Radares de Apertura Sintética...

Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo

Radares de Apertura Sintetica (SAR)

por Sofıa LanfriCuarta Escuela Internacional de Entrenamiento Avanzado en Epidemiologıa Panoramica

22 de mayo de 2014


1 DiferenciasEspectroLongitudFuenteAtmosferaComparacion

2 AplicacionesTesis y publicaciones del institutoPublicaciones

3 AnalisisMecanismoTiposElementos

4 ProcesamientoFiltrosNiveles

5 HerramientasClasificadoresUmbralesBordesPolarimetricos

6 DemoCOSMO SkyMedPlanificados


Diferencias con sensores pasivos


Espectro electromagnetico


Bandas en SAR

Banda de radar Longitud de on-

da (cm)

Frecuencia

(GHz)

Ka 1.13-0.83 26.5-36.6K 16.7-1.13 18-26.5Ku 2.75-1.67 10.9-18X 5.21-2.75 5.75-10.9C 7.69-5.21 3.9-5.75S 19.4-7.69 1.55-3.9L 76.9-19.4 0.39-1.55P 133-76.9 0.225-0.39


Respecto a la sensibilidad de la longitud de onda

Escala Sensores Opticos Sensores RadarMicroescala Celulas, pigmentos

(molecular)Hojas, ramas

Mesoescala Plantas Canopeo de la planta

Macroescala Asociaciones de plan-tas

Topografıa

Fuente: B. Leblon,

2008.


Respecto a la fuente irradiacion

Un radar es un medidor de la intensidad y el retraso delas ondas retrodispersadas.


Respecto a los efectos atmosfericos

Imagen Cosmo-SkyMed,polarizacion VV

Imagen Landsat 5 TM,combinacion color 321 (RGB)

Sin embargo, en longitudes de onda cercanas a los 15 cm ya serıa sensible a lluvia.


Los fenomenos que se consideran respecto alcontacto de la energıa electromagnetica con el blanco

Opticos: Reflexion, Absorcion, Transmision.

SAR: Reflexion, Atenuacion (dispersion de energıa en elmedio), Penetracion.


Los elementos de interpretacion

Tono: proporcional a laintensidad de laretrodispersion.

Textura: patron de lavariacion espacial del tono.


Tono y textura


Comparacion de sistemas de teledeteccion

Microondas activas Microondas pasivas Optico pasivoCondiciones meteorologicas Excelente Excelente InadecuadoPenetracion en suelo Posible Posible InadecuadoPenetracion en agua Inadecuado Inadecuado PosibleRuido multiplicativo Speckle No NoRequerimiento de potencia Alto Bajo Bajo

Las microondas tienen transmitancia atmosferica maxima.Hay un maximo de emision terrestre en los 10 µm (termico)


AplicacionesTesis de la maestrıa AEARTE


Nieve

Estimacion de area cubierta de nieve y diferenciacion de tiposaplicando tecnicas de teledeteccion optica y radar.Geografa Ana Paula Salcedo


Humedad suelo

Estimacion de la humedad superficial del suelo mediante eluso combinado de modelos electromagneticos y el enfoquebayesiano. Estudio exploratorio en imagenes SARAT.Geografa Romina Solorza


Basurales

Deteccion de basurales ilegales, rellenos sanitarios, exbasurales, tosqueras y chatarreras en el Gran Buenos Aires,mediante teledeteccion y sistemas de informacion geografica.Lic. Ecologıa Urbana Mariela Lorena Mino.


Deformacion de terreno

Determinacion de la deformacion del terreno por movimientosen masa usando interferometrıa SAR (Radar de AperturaSintetica).Informatica Tannia Margarita Mayorga Torres.


Deformaciones de volcanes

Analisis comparativo de las tecnicas Persistent ScatterersInterferometry (PSI) y Small Baseline Subset (SBAS) aplicadasen la medicion de la deformaciones del complejo volcanicoCordon Caulle (40.5°S) - Andes del Sur.Geografo Rayner De Ruyt M.


Hidrocarburos

Monitoreo de derrames de hidrocarburos en cuerpos de aguamediante tecnicas de sensado remoto.Lic. Pablo Adrian Marzialetti.


