 (センチネル 1) には、Sentinel-1A と Sentinel-1B という 2 つの衛星が含まれています。これら2機の衛星は同一軌道面上を周回する極軌道衛星で、それぞれ2014年4月3日と2016年4月25日に打ち上げに成功した。2つの衛星には4つの画像モードを備えたCバンド合成開口レーダーが装備されており、陸上および海上サービスに終日全天候型レーダー画像を提供し、北極の海氷、毎日の海氷を含む一連の運用サービスを提供します。マッピング、海洋 環境監視モニタリング科学研究、地盤変動リスクのモニタリング、森林マッピング、水と土壌の管理、および人道支援と危機状況をサポートするためのマッピング。
1.2.2 Sentinel-1 スキャン モード
SM (ストリップマップ) : 標準的な SAR ストリップマップ イメージング モードで、アンテナ ビームが固定の方位角と仰角に向けられている間、地上エリアが連続パルス シーケンスによって照明されます。SM モードは小さな島でのみ使用され、緊急管理などの特別なイベントに使用されます。
IW (Interferometric Wide swath) : IW モードは陸上での主要な収集モードであり、ほとんどのビジネス ニーズを満たします。5m x 20m (単一ビュー) の空間解像度で長さ 250 キロメートルのデータを取得します。IW モードは、プログレッシブ スキャン SAR (TOPSAR) 地形観測を使用して 3 つのサブ領域をキャプチャします。TOPSAR技術では、スキャニングレーダーのようにビームの範囲を制御することに加えて、ビームを各バーストの方位方向の後ろから前まで電子的に制御することもでき、扇形現象を回避し、エリア全体で均一な画質を実現します。 。
EW (Extra Wide swath) : TOPSAR イメージング技術を使用して 5 つの領域でデータが取得されました。EW モードは、空間解像度を犠牲にして非常に広いエリアをカバーします。(これは空間解像度が低いことを意味します)。EW モデルは主に海洋監視、油流出監視、海氷監視などの沿岸監視に使用されます。
WV (ウェーブ) : データは、トラックに沿って 100 km ごとに定期的に設定される、「スライス」と呼ばれる小さなバー マップ シーンで取得されます。小さなドットが、近い入射角と遠い入射角で交互に得られます。WV は海上におけるセンチネル 1 の運用モードです。（この意味は海に関するものです）。
各モードにおいて、SARグレード0、グレード1のSLC、グレード1のGRD、グレード2のOCNの製品が生産可能です。
1.2.3 Sentinel-1 データ製品
- 生のレベル 0 データ(特定の状況下で使用): レベル 0 の製品。
- SLC（Single Look Complex）：加工された一級品は位相と振幅の情報が得られます。位相情報は時間の関数であり、位相情報と速度に基づいて距離を測定できます。（距離測定や変形観察に使用可能）。
- GRD (Ground Range Detected): 第一級製品、マルチビジュアル強度データ。強度データは後方散乱係数に関連しています。(土壌水分の反転に使用できます)。
- OCN (Ocean): 海洋地球物理パラメータを取得するための二次製品。（つまり、海洋に適用されます）。
すべての製品はグレード0の製品から直接加工されています。各モデルは、第 1 レベルの SLC、第 1 レベルの GRD、および第 2 レベルの Ocean プロダクトを生成する可能性があります。
1.2.4 Sentinel-1 アプリケーション
1.2.5 Sentinel-1 偏波モード
- 単一偏波モード: HH または VV;
- デュアル偏波モード: HH+HV または VV+VH。
- WV スキャン モードには単一偏波モード HH または VV のみがあります。他のスキャン モードは、単一偏波 (HH または VV) および二重偏波 (HH+HV または VV+VH) で使用できます。
- IW: (VV+VH) 偏波モードを使用 –> 陸地を観察します。
- WV: VV 偏光モードを使用 –> 海洋を観察
1.2.6 Sentinel-1 製品の解決策
-
SLC 一次製品の解像度
-
GRD レベル 1 の製品解像度
1.2.7 Sentinel-1 データ ファイルの命名形式
- MMM: データがスター A またはスター B からのものであることを示し、S1A と S1B の 2 つの選択肢があります。
- BB: ストリップ スキャン モード。IW、EW、WV の 3 つのオプションがあります。
- TTT：製品の種類を示します。SLC、GRD、OCNの3種類からお選びいただけます。
- R: は解像度のカテゴリです。F は（フル解像度）、H は高解像度、M は中解像度を意味します（解像度カテゴリは GRD にのみ使用されます）。
- L: データ処理レベル。レベル 1 またはレベル 2。
- F: 製品カテゴリは標準 (S) または注釈 (A) です。アノテーション製品は PDGS 内でのみ使用され、配布されません。
- PP: 偏光モード。詳細は図を参照してください。
- 中央の文字列は開始時刻とデータのカットオフ時刻です。
- OOOOOO: 製品起動時の絶対トラック番号。トラック番号の範囲は 000001 ～ 999999 です。
- DDDDDD：タスクデータ取得識別子、範囲：000001～FFFFFF。
- CCCC: 製品固有識別子。CRC-CCITT を使用してマニフェスト ファイルの CRC-16 を計算することによって生成される 16 進文字列です。
製品フォルダー内では、測定データセットとアノテーション データセットは同様の命名規則に従い、小文字と数字はダッシュ (-) で区切られます。
1.2.8 Sentinel-1 データのダウンロード
公式 Web サイトのダウンロード アドレス: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/toolboxes/sentinel-1 (データの取得が不便で、一括でダウンロードできません)。
その他のダウンロード アドレス: https://search.asf.alaska.edu/ (地球データの Web サイト、推奨)
センチネル データを操作するためのツール:
-
GEE（Google Earth Engine）：https://earthengine.google.com
-
SNAP（Sentinel Application Platform）：https://step.esa.int/main/download/snap-download/
1.3 SNAP ソフトウェア
1.3.1 SNAP の概要
すべての Sentinel ツールボックスの共通アーキテクチャは、Sentinel Application Platform (SNAP) と呼ばれる Brockmann Consult、SkyWatch、CS によって共同開発されています。
SNAP は Sentinel Application Platform の略で、ESA によって開発された衛星データ サイエンス探査のための汎用ツールボックスです。SNAP は、特にセンチネル ミッション向けに、衛星画像を処理、モデリング、視覚化するための直感的なプラットフォームを提供します。このソフトウェアは、大量の衛星データを処理できるように最適化されています。Sentinel-1 などの SAR データにも役立ちます。
1.3.2 SNAPの特徴
- すべてのツールボックスに共通のアーキテクチャ。
- ギガピクセル画像でも高速な画像表示とナビゲーション。
- Graphics Processing Framework (GPF): ユーザー定義の処理チェーンを作成するために使用されます。
