07-SNAP处理Sentinel-1 IW GRD数据

前言

最近忙着做老板的项目，这篇博客拖得有些久了。目前来看，Sentinel-1 IW GRD等级数据，是非常常用的SAR数据，尽管其仅仅携带了振幅信息，通常只能普通SAR处理，但其应用是很广泛的，常见的是普通的SAR地物分类，目标检测，植被、海洋参数反演等。因此，对于搞SAR的研究人员来说，了解和实现其通常的预处理操作是必要的，尽管普通SAR数据处理流程是相似的。

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本文的某些操作与06篇的操作是相同的，但是某一些操作仍然需要强调一下，因此，本文仍然会给出一个相对较为详细的介绍。

Sentinel-1 IW GRD级数据与SLC级数据的区别

如果你想知道Sentinel-1拍摄模式和不同等级产品数据的定义，请看06篇博客中Sentinel-1数据产品模式简介部分的介绍。

将Sentinel-1 IWSLC级产品转化为GRD级产品

一般，如果你需要将SLC转换GRD,保持默认的参数就可以（当然，滤波器，多视等是可以调整的，寻找最优值需要经验，默认的参数，通常是适用的）。但是,生成的结果与GRD产品数据不完全一样（一般在欧空局哥白尼数据中心下载的S1 IW GRD产品没有经过辐射定标处理），这个转换操作多了辐射定标的处理，但像轨道校正，地形校正等是没有进行处理的。

结果（下图Bands文件夹下的Sigma0_VH,Sigma0_VV波段分别表示VH和VV通道的后向散射系数${\sigma }_0$）：

这样的处理，通常不及直接下载Sentinel-1 IW GRD级的产品数据来得方便一些。

数据

查看原始数据的波段

点开该窗口Bands文件夹，可以看到其中4个波段，Amplitude_VH波段表示VH通道的振幅，Intensity_VH波段表示VH通道的强度（振幅的平方），剩下的VV通道意义类似。注意Intensity_VH前面有个“V“的标志（V是”Virtual“的前缀，虚拟之意），这表示该波段是在内存中临时产生虚拟的波段，不是实际存储在硬盘的波段。见上图。

轨道校正

该操作会自动下载精确的轨道文件并更新Sentinel-1卫星数据中元数据文件（.xml）中的Sentinel-1卫星轨道状态信息，默认的元数据文件中轨道状态数据精度不是很高。这个精确的轨道文件通常需要两周左右才能产生，一般来说，如果可以更新更精确的轨道位置，这个操作应该做，特别是在需要较高的配准处理时。（注意，这个操作需要联网，因为需要联网下载精确轨道文件）

热噪声去除

热噪声的成因

为何会有热噪声？

热噪声是SAR卫星系统自带的噪声（可以看作背景噪声），SAR是主动成像的，需要发射机发出电磁波信号（能量），你可以想像一下，SAR天线从发出电磁波到接收电磁波所经历的距离（Sentinel-1卫星距地面高度约700km）,由于存在波的球面扩散效应，能量呈距离平方反比衰减，所以，你可以想象发射机大概需要多大的功率，需要发出多强的能量，考虑到这点，你会想到SAR卫星装置（发射机、功率放大器、接收机等）内部的热量（热损耗）不可以忽视的。

热噪声的影响

这样看来，获取到的SAR影像应该都带有热噪声，热噪声会影响估计得到雷达后向散射信号精度，但是一切都是相对的，如果我们接收到的SAR有效信号比其强得多（即信噪比高），热噪声影响是可以忽略的。对于Sentinel-1卫星来说，这是一个可选的预处理操作。（其实，这是SAR卫星造价非常昂贵（造价通常是被动遥感光学卫星的几十倍）的原因之一，需要主动发射能量，研制一颗SAR卫星的难题不止发射机功率的问题。SAR卫星的研制是很大难度的，我国也是在2016年才有第一颗星载SAR卫星（高分三号，GF-3），尽管和国外还有很大差距）。

具体操作

辐射定标

多视

这是一个可选的操作。前面提到GRD级数据已经经过多视处理的了，其像素代表为正方形的地面区域。尽管还可以进一步做多视，因为多视可以消除或者减弱相干斑的影响，但是，多视会降低影像的分辨率（尽管这也减少数据量）。这里，博客里不做这个操作，但是展示一下该操作的参数。后面使用滤波器消除或减弱相干斑的影响。