Cuerpos de agua

Desarrollo de una metodologıa para la deteccion de cuerposde agua mediante el analisis de imagenes SAR COSMOSkyMed y DEMs.Biologa Sofıa Lanfri.


Cuerpos de agua

Aplicacion de la Teledeteccion y Sistemas de InformacionGeografica (SIG) para el monitoreo de eventos hıdricossuperficiales.Lic. en Gestion Ambiental Rodrigo Edrosa


Incendios

Diseno de un Sistema de Alerta y Respuesta Temprana aIncendios de Vegetacion – SARTiv.Lic. Nicolas A. Mari


Incendios

Desarrollo de una cadena de procesamiento para la deteccionde areas quemadas a partir de datos SAR de banda X.Rene Munoz.


Clasificacion de coberturas

Uso de suelo agrıcola en la zona central de Cordoba: analisisde datos espaciales multisensor para su estudio y gestion.Soraya Violini.


Deteccion de cambios

Propuesta, implementacion y validacion de sistemasautomaticos de deteccion de cambios para imagenes SAR(Radar de Apertura Sintetica).Sofıa Lanfri


Deteccion de cambios

Change Detection Methods in High Resolution Cosmo SkyMedimages. (July 2013)Sofia Lanfri, Marcelo Scavuzzo, Mario A. Lanfri, Gabriela Palacio, Alejandro C. Frery. In 2013 Asia-Pacific

Conference on Synthetic Aperture Radar: Overcoming the Hardships: Responding to Disasters with SAR .


Contenido de informacion

Information content in Cosmo-SkyMed data. (May 2013)Sofıa Lanfri, Gabriela Palacio, Mario Lanfri, Marcelo Scavuzzo, Alejandro C. Frery (2013). In 2013 IEEE

International Geoscience and Remote Sensing Symposium Melbourne, Australia.


Analisis de informacion


Mecanismo de interaccion: Parametros del sistemasatelital.

Angulo deincidencia,

Frecuencia,Polarizacion.



Angulo deincidencia,Frecuencia,

Polarizacion.



Angulo deincidencia,Frecuencia,Polarizacion.


Mecanismo de interaccion: Parametros del blanco.

Heterogeneidad yrugosidad.

Caracterısticas delsuelo: pendiente,orientacion.

Caracterısticas de lavegetacion.

Propiedadesdielectricas (contenidode humedad).

Propiedadesestructurales ogeometricas.


Tipos de retrodispersion


Rugosidad de acuerdo a longitud de onda


Penetracion en el blanco de acuerdo a longitud deonda


Elementos de interpretacion

Tono: retrodispersion del terreno.

Textura: el patron espacial de lavariacion tonal.

Color: en el caso de seriesmultitemporales de imagenes obandas sinteticas.

Patron: agregacion espacialordenada o repeticion decaracterısticas.

Tamano:

Forma

Asociacion: el proceso deidentificar caracterısticas a travesdel contexto local y regional.


Procesamiento


Principales pasos de procesamiento SAR

1 Enfoque.2 Deteccion.3 Multilooking (‘n observaciones’).4 Slant to ground range.5 Calibracion radiometrica.6 Filtrado de Speckle.7 Correccion geometrica.8 Realce.


Enfoque

Colectar energıa dispersadaen la direccion del alcance o‘range’ y acimut, en un solopıxel de la imagen resultante.


Formato complejo > Deteccion

Una onda podrıa ser descripta enformato complejo por:A ∗ (cos(wt) + i ∗ sin(wt)),donde w representa la frecuencia,y A su amplitud. El coseno describeel componente real (I), mientrasque el seno la parte imaginaria (Q).Se combinan para obtener fase(arcotangente de sin/cos) yamplitud (intensidad: sqrt [I2 + Q2]).