- 高度なレイヤー管理: 他のバンドからの画像、WMS サーバーからの画像、ESRI シェープファイルなどの新しいオーバーレイを追加および操作できます。
- ROI 統計とさまざまな豊富なプロットをカスタマイズするために使用されます。
- シンプルなビットマスク定義とオーバーライド。
- 任意の数式を使用した柔軟なバンド計算
- 一般的な地図投影のための正確な再投影とオルソ補正
- 地上基準点を使用したジオコーディングと修正
- SRTM DEM の自動ダウンロードとスライス選択のサポート
- 大規模なアーカイブの効率的なスキャンとカタログ化のための製品ライブラリ。
- マルチスレッドおよびマルチコアプロセッサのサポート。
- WorldWind の統合された視覚化。
1.3.3 SNAPで使用されるテクノロジー
- NetBeans プラットフォーム- デスクトップ アプリケーション フレームワーク
- Install4J — クロスプラットフォームのインストール
- GeoTools — 地理空間ツールのライブラリ
- GDAL — ラスターおよびベクター地理空間データの読み取り/書き込み
- Jira — 課題トラッカー
- Git — バージョン管理システム
1.4 名詞の比較
| 名詞 | 説明する | |
|---|---|---|
| 共同登録 | 登録 | |
| トップス | プログレッシブスキャン地形観測モード、プログレッシブスキャンによる地形観測 | |
| SLC | シングル ルック コンプレックス画像、シングル ルック コンプレックス |
2. データの準備
異なる時間帯で同じエリアにある Sentinel-1 IW 取得モードの少なくとも 15 個の SLC プロダクト データ、偏波モードは DV サンプル データは次のとおりです。
S1A_IW_SLC__1SDV_20201015T004834_20201015T004901_034800_040E3E_59DE.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20201108T004834_20201108T004901_035150_041A4C_59CC.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20201226T004832_20201226T004859_035850_043283_3255.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210119T004831_20210119T004858_036200_043EBF_7BD0.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210212T004831_20210212T004858_036550_044AE4_13B8.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210308T004830_20210308T004857_036900_045718_FB8A.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210401T004831_20210401T004858_037250_04633D_EE19.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210425T004832_20210425T004859_037600_046F51_41DC.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210519T004833_20210519T004900_037950_047A9D_E8F1.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210612T004834_20210612T004901_038300_04850E_91FF.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210706T004836_20210706T004903_038650_048F8D_4242.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210730T004837_20210730T004904_039000_0499FE_DFFC.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210823T004838_20210823T004905_039350_04A5B8_7F06.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20210928T004840_20210928T004907_039875_04B7B7_EC4F.zip
S1A_IW_SLC__1SDV_20211010T004840_20211010T004907_040050_04BDBF_F498.zip
3. ソフトウェアの準備
3.1 スナップ
画像セグメンテーション (TOPS Split)、軌道補正 (Apply Orbit File)、メイン画像取得 (InSAR Stack Overview)、画像レジストレーション (Sentinel-1 Back Geocoding)、およびストリップ デバースト (Sentinel-1) を実行するには、SNAP ソフトウェアを使用する必要があります。 TOPSAR デバーストおよびマージ）、インターフェログラム形成、StaMPS エクスポート、およびその他のデータ前処理（前処理）操作。
SNAP のインストール手順:
動作環境：Ubuntu20.04
インストール パッケージをダウンロードします: https://step.esa.int/main/download/snap-download/
参考ドキュメント: http://step.esa.int/docs/tutorials/SNAP_CommandLine_Tutorial.pdf
注: インストール前にターミナルを閉じるように注意してくださいX11转发。そうしないと、ローカル グラフィカル インターフェイスを呼び出すときに問題が発生する可能性があります (この問題は、クラウド サーバーの要塞マシンを使用して接続するときに発生しますが、直接接続した場合には発生しません)。
インストールコマンド:
chmod +x esa-snap_sentinel_unix_9_0_0.sh
sh esa-snap_sentinel_unix_9_0_0.sh
# 安装完成后配置全局变量
vi ~/.bashrc
# 在文件的最后一行添加一行:export PATH=$PATH:bin目录路径,例如
export PATH=$PATH:/usr/local/snap/bin
# 使配置生效
source ~/.bashrc
# 命令测试
gpt -h
実行後gpt -h、次の内容が表示されれば、インストールが成功したことを意味します。
INFO: org.esa.snap.core.gpf.operators.tooladapter.ToolAdapterIO: Initializing external tool adapters
INFO: org.esa.s2tbx.dataio.gdal.GDALVersion: GDAL not found on system. Internal GDAL 3.2.1 from distribution will be used. (f0)
INFO: org.esa.s2tbx.dataio.gdal.GDALVersion: Internal GDAL 3.2.1 set to be used by SNAP.