相干斑滤波

相干斑是SAR影像常见的现象，对于SAR分类等应用来说，这是噪声，但是对于InSAR等来说，确实有效信号。去除相干斑的滤波器有多种，这里使用的Refined Lee滤波器（改进的Lee滤波器），这是目前最常用的相干斑滤波器，它是一种自适应滤波器（滤波窗口可以根据区域自动调整），处理效果较为出色。这里，不会讲解太多的滤波算法原理，感兴趣的话，可以找下相关的教材和论文。

滤波效果

地形校正

有一些SAR软件（例如PolSARpro）将地形校正校正功能命名为地理编码，可以接受，但是更严格来说，这是不严谨的，地形校正除了地理编码（赋予影像实际坐标信息）外，还会做地形辐射校正。这是搞SAR需要区分的地方之一。

先关闭打开的数据集4和5的Sigma0_VH通道影像，继续进行地形校正操作。

操作：Radar—>Geometric—>Terrain Correction—> Range-Doppler Terrain Correction(距离多普勒法地形校正)

(这一步需要联网，因为需要下载DEM数据，否则可能会报错（尽管允许使用外部的DEM,但是这很容易出错）)

分贝化

上述处理后得到的是线性比例单位的后向散射系数，其值通常是很小很小的正值（接收器接收的雷达后向散射（或者说功率）是很小，主要原因是传输距离远）。

我们知道声音的响度单位是分贝，因为我们的耳朵对声响的敏感程度（声敏）与功率呈现对数关系，所以声音中经常使用分贝(dB)这个单位。分贝化（实际上是一种对数变换）有几个好处：一是分贝化的雷达后向散射系数范围近似常见的高斯分布；二是雷达后向散射系数分贝化后，数据的存储位数可以变小（可以由双精度的double型数据存为float浮点型数据），节省存储空间；三是雷达后向散射系数分贝化后，可视化以及数据分析上更方便。

分贝化的公式为 $$dB=10\ast {log}_{10}(P/P_0)$$，其中$P$,$P_0$分别表示目标量和参考量。对于后向散射系数${\sigma }_0$而言，分贝化，实际上是执行下述的对数变换：$${\sigma }_0(dB)=10\ast lo{g}_{10}{\sigma }_0$$。

流程图预处理

镶嵌与裁剪

镶嵌

镶嵌在SNAP中有几种方式。一般而言，应尽可能使用同源近乎同一时间的影像进行镶嵌，这样才可能获得较好的镶嵌效果（没有色差或色差很小）。这里使用的是同一天顺轨的两幅Sentinel-1 IW GRD影像来镶嵌，最终得到一幅覆盖整个上海市的Sentinel-1 SAR影像。

方式1：普通SAR镶嵌

方式2：栅格镶嵌

方式3：TOPSAR技术镶嵌

对于顺轨相连（上下相邻）的两景Sentinel-1 IW GRD影像还可以使用TOPSAR Slice Assembly操作来完成镶嵌。但是，要注意顺序，使用这种方式镶嵌的话，TOPSAR Slice Assembly 在V6.0以下的SNAP中处理一定要地形校正那步之前（否则会出错，据说SNAP7.0已经修复这个bug，但我没有测试过）。
该操作位于：Radar—> Sentinel-1 TOPS—>TOPSAR Slice Assembly。
但是，前面预处理得到的是地形校正后的影像。我们利用原始数据（压缩包）和流程图快速完成这两景顺轨的Sentinel-1 IW GRD影像预处理和镶嵌过程（博主花了半小时）。

流程图工具使用介绍，请看博客04-SNAP处理Sentinel-2 L2A级数据(二)波段叠加那步流程图创建过程。

结论

对于同一天的顺轨两景（或多景）影像镶嵌使用TOPSAR镶嵌方式镶嵌能获得最好的镶嵌效果；如果对于交轨的两景（或多景）可以使用SAR-Mosaic或者普通栅格镶嵌方式镶嵌，SAR-Masaic设置更方便一些，普通栅格镶嵌要繁琐一些，效果上两者差别不大，具体选哪种需要结合实际效果判断（这里似乎普通栅格镶嵌方式镶嵌效果似乎好点，但是后期SNAP官方还会对SAR-Mosaic操作进行改进，那就难料了）。

裁剪

对于小研究区而言，裁剪这步可以放在轨道校正之前，这样可以减少后续处理的数据量。

规则裁剪

不规则裁剪

结语

许多人在催我更新博客，但是一篇较高质量的博客需要花费好几天的时间（而且博主还要测试几次，才敢写），博主只能说有空时会加快更新的速度。如无意外，一般一个月会更新一篇博客。

最后，如果你对欧空局开源软件处理软件SNAP及其snappy开发处理感兴趣，可以加入博主创建的欧空局SNAP处理交流群：（这个群已满人），欧空SNAP处理交流群（二）：。

参考文献