Deteccion

Single Look Complex >> Datos detectados (Detected: 1- LookData).De complejos a numeros reales. Se calcula la intensidad decada muestra compleja.Datos Complejos

MODULO ∼ reflectividadFASE ∼ distancia objeto-sensor


Multilooking: observaciones multiples

1 A partir de una sola observacion, todas las

reflexiones recibidas desde una region en el

terreno crean una sola imagen que

tendra Speckle o moteado.Se procesa la senal para formarsub-imagenes independientes(observaciones o ‘looks’) de lamisma region mediante elprocesamiento digital de los datosdel SAR. Para esto se utilizansub-conjuntos de las senalesreflejadas.Estas observaciones se promedianentre sı para crear una sola imagenmultilook, que tiene menorresolucion y menos moteado.

2 Se procesa la imagen mediante promediadoespacial.

Fuente: Panozzo, 2012


Slant range vs Ground range


Calibracion radiometrica

El objetivo es proveer imagenes en las cuales el valor de cada pıxel sea directamenterelacionado a retrodispersion de esa unidad espacial.Los SAR miden el cociente: Pt

Prllamado ‘retrodispersion’ o ‘backscatter’. Es necesario

calibrar estos valores para la comparacion entre imagenes adquiridas de diferentessensores o diferentes modos, o diferentes procesadores.

βo : Coeficiente de reflectividad del radar por unidad de area en ‘slant range’.Retrodispersion por unidad de superficie sobre la direccion del alcance.

σo : Coeficiente de retrodispersion (usualmente expresado en dB).Retrodispersion por unidad de superficie sobre el terreno. Compara loobservado con lo esperado por un area de un metro cuadrado.

γo : retrodispersion por unidad de superficie del frente de onda incidente(perpendicular a la direccion del alcance).


La ecuacion de radar

Pr =Pt G2λ2

(4π3)R4σ (1)

donde Pt : potencia transmitida, Pr : potencia recibida, G: ganancia de la antena, R:distancia entre el radar y el blanco, σ: seccion eficaz del blanco para el radar (m2)

σ0 =

∑σi

A(2)

donde∑σi es la suma de las secciones eficaces individuales, A es el area del blanco,

y σ0 es el coeficiente de retrodispersion (seccion eficaz del radar por unidad de area).


Speckle o ‘Moteado’

Es la interferencia coherente de las

ondas reflejadas por los elementos del

terreno, observada en cada celula de

resolucion. Al ser coherente, la

contribucion de elementos se suma

vectorialmente. La senal recibida, se

compone por la suma (en direccion y

fase) de las ondas reflejadas que llegan

a la antena receptora. Es un ruido

multiplicativo espacialmente aleatorio,

dado por la superposicion coherente de

multiples fuentes de retrodispersion

dentro de un elemento de resolucion.


Filtros de Speckle (‘moteado’)

El filtro ideal para reducir el moteado deberıa:

Ocasionar mınima perdida deinformacion.

En areas homogeneas el filtro debepreservar:

informacion radiometricalos bordes

En areas con textura, el filtro debepreservar:

informacion radiometricala variabilidad de la senal espacial:informacion de textura


Filtros de Speckle

Familias de filtros para reducir el moteado:

Filtros No Adaptables: Consideran los parametros de la senal de la imagencompleta. No consideran las propiedades locales de la retro-reflexion del terrenoni la naturaleza del sensor. No son apropiados para filtrar la senal de escenas noestacionarias. Ejemplo: filtros FFT.

Filtros Adaptables: Los filtros adaptables toman en cuenta las propiedadeslocales de la retro-reflexion difusa del terreno o la naturaleza del sensor. Usan lamedia y el desvıo estandard. Se basan en estadısticas extraıdas del entornolocal de cada pıxel. Conserva la estructura de los bordes y de la textura enescenas no homogeneas. Ejemplo: los filtros Frost, Lee, Map Gamma, depromedio local y de mediana local.


Filtros media y mediana

No se recomiendan para las imagenes de radar. El filtromediana conserva la informacion de textura.