INFO: org.esa.snap.core.util.EngineVersionCheckActivator: Please check regularly for new updates for the best SNAP experience.
INFO: org.esa.s2tbx.dataio.gdal.GDALVersion: Internal GDAL 3.2.1 set to be used by SNAP.
Usage:
gpt <op>|<graph-file> [options] [<source-file-1> <source-file-2> ...]
Description:
This tool is used to execute SNAP raster data operators in batch-mode. The
operators can be used stand-alone or combined as a directed acyclic graph
(DAG). Processing graphs are represented using XML. More info about
processing graphs, the operator API, and the graph XML format can be found
in the SNAP documentation.
Arguments:
<op> Name of an operator. See below for the list of <op>s.
<graph-file> Operator graph file (XML format).
<source-file-i> The <i>th source product file. The actual number of source
file arguments is specified by <op>. May be optional for
operators which use the -S option.
Options:
-h Displays command usage. If <op> is given, the specific
operator usage is displayed.
-e Displays more detailed error messages. Displays a stack
trace, if an exception occurs.
-t <file> The target file. Default value is 'target.dim'.
-f <format> Output file format, e.g. 'GeoTIFF', 'HDF5',
'BEAM-DIMAP'. If not specified, format will be derived
from the target filename extension, if any, otherwise the
default format is 'BEAM-DIMAP'. Ony used, if the graph
in <graph-file> does not specify its own 'Write'
operator.
-p <file> A (Java Properties) file containing processing parameters
in the form <name>=<value> or a XML file containing a
parameter DOM for the operator. Entries in this file are
overwritten by the -P<name>=<value> command-line option
(see below). The following variables are substituted in
the parameters file:
${system.<java-sys-property>}
${operatorName} (given by the <op> argument)
${graphFile} (given by the <graph-file> argument)
${targetFile} (pull path given by the -t option)
${targetDir} (derived from -t option)
${targetName} (derived from -t option)
${targetBaseName} (derived from -t option)
${targetFormat} (given by the -f option)
-c <cache-size> Sets the tile cache size in bytes. Value can be suffixed
with 'K', 'M' and 'G'. Must be less than maximum
available heap space. If equal to or less than zero, tile
caching will be completely disabled. The default tile
cache size is '1,073,741,824M'.
-q <parallelism> Sets the maximum parallelism used for the computation,
i.e. the maximum number of parallel (native) threads.
The default parallelism is '8'.
-x Clears the internal tile cache after writing a complete
row of tiles to the target product file. This option may
be useful if you run into memory problems.
-S<source>=<file> Defines a source product. <source> is specified by the
operator or the graph. In an XML graph, all occurrences of
${<source>} will be replaced with references to a source
product located at <file>.
-P<name>=<value> Defines a processing parameter, <name> is specific for the
used operator or graph. In an XML graph, all occurrences
of ${<name>} will be replaced with <value>. Overwrites
parameter values specified by the '-p' option.
-D<name>=<value> Defines a system property for this invocation.
-v <dir> A directory containing any number of Velocity templates.
Each template generates a text output file along with the
target product. This feature has been added to support a
flexible generation of metadata files.
See http://velocity.apache.org/ and option -m.
-m <file> A (Java Properties) file containing (constant) metadata
in the form <name>=<value> or any XML file. Its primary
usage is to provide an additional context to be used
from within the Velocity templates. See option -v.
--diag Displays version and diagnostic information.
Operators:
Aatsr.SST Computes sea surface temperature (SST) from (A)ATSR products.
AATSR.Ungrid Ungrids (A)ATSR L1B products and extracts geolocation and pixel field of view data.
AdaptiveThresholding Detect ships using Constant False Alarm Rate detector.
AddElevation Creates a DEM band
AddLandCover Creates a land cover band
ALOS-Deskewing Deskewing ALOS product
Apply-Orbit-File Apply orbit file
Arc.SST Computes sea surface temperature (SST) from (A)ATSR and SLSTR products.
ArviOp Atmospherically Resistant Vegetation Index belongs to a family of indices with built-in atmospheric corrections.
Azimuth-Shift-Estimation-ESD Estimate azimuth offset for the whole image
AzimuthFilter Azimuth Filter
Back-Geocoding Bursts co-registration using orbit and DEM
BandMaths Create a product with one or more bands using mathematical expressions.
BandMerge Allows copying raster data from any number of source products to a specified 'master' product.
BandPassFilter Creates a basebanded SLC based on a subband of 1/3 the original bandwidth
BandsDifferenceOp No description available.
BandSelect Creates a new product with only selected bands
BandsExtractorOp Creates a new product out of the source product containing only the indexes bands given
Bi2Op The Brightness index represents the average of the brightness of a satellite image.
This index is sensitive to the brightness of soils which is highly correlated with the humidity and the presence of salts in surface
Binning Performs spatial and temporal aggregation of pixel values into cells ('bins') of a planetary grid
BiOp The Brightness index represents the average of the brightness of a satellite image.
Biophysical10mOp The 'Biophysical Processor' operator retrieves LAI from atmospherically corrected Sentinel-2 products
BiophysicalLandsat8Op The 'Biophysical Processor' operator retrieves LAI from atmospherically corrected Landsat8 products
BiophysicalOp The 'Biophysical Processor' operator retrieves LAI from atmospherically corrected Sentinel-2 products
c2rcc.landsat8 Performs atmospheric correction and IOP retrieval with uncertainties on Landsat-8 L1 data products.
c2rcc.meris Performs atmospheric correction and IOP retrieval with uncertainties on MERIS L1b data products.
c2rcc.meris4 Performs atmospheric correction and IOP retrieval with uncertainties on MERIS L1b data products from the 4th reprocessing.
c2rcc.modis Performs atmospheric correction and IOP retrieval on MODIS L1C_LAC data products.
c2rcc.msi Performs atmospheric correction and IOP retrieval with uncertainties on Sentinel-2 MSI L1C data products.
c2rcc.olci Performs atmospheric correction and IOP retrieval with uncertainties on SENTINEL-3 OLCI L1B data products.
c2rcc.seawifs Performs atmospheric correction and IOP retrieval on SeaWifs L1C data products.
c2rcc.viirs Performs atmospheric correction and IOP retrieval on Viirs L1C data products.
