Sentinel-1 EW HV数据预处理

小夏的遥感笔记 2020-05-12

1253

1. 下载链接

Sentinel-1数据下载链接：

欧空局：https://scihub.copernicus.eu/

Polar View：https://www.polarview.aq/arctic

ASF Data Search：https://cutt.ly/prePPRz

SNAP下载链接：

http://step.esa.int/main/download/snap-download/

2. Sentinel-1数据介绍

哨兵1号（Sentinel-1）卫星是欧洲航天局哥白尼计划（GMES）中的地球观测卫星，由两颗卫星组成，载有C波段合成孔径雷达，可提供连续图像(白天、夜晚和各种天气)。据我所知，Sentinel-1是目前唯一一个免费的SAR数据源。

目前可免费下载Sentinel-1雷达数据Level-0 和 Level-1级别存档数据。可以下载产品接受模式包括：

Strip Map (SM)

Interferometric Wide Swath (IW)

Extra Wide Swath (EW)

不同研究领域所使用的数据模式不同，比如海冰研究多使用EW数据模式。

3. Sentinel-1数据预处理

当我们利用Sentinel 1号在不同模式下的Level-1级的地距数据进行研究时，预处理一般采用欧洲航天局开发的Sentinel系列数据处理软件SNAP、遥感图像处理平台ENVI 5.3。

主要的预处理步骤包括：应用轨道文件、边缘噪声移除、热噪声去除、斑点滤波、辐射定标、地形校正、地理编码和影像裁剪。虽然在产生GRD等级产品数据时已经做过了热噪声去除，但是GRD产品仍旧存在大量热噪声，需要多次重复处理。其中除影像裁剪使用ENVI 5.3软件，其他操作均使用SNAP软件。

本次演示所采用的影像编号为：

S1A_EW_GRDM_1SDH_20180719T072036_20180719T072140_022860_027A98_C108

本次处理波段仅仅针对HV极化波段！！！下图为未处理前的HV极化波段影像，我们可以从中明显的看到影像中存在大量的条带噪声，这是由Sentinel-1的热噪声所产生的。

原始Sentinel-1数据

3.1 预处理主要步骤如下：

注意：Radar与Applyorbit file之间是箭头，以此类推，手机观看可能会导致乱码。

1) Apply orbit file（本文省略）

Radarà Applyorbit file

2) GRD border noise removal(optional)

Radarà Sentinel-1 TOPSàS-1 Remove GRD Border Noise

3) Thermal noise removal

RadaràRadiometricà S-1 Thermal Noise Removal

4) Speckle filtering

Radarà Specklefilteringà Signal Product Speckle filter

5) Radiometric calibration

RadaràRadiometricà Calibration

6) Terrain correction（本文省略）

RadaràGeometricà Terraincorrection

7) Geocoding

RadaràGeometricàEllipsoidCorrectionàGeolocation-Grid

8) Subset

3.2 使用Graph Builder进行序列处理

1) 加载数据

转到待处理文件所在的路径，加载manifest.safe文件。

2) 打开Graph Builder

打开Graph Builder模块，界面如下图所示。

3) 在Graph Builder模块中添加要处理的步骤

右键点击Graph Builder界面空白处，按照Sentinel-1处理流程逐步添加相应处理模块。

注意：此处未加载地理编码模块，本人在Graph Builder中未找到Geolocation-Grid模块，因此在主界面对地理编码进行单独处理。完成所有的模块加载后，开始对不同模块的相应参数进行设置，部分参数设置参考罗丽程于2018年发表的硕士论文：基于Sentinel_1数据的北极海冰提取及分类研究。注意：参数设置并不是唯一的，选择适合自己的影像来进行设置。本实验参数设置如下：

(1) Read:

(2) Remove GRD Border Noise:

(3) Thermal Noise Removal:

(4) Speckle Filter:

(5) Calibration:

(6) Write:

所有参数设置完毕后，点击Run即可开始处理，大概两分钟以内即可处理完毕。预处理前后对比如下：

预处理完成后我们会发现一个问题，影像右侧的条带噪声大部分都已经被消除，而左侧噪声的消除作用不大。这是为什么呢？我们发现，这景影像从左到右的主要地物有：陆地、海水、海冰。我们发现条带噪声影响较大且预处理效果不怎么好的区域大部分集中在地物为海水的区域。这就是Sentinel-1数据的硬伤，热噪声所衍生的条带噪声在海水区域是无法去除的，但是在其他区域是可以去除的。在这里引用Step forum上Iveci (S1TBX Software Lead)的回答，大致意思和我上面描述的一样，SNAP所提供的热噪声去除工具对于海洋或者是海表面的热噪声去除的效果并不是很大。

但是！！！

如果我们处理的是陆地的数据，笔者认为完全可以用上述的方法！！！

那么对于上述的问题，我们有没有办法解决呢？如何提高海洋区域Sentinel-1 HV波段数据的质量？办法是有的！2017年和2019年，Jeong-Won Park在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing分别发表了两篇文章，介绍相关的方法用来处理Sentinel-1海洋区域的热噪声，从视觉效果来看处理结果还是不错的。感兴趣的同学可以看看，论文如下：

Park J W, Korosov A A, Babiker M, et al. Efficientthermal noise removal for Sentinel-1 TOPSAR cross-polarization channel[J]. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 56(3): 1555-1565.

Park J W, Won J S, Korosov A A, et al. Texturalnoise correction for Sentinel-1 TOPSAR cross-polarization channel images[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019, 57(6): 4040-4049.

3.3 地理编码

地理编码的目的是将地理信息写入遥感影像中，使影像自带坐标信息，以便于在遥感软件中进行显示及处理。

主要流程：

RadaràGeometricàEllipsoid Correctionà Geolocation-Grid

主要的参数设置有重采样方法和相应的地理坐标系，按照自己的需求进行设置，一般为默认。