Filtro FROST

El filtro Frost mejorado (Lopes, Touzi y Nezri, IEEE, 1990) minimiza la perdida deinformacion radiometrica y textural. Se trata de un algoritmo (Lopes et al, 1990)basado en el error medio cuadratico mınimo que se adapta a las estadısticas localesde la imagen, las cuales proporcionan el peso de los parametros que provocan larespuesta del filtro (ventana movil). La expresion utilizada en el calculo del filtro es:

ND =∑nxn

Kαe−α|t | (3)

α =4

nσ2σ2

I2(4)

K = constante de normalizacion; I = media local; σ = varianza local; σ = coeficiente de

variacion de la imagen; t = |x − x0 |+ |y − y0 |; n = tamano de la ventana movil;


Filtro LEE

Los filtros Lee y Sigma (Lee, 1981) utilizan la distribucion estadıstica de los nivelesdigitales de la ventana movil definida por el usuario para estimar cual debe ser el delpıxel considerado. El filtro de Lee se basa en suponer que la media y la varianza delpıxel considerado son iguales a la media y la varianza local de los pıxeles de laventana movil definida por el usuario, segun las siguientes expresiones:

DNs = V + K (DNe − V ) (5)

DNs = salida; DNe = entrada; V = media de DN de ventana movil; K =Var(x)

V 2σ2+Var(x);

Var(x) =Var(V )+V 2

σ2+1− V 2 ; Var(V ) es la varianza de la ventana movil.


Filtro Gamma Maximum A Posteriori (MAP)

Este filtro esta basado en la suposicion de que la intensidad (sin moteado) de la

escena tiene una distribucion Gamma. Este filtro minimiza la perdida de informacion

de textura aun mejor que los filtros Frost y Lee, en casos de escenas con distribucion

Gamma. El filtro conserva el valor observado del pıxel en las escenas que no tienen

distribucion Gamma.


Filtro de la region local

Este filtro (Nagao y Matsuyama, 1979) divide la ventana movil en 8 regiones localesbasadas en su posicion angular (E, W, N, S, NW, EN, SE y SW) y calcula la varianzaen cada una de las regiones como:

Varianza =

∑(NDx ,y −Media)2

n − 1(6)

El algoritmo compara las 8 regiones que rodean al pıxel considerado, y su valor es

sustituido por el de la media de los niveles digitales de los pıxeles de la region con

menor varianza, es decir, la region mas uniforme. Se supone que una region con

varianza baja tiene sus pıxeles mınimamente afectados por la interferencia de la senal,

y su nivel digital medio es muy similar al del pıxel considerado.


Cuanto mas looks >> menos speckle >> menor resolucionespacial. Como forma de cuantificar el ruido Speckle se defineel escalar ENL:

ENL = (Media

SD)2 (7)

Donde la media y la desviacion estandar (SD) se deben tomarsobre zonas homogeneas.


Resumiendo: niveles de datos radar

Datos de la senal original: crudos o raw (no procesada).SLC: Datos en numeros complejos : I (intensidad) + Q(fase)Datos detectados: amplitud no calibradaCoeficiente de retrodispersion o backscatter:Expresado en:

Potencia Amplitud Decibelesσo

√σo 10 × logσo

Siendo:P ∝ I ∝ A2 (8)


Herramientas


Clasificadores convencionales

Clasificadores parametricos.Clasificadores no parametricos: arbol de decision, ann,svm.


Clasificadores No supervisados

Agrupacion: La clasificacion no supervisada no necesita areas de entrenamiento, nique el analista tenga conocimientos sobre el area. Crea agrupaciones naturales queestan presentes en los valores de la imagen. Supone que los valores con niveles degris parecidos pertenecen al mismo tipo de cobertura. El analista debe determinar laidentidad de las agrupaciones espectrales definidas por la computadora. Losprincipales algoritmos de agrupacion incluyen los siguientes:

agrupacion de K-means

agrupacion ISODATA

agrupacion Narendra-Goldberg


Clasificadores supervisados

La clasificacion supervisada requiere entrenar alalgoritmo sobre como reconocer un conjunto depıxeles con senales caracterısticas semejantes.Comprende tres elementos:

seleccion del area de entrenamiento

clasificacion

analisis postclasificacion y evaluacion de laexactitud

Las areas de entrenamiento deben:

Estar libres de anomalıas.

Ser suficientemente grandes paraproporcionar una buena representacion de laestadıstica de la clase.