Calibration Calibration of products
Change-Detection Change Detection.
ChangeVectorAnalysisOp The 'Change Vector Analysis' between two dual bands at two differents dates.
CiOp Colour Index was developed to differentiate soils in the field.
In most cases the CI gives complementary information with the BI and the NDVI.
Used for diachronic analyses, they help for a better understanding of the evolution of soil surfaces.
CloudProb Applies a clear sky conservative cloud detection algorithm.
Coherence Estimate coherence from stack of coregistered images
Collocate Collocates two products based on their geo-codings.
Compactpol-Radar-Vegetation-Index Compact-pol Radar Vegetation Indices generation
Compute-Slope-Aspect Compute Slope and Aspect from DEM
Convert-Datatype Convert product data type
CoregistrationOp Coregisters two rasters, not considering their location
CP-Decomposition Perform Compact Polarimetric decomposition of a given product
CP-Simulation Simulation of Compact Pol data from Quad Pol data
CP-Stokes-Parameters Generates compact polarimetric Stokes child parameters
CreateStack Collocates two or more products based on their geo-codings.
Cross-Channel-SNR-Correction Compute general polarimetric parameters
Cross-Correlation Automatic Selection of Ground Control Points
CrossResampling Estimate Resampling Polynomial using SAR Image Geometry, and Resample Input Images
DarkObjectSubtraction Performs dark object subtraction for spectral bands in source product.
DeburstWSS Debursts an ASAR WSS product
DecisionTree Perform decision tree classification
DEM-Assisted-Coregistration Orbit and DEM based co-registration
Demodulate Demodulation and deramping of SLC data
Double-Difference-Interferogram Compute double difference interferogram
DviOp Difference Vegetation Index retrieves the Isovegetation lines parallel to soil line
EAP-Phase-Correction EAP Phase Correction
Ellipsoid-Correction-GG GG method for orthorectification
Ellipsoid-Correction-RD Ellipsoid correction with RD method and average scene height
EMClusterAnalysis Performs an expectation-maximization (EM) cluster analysis.
Enhanced-Spectral-Diversity Estimate constant range and azimuth offsets for a stack of images
Faraday-Rotation-Correction Perform Faraday-rotation correction for quad-pol product
Fill-DEM-Hole Fill holes in given DEM product file.
FlhMci Computes fluorescence line height (FLH) or maximum chlorophyll index (MCI).
Flip flips a product horizontal/vertical
ForestCoverChangeOp Creates forest change masks out of two source products
FUB.Water MERIS FUB-CSIRO Coastal Water Processor to retrieve case II water properties and atmospheric properties
FuClassification Colour classification based on the discrete Forel-Ule scale
GemiOp This retrieves the Global Environmental Monitoring Index (GEMI).
Generalized-Radar-Vegetation-Index Generalized Radar Vegetation Indices generation
GenericRegionMergingOp The 'Generic Region Merging' operator computes the distinct regions from a product
GLCM Extract Texture Features
GndviOp Green Normalized Difference Vegetation Index
GoldsteinPhaseFiltering Phase Filtering
GRD-Post Applies GRD post-processing
HorizontalVerticalMotion Computation of Horizontal/Vertical Motion Components
IEM-Hybrid-Inversion Performs IEM inversion using Hybrid approach
IEM-Multi-Angle-Inversion Performs IEM inversion using Multi-angle approach
IEM-Multi-Pol-Inversion Performs IEM inversion using Multi-polarization approach
Image-Filter Common Image Processing Filters
Import-Vector Imports a shape file into a product
IntegerInterferogram Create integer interferogram
Interferogram Compute interferograms from stack of coregistered S-1 images
IonosphericCorrection Estimation of Ionospheric Phase Screens
IpviOp Infrared Percentage Vegetation Index retrieves the Isovegetation lines converge at origin
IreciOp Inverted red-edge chlorophyll index
KDTree-KNN-Classifier KDTree KNN classifier
KMeansClusterAnalysis Performs a K-Means cluster analysis.
KNN-Classifier K-Nearest Neighbour classifier
Land-Cover-Mask Perform decision tree classification
Land-Sea-Mask Creates a bitmask defining land vs ocean.
LandWaterMask Operator creating a target product with a single band containing a land/water-mask.
LinearToFromdB Converts bands to/from dB
Maximum-Likelihood-Classifier Maximum Likelihood classifier
McariOp Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index, developed to be responsive to chlorophyll variation
Mci.s2 Computes maximum chlorophyll index (MCI) for Sentinel-2 MSI.
Merge Allows merging of several source products by using specified 'master' as reference product.
Meris.Adapt.4To3 Provides the adaptation of MERIS L1b products from 4th to 3rd reprocessing.
Meris.CorrectRadiometry Performs radiometric corrections on MERIS L1b data products.
Meris.N1Patcher Copies an existing N1 file and replaces the data for the radiance bands
Minimum-Distance-Classifier Minimum Distance classifier
MndwiOp Modified Normalized Difference Water Index, allowing for the measurement of surface water extent
Mosaic Creates a mosaic out of a set of source products.
MphChl This operator computes maximum peak height of chlorophyll (MPH/CHL).
Msavi2Op This retrieves the second Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2).
MsaviOp This retrieves the Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI).
MtciOp The Meris Terrestrial Chlorophyll Index, aims at estimating the Red Edge Position (REP).
This is the maximum slant point in the red and near-infrared region of the vegetal spectral reflectance.
It is useful for observing the chlorophyll contents, vegetation senescence, and stress for water and nutritional deficiencies, but it is less suitable for land classification
Multi-size Mosaic Creates a multi-size mosaic out of a set of source products.
Multi-Temporal-Speckle-Filter Speckle Reduction using Multitemporal Filtering
Multilook Averages the power across a number of lines in both the azimuth and range directions
MultiMasterInSAR Multi-master InSAR processing
MultiMasterStackGenerator Generates a set of master-slave pairs from a coregistered stack for use in SBAS processing
Multitemporal-Compositing Compute composite image from multi-temporal RTCs
Ndi45Op Normalized Difference Index using bands 4 and 5
NdpiOp The normalized differential pond index, combines the short-wave infrared band-I and the green band
NdtiOp Normalized difference turbidity index, allowing for the measurement of water turbidity
NdviOp The retrieves the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Ndwi2Op The Normalized Difference Water Index, allowing for the measurement of surface water extent
NdwiOp The Normalized Difference Water Index was developed for the extraction of water features
Object-Discrimination Remove false alarms from the detected objects.
Offset-Tracking Create velocity vectors from offset tracking
Oil-Spill-Clustering Remove small clusters from detected area.
Oil-Spill-Detection Detect oil spill.
OlciAnomalyFlagging Adds a flagging band indicating saturated pixels and altitude data overflows
OlciO2aHarmonisation Performs O2A band harmonisation on OLCI L1b product. Implements update v4 of R.Preusker, June 2020.
OlciSensorHarmonisation Performs sensor harmonisation on OLCI L1b product. Implements algorithm described in 'OLCI A/B Tandem Phase Analysis'
Orientation-Angle-Correction Perform polarization orientation angle correction for given coherency matrix
Oversample Oversample the datset
OWTClassification Performs an optical water type classification based on atmospherically corrected reflectances.
PCA Performs a Principal Component Analysis.
PduStitching Stitches multiple SLSTR L1B product dissemination units (PDUs) of the same orbit to a single product.
PhaseToDisplacement Phase To Displacement Conversion along LOS
PhaseToElevation DEM Generation
PhaseToHeight Phase to Height conversion
PixEx Extracts pixels from given locations and source products.
Polarimetric-Classification Perform Polarimetric classification of a given product
Polarimetric-Decomposition Perform Polarimetric decomposition of a given product
Polarimetric-Matrices Generates covariance or coherency matrix for given product
Polarimetric-Parameters Compute general polarimetric parameters
Polarimetric-Speckle-Filter Polarimetric Speckle Reduction
PpeFiltering Performs Prompt Particle Event (PPE) filtering on OLCI L1B
Principle-Components Principle Component Analysis
ProductSet-Reader Adds a list of sources
PssraOp Pigment Specific Simple Ratio, chlorophyll index
PviOp Perpendicular Vegetation Index retrieves the Isovegetation lines parallel to soil line. Soil line has an arbitrary slope and passes through origin
Rad2Refl Provides conversion from radiances to reflectances or backwards.
Radar-Vegetation-Index Dual-pol Radar Vegetation Indices generation
Random-Forest-Classifier Random Forest based classifier
RangeFilter Range Filter
RayleighCorrection Performs radiometric corrections on OLCI, MERIS L1B and S2 MSI L1C data products.
Read Reads a data product from a given file location.
ReflectanceToRadianceOp The 'Reflectance To Radiance Processor' operator retrieves the radiance from reflectance using Sentinel-2 products
ReipOp The red edge inflection point index
Remodulate Remodulation and reramping of SLC data
RemoteExecutionOp The Remote Execution Processor executes on the remote machines a slave graph and then on the host machine it executes a master graph using the products created by the remote machines.
Remove-GRD-Border-Noise Mask no-value pixels for GRD product
RemoveAntennaPattern Remove Antenna Pattern
ReplaceMetadata Replace the metadata of the first product with that of the second
Reproject Reprojection of a source product to a target Coordinate Reference System.
Resample Resampling of a multi-size source product to a single-size target product.
RiOp The Redness Index was developed to identify soil colour variations.
RviOp Ratio Vegetation Index retrieves the Isovegetation lines converge at origin
S2repOp Sentinel-2 red-edge position index
S2Resampling Specific S2 resample algorithm
SAR-Mosaic Mosaics two or more products based on their geo-codings.
SAR-Simulation Rigorous SAR Simulation
SARSim-Terrain-Correction Orthorectification with SAR simulation
SaviOp This retrieves the Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI).
SetNoDataValue Set NoDataValueUsed flag and NoDataValue for all bands
SliceAssembly Merges Sentinel-1 slice products
SM-Dielectric-Modeling Performs SM inversion using dielectric model
SmacOp Applies the Simplified Method for Atmospheric Corrections of Envisat MERIS/(A)ATSR measurements.
SnaphuExport Export data and prepare conf file for SNAPHU processing
SnaphuImport Ingest SNAPHU results into InSAR product.
Speckle-Divergence Detect urban area.
Speckle-Filter Speckle Reduction
SpectralAngleMapperOp Classifies a product using the spectral angle mapper algorithm
SRGR Converts Slant Range to Ground Range
Stack-Averaging Averaging multi-temporal images
Stack-Split Writes all bands to files.
StampsExport Export data for StaMPS processing
StatisticsOp Computes statistics for an arbitrary number of source products.
SubGraph Encapsulates a graph within a graph.
Subset Create a spatial and/or spectral subset of a data product.
Supervised-Wishart-Classification Perform supervised Wishart classification
TemporalPercentile Computes percentiles over a given time period.
Terrain-Correction RD method for orthorectification
Terrain-Flattening Terrain Flattening
Terrain-Mask Terrain Mask Generation
ThermalNoiseRemoval Removes thermal noise from products
Three-passDInSAR Differential Interferometry
TileCache Experimental Operator which provides a dedicated cache for its source product.