Ser suficientemente numerosas para tomaren cuenta pequenas variaciones locales

Los clasificadores mas comunes son:

Clasificador de Distancia Mınima (aPromedios), o MDC

Clasificador de Paralelepıpedos, o PC

Clasificador de Maxima Verosimilitud, o MLC


Umbrales

Analisis de boxplotsAnalisis de histogramas.


Boxplots para deteccion de umbrales


Analisis de histogramas para deteccion de umbrales


Arbol de decision


Detector de bordes

Tipos de filtros para ladeteccion de bordes:

Direccional,Gradiente,Laplaciano,Sobel,Prewitt,Detector de Proporcionde Bordes.


Indices polarimetricos


Indices polarimetricos

Weighted Polarimetric Sum (medida de rugosidad de lasuperficie):

WPS = 1000(|HH |+ |HV |+ |VV |)0,001 (9)

Normalized Difference Polarization Index (medida de rugosidadde la superficie):

NDPI =σo

VV − σoVH

σoVV + σo

VH(10)

Ratio Vegetation Index (estimacion de la cobertura devegetacion):

RVI =8σo

HV

σoHH + σo

VV + 2σoHV

(11)


Datos SAR demo disponibles


ENVISAT ASAR

Datos de muestra:Link de descarga 1,Link de descarga 2,Link de descarga 3,Link de descarga 4

https://earth.esa.int/web/guest/data-access/sample-data/-/asset_publisher/tg8V/content/l-rsquo-aquila-earthquake-italy-6349?p_r_p_564233524_assetIdentifier=l-rsquo-aquila-earthquake-italy-6349&redirect=%2Fc%2Fportal%2Flayout%3Fp_l_id%3D65521

https://earth.esa.int/web/guest/content?p_r_p_564233524_assetIdentifier=envisat-asar-sample-data-5228

http://earth.esa.int/services/enviview/download/data/asar/

http://earth.esa.int/services/sample_products/asar/


RADARSAT

Datos de muestra:Link de descarga

http://gs.mdacorporation.com/SatelliteData/Radarsat2/SampleDataset.aspx


ALOS PALSAR


http://www.alos-restec.jp/en/staticpages/index.php/service-sampledata


TerraSARX


http://www.astrium-geo.com/en/23-sample-imagery


COSMO SkyMedDatos de muestra:ftp://ftp.e-geos.it/

ftp://ftp.e-geos.it/


Constelacion SIASGE

Frecuencia del radar: Banda X.


Caracterısticas de modos de adquisicion de COSMO

Spotlight Stripmap Stripmap ScanSAR ScanSARHimage Pingpong Wide Region Huge Region

Polarizacion Single Single Dual Single SingleAncho de banda (km2) 10 × 10 40 × 40 30 × 30 100 × 100 200 × 200Resolucion geometrica (m) 1 3 15 30 100


Caracterısticas de los niveles de procesamiento deCOSMO

NIVEL 0 (RAW): datos crudos + auxiliares (datos de calibracion, trajectoria, vector de velocidad, geometrıadel sensor). Datos complejos I + Q (Senal “in-phase” and “quadrature”).

NIVEL 1A (SCS): Single-look Complex Slant product, datos RAW enfocados en formato complejo y enproyeccion ‘slant range-zero Doppler’. Tiene una calibracion interna.

NIVEL 1B (MDG), Datos detectados ‘Detected Ground Multi-look product’, obtenidos mediante deteccion(transformacion a amplitud), multi-looking (reduccion de Speckle) y proyeccion en una grilla regular enterreno (ground range/azimuth projection). Estan ecualizados radiometricamente.

NIVEL 1C/1D (GEC/GTC), producto geocodificado proyectado en una grilla, en donde la superficie es latierra elipsoidal (GEC o 1C) o en donde la superficie es un DEM (GTC o 1D).


Nombre de archivos COSMO-SkyMed

CSKSiYYYZ MMSSPPsoDGYYYYMMDDhhmmssYYYYMMDDhhmmss.h5

i : identificador del satelite.

YYYZ : tipo de producto.

MM: modo de instrumento.

PP: polarizacion usada en la adquisicion.

s: Lado de observacion.

o: direccion de la orbita.

YYYYMMDDhhmmss