A guide on how this operator is used is provided at https://senbox.atlassian.net/wiki/x/VQCTLw.
TileWriter Writes a data product to a tiles.
TndviOp Transformed Normalized Difference Vegetation Index retrieves the Isovegetation lines parallel to soil line
ToolAdapterOp Tool Adapter Operator
TopoPhaseRemoval Compute and subtract TOPO phase
TOPSAR-Deburst Debursts a Sentinel-1 TOPSAR product
TOPSAR-DerampDemod Bursts co-registration using orbit and DEM
TOPSAR-Merge Merge subswaths of a Sentinel-1 TOPSAR product
TOPSAR-Split Creates a new product with only the selected subswath
TsaviOp This retrieves the Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI).
Undersample Undersample the datset
Unmix Performs a linear spectral unmixing.
Update-Geo-Reference Update Geo Reference
Warp Create Warp Function And Get Co-registrated Images
WdviOp Weighted Difference Vegetation Index retrieves the Isovegetation lines parallel to soil line. Soil line has an arbitrary slope and passes through origin
Wind-Field-Estimation Estimate wind speed and direction
Write Writes a data product to a file.
3.2 MATLAB
動作環境としてMATLABを使用し、StaMPSスクリプトを呼び出して地盤変位変化を抽出し、結果行列に従って変化曲線を描画する必要があります。
MATLAB のインストール手順:
動作環境：Ubuntu20.04
動作端末：MobaXterm
参考文書：https://zhuanlan.zhihu.com/p/590500384
準備されたインストール ファイルには次のものが含まれます。
Matlab910R2021a_Lin64.iso と Crack フォルダー。Crack フォルダーには 、 、および の 4 つのファイルがあります。
libmwlmgrimpl.soファイルはサーバーの /opt/matlab パスにアップロードされます。license.liclicense_server.liclicense_standalone.lic
java -versionインストールする前に、テストに合格できる Java 環境がすでに存在するかどうかに注意し、存在しない場合は、apt install default-jdk -y最新バージョンの jdk をインストールするか、apt install openjdk-11-jdk指定されたバージョンをインストールします。
3.2.1. ISO ファイルのマウント
- ISO ファイルをマウントするためのフォルダーを作成します。
mkdir /media/matlab - matlab のインストール場所としてフォルダーを作成します。
mkdir /usr/local/matlab/2021a - マウントする：
mount -o loop /opt/matlab/Matlab910R2021a_Lin64.iso /media/matlab
3.2.2. アクティベーションプロファイルの作成
- 構成ファイルのパスに切り替えます。
cd /usr/local/matlab/2021a - 構成ファイルを作成します。
touch activate.ini - ファイルの内容を追加します。
vim activate.ini
isSilent=true
activateCommand=activateOffline
licenseFile=/opt/matlab/Crack/license_standalone.lic
- ファイルを検証します。
source activate.ini
3.2.3. インストールの開始
- インストール ファイル パスに切り替えます。
cd /media/matlab - コマンドを実行して待ちます。
./install -mode silent -fileInstallationKey 09806-07443-53955-64350-21751-41297 -agreeToLicense yes -licensePath /opt/matlab/Crack/license_standalone.lic -destinationFolder /usr/local/matlab/2021a -activationPropertiesFile /usr/local/matlab/2021a/activate.ini
3.2.4. クラックしてアクティベートする
- クラックされたファイルをコピーします:
cp /opt/matlab/Crack/libmwlmgrimpl.so /usr/local/matlab/2021a/bin/glnxa64/matlab_startup_plugins/lmgrimpl、cp /opt/matlab/Crack/license.lic /usr/local/matlab/2021a/licenses - アクティベーションコマンドを実行します。
/usr/local/matlab/2021a/bin/activate_matlab.sh -propertiesFile /usr/local/matlab/2021a/activate.ini
3.2.5. ISO マウントのキャンセル
umount -l /media/matlab
3.2.6. matlab を環境変数に追加する
- vim ~/.bashrc のファイルの最後に次の内容を追加します。
MATLAB_HOME=/usr/local/matlab/2021a
export PATH=$PATH:$MATLAB_HOME/bin
- 設定を有効にします。
source ~/.bashrc
3.2.7. コマンドテスト
matlab -h
Usage: matlab [-h|-help] | [-n | -e]
[v=variant]
[-c licensefile] [-display Xdisplay | -nodisplay]
[--noFigureWindows]
[-nosplash] [-debug]
[-softwareopengl | -nosoftwareopengl]
[-desktop | -nodesktop | -nojvm]
[-batch MATLAB_command | -r MATLAB_command]
[-sd folder | -useStartupFolderPref]
[-logfile log]
[-singleCompThread]
[-jdb [port]]
[-Ddebugger [options]]
[-nouserjavapath]
-h|-help - Display arguments.
-n - Display final environment variables,
arguments, and other diagnostic
information. MATLAB is not run.
-e - Display ALL the environment variables and
their values to standard output. MATLAB
is not run. If the exit status is not
0 on return then the variables and values
may not be correct.
v=variant - Start the version of MATLAB found
in bin/glnxa64/variant instead of bin/glnxa64.
-c licensefile - Set location of the license file that MATLAB
should use. It can have the form port@host or
be a colon separated list of license files.
The LM_LICENSE_FILE and MLM_LICENSE_FILE
environment variables will be ignored.
-display Xdisplay - Send X commands to X server display, Xdisplay.
Linux only.
-nodisplay - Do not display any X commands. The MATLAB
desktop will not be started. However, unless
-nojvm is also provided the Java virtual machine
will be started.
-noFigureWindows - Disables the display of figure windows in MATLAB.
-nosplash - Do not display the splash screen during startup.
-softwareopengl - Force MATLAB to start with software OpenGL
libraries. Not available on macOS.
-nosoftwareopengl - Disable auto-selection of software OpenGL
when a graphics driver with known issues is detected.
Not available on macOS.
-debug - Provide debugging information especially for X
based problems. Linux only.
-desktop - Allow the MATLAB desktop to be started by a
process without a controlling terminal. This is
usually a required command line argument when
attempting to start MATLAB from a window manager
menu or desktop icon.
-nodesktop - Do not start the MATLAB desktop. Use the current
terminal for commands. The Java virtual machine
will be started.
-singleCompThread - Limit MATLAB to a single computational thread.
By default, MATLAB makes use of the multithreading
capabilities of the computer on which it is running.
-nojvm - Shut off all Java support by not starting the
Java virtual machine. In particular the MATLAB
desktop will not be started.
-jdb [port] - Enable remote Java debugging on port (default 4444)
-batch MATLAB_command - Start MATLAB and execute the MATLAB command(s) with no desktop
and certain interactive capabilities disabled. Terminates
upon successful completion of the command and returns exit
code 0. Upon failure, MATLAB terminates with a non-zero exit.
Cannot be combined with -r.
-r MATLAB_command - Start MATLAB and execute the MATLAB_command.
Cannot be combined with -batch.
-sd folder - Set the MATLAB startup folder to folder, specified as a string.
Cannot be combined with -useStartupFolderPref.
-useStartupFolderPref - Set the MATLAB startup folder to the value
specified by the Initial working folder option
in the General Preferences panel.
Cannot be combined with -sd.
-logfile log - Make a copy of any output to the command window
in file log. This includes all crash reports.
-Ddebugger [options] - Start debugger to debug MATLAB.
-nouserjavapath - Ignore custom javaclasspath.txt and javalibrarypath.txt files.
matlab -display Xdisplay
MATLAB is selecting SOFTWARE OPENGL rendering.
< M A T L A B (R) >
Copyright 1984-2021 The MathWorks, Inc.
R2021a (9.10.0.1602886) 64-bit (glnxa64)
February 17, 2021
To get started, type doc.
For product information, visit www.mathworks.com.
>>
3.3 スタンプ
StaMPS は、時系列の合成開口レーダー (SAR) 取得から地面の変位を抽出できるソフトウェア パッケージです。このパッケージには、永続的散乱法と小規模ベースライン法に加えて、両方のアプローチを組み合わせるオプションが組み込まれています。TRAINソフトウェアと互換性があるため、処理ワークフローにさまざまな対流圏補正方法を組み込むことができます。
StaMPS (Stanford Method for Persistent Scatterers) ソフトウェアは、SAR 時系列データから地盤変位を抽出できます (ISCE、SNAP、GAMMA、ROI PAC および DORIS ソフトウェアは、SLC データを前処理することで取得できます)。
インストール手順:
動作環境：Ubuntu20.04
インストール パッケージをダウンロードします: https://github.com/dbekaert/StaMPS/releases/tag/v4.1-beta
参考文書：https://homepages.see.leeds.ac.uk/~earahoo/stamps/StaMPS_Manual_v4.1b1.pdf
# 解压后配置环境变量（可以下载已经编译后的压缩文件）
vi ~/.bashrc
# 在文件的最后一行添加一行:export PATH=$PATH:bin目录路径,例如
export PATH=$PATH:/data/apps/StaMPS-4.1-beta/bin
# 使配置生效
source ~/.bashrc
# 将StaMPS下的matlab文件夹添加到MATLAB搜索路径，首先进入MATLAB命令行
matlab -display Xdisplay
% 将文件夹及其子文件夹添加到搜索路径
>> addpath(genpath('/data/apps/StaMPS-4.1-beta'))
% 测试是否配置成功
>> stamps --version
さらに、Snaphu (アンラッピング用) と TRAIN (大気ノイズ補正用) を含む 2 つの依存ソフトウェアをインストールする必要があります。インストール プロセスは上記と同じです。
スナップフ：https://web.stanford.edu/group/radar/softwareandlinks/sw/snaphu/
TRAIN：http://github.com/dbekaert/TRAIN
4. データ処理
4.1 前処理
前処理プロセスは SNAP ソフトウェアに基づいており、具体的なプロセスは次のとおりです。
4.1.1. Sentinel-1 TOPSAR スプリット
TOPSAR Split オペレータは、選択したバーストを含む各サブスワを別個のプロダクトに分割する便利な方法を提供します。この演算子は、TOPS InSAR 処理チェーンの最初の処理ステップです。
ユーザーは、所望のバーストおよび偏光を備えた所望のサブスワスを選択することができる。
4.1.2. オービットファイルの適用
SAR プロダクトのメタデータで提供される軌道状態ベクトルは一般に正確ではありませんが、プロダクトの生成後、数日から数週間で利用できる正確な軌道ファイルを使用して調整できます。
軌道ファイルは、正確な衛星の位置と速度の情報を提供します。この情報に基づいて、製品の抽象メタデータ内の軌道状態ベクトルが更新されます。
4.1.3. InSAR スタックの概要
この関数は、干渉スタックに関する一般的な情報を提供します。取得日、センサー、モードに関する情報に加え、垂直ベースラインと時間ベースラインに関する情報がリストされます。また、モデル化された (予想される) コヒーレンスの推定値も計算され、InSAR スタックに最適な参照画像の選択に使用されます。
参照画像は、垂直ベースラインの分散が可能な限り低くなるように選択されます。参照画像は、干渉スタックの (予想される) スタック コヒーレンスを最大化するように選択されます。「最適な」参照は、インターフェログラムの視覚的解釈が改善されたことを意味し、品質評価に役立ちます。
4.1.4. Sentinel-1 バック ジオコーディング
このオペレーターは、2 つのプロダクトの軌道とデジタル標高モデル (DEM) を使用して、同じサブスワスの 2 つの S-1 SLC 分割プロダクト (基準と二次) を共同登録します
。セカンダリ画像を参照フレームにリサンプリングする際、最初にデランプと復調がセカンダリ画像に対して実行され、次に truncated-sinc 補間が実行されます。最後に、再ランプと再変調が補間された二次画像に適用されます。
4.1.5. Sentinel-1 TOPSAR デバーストとマージ
TOPSAR IW および EW SLC 製品の場合、各製品は偏光ごとのスワスごとに 1 つの画像で構成されます。IW 製品には 3 つのスワスがあり、EW 製品には 5 つのスワスがあります。各サブスワス画像は一連のバーストで構成されており、各バーストは個別の SLC 画像として処理されます。ENVISAT ASAR Wide ScanSAR SLC 製品と同様に、個別に焦点を合わせた複雑なバースト画像が、方位角時間の順序で単一のサブスワス画像に含まれ、その間に黒塗りの境界が設けられます。
IW の場合、集中バーストの持続時間は 2.75 秒、バーストのオーバーラップは約 50 ～ 100 サンプルです。EW の場合、集中バーストの継続時間は 3.19 秒です。サブスワス内の範囲内でオーバーラップが増加します。
IW SLC 製品のすべてのサブスワス内のすべてのバーストの画像は、範囲と方位角における共通のピクセル間隔グリッドに再サンプリングされます。IW製品とEW製品の両方でバースト同期が保証されています。
ビーム間に大きなオーバーラップを含む ASAR WSS とは異なり、S-1 TOPSAR の場合、隣接するバーストの画像化された地上エリアは、地上を連続的にカバーできる程度に方位角でわずかにオーバーラップするだけです。これは、データに固有の 1 つの自然な方位角の外観によるものです。
GRD 製品の場合、バーストが連結され、サブスワスが結合されて 1 つの画像が形成されます。バーストは方位角で最小限に重なり、サブスワスは範囲で最小限に重なり合います。すべてのビームのバーストは、方位角の後処理中に共通のグリッドにリサンプリングされています。
範囲方向では、同じタイムタグを持つすべてのサブ帯の各ラインについて、隣接するサブ帯をマージします。範囲内で重複する領域の場合、結合はサブ帯の間の中間で行われます。
方位角方向では、バーストはゼロ ドップラー時間に従ってマージされます。黒塗り境界は、バーストの終わりまたは始まりにおいて明確にゼロではないことに注意してください。リサンプリングにより、データはフェードインしてゼロになり、フェードアウトします。マージ時間は、最初のバーストの最後のラインと次のバーストの最初のラインの平均によって決まります。レンジ セルごとに、マージ時間が最も近い出力方位角セルに量子化され、ゼロ データへのフェージングが排除されます。
4.1.6. インターフェログラムの形成 (InSAR オペレーター)
この演算子は、フラットアース (基準) 位相の減算の有無にかかわらず、(複雑な) インターフェログラムを計算します。基準位相は、この演算子でも推定される 2 次元多項式を使用して減算されます。
干渉ペアの軌道が既知の場合、軌道情報とメタデータ情報を使用してフラットアース位相が推定され、複素インターフェログラムから差し引かれます。フラットアース位相は、基準面の曲率によって干渉信号に存在する位相です。基準面の幾何学的基準系は、衛星軌道の基準系によって定義されます (現時点では WGS84 のみがサポートされており、この基準系はすべての宇宙搭載 SAR システムで使用されます)。
フラットアース位相は、画像全体に分布する多数の点で計算され、その後、これらの「観察」に適合する 2 次元多項式が (最小二乗を使用して) 推定されます (たとえば、次数を 1 に設定することで平面を適合できます) 。）
通常、完全な SAR シーン (約 100x100km) の基準位相をモデル化するには、次数 5 の多項式で十分です。一方、小さい画像には低い次数が選択され、「長い帯」シーンには高い次数が選択される場合があります。フラットアース多項式は滑らかな長い波動体 (楕円体) を記述するため、この多項式の高次の項は通常小さいことに注意してください。推奨される多項式次数では、世界中のほとんどの画像サイズと領域で滑らかな表面が 5 次であることが保証されます。
ノイズを軽減するために、後処理ステップとして、マルチルック (Multilook Operator を使用) を実行できます。マルチルッキングは、「仮想」バンドの位相または強度に対して個別に実行する必要があります。将来のリリースでは、複雑な Multilook オペレーターがリリースされる予定です。ESA の ERS および Envisat センサーの場合、係数 5:1 (方位角:距離) または係数間の同様の比率が選択され、ほぼ正方形のピクセル (係数 5 と 1 では 20x20 m^2) が得られることに注意してください。マルチルッキングを適用すると当然解像度は下がります
4.1.7. StaMPS エクスポート
StaMPS エクスポートを使用して、持続散乱干渉法 (PSI) の StaMPS アプリケーション内で使用できるデータを生成します。
また、自動チェーン処理についてはsnap2stampsを参照してください。
4.2 永久散乱体処理(PS処理)
Linux コマンドライン実行コマンド:mt_prep_snap 20211022 /home/data/mexico/mexico_ps 0.4 3 2 50 200
0.4 = amplitude dispersion (0.4-0.42 are reasonable values)
3 = number of patches in range (default 1)
2 = number of patches in azimuth, (default 1)
50 = overlapping pixels between patches in range (default 50)
200 = overlapping pixels between patches in azimuth (default 200)
The number of patches you choose will depend on the size of your area and the memory on your
computer. Generally, patches containing < 5 million SLC pixels are OK.
Linux コマンド ラインは matlab スクリプトを呼び出し、バックグラウンドで実行するように設定します。
nohup matlab -nodisplay -batch runsteps >running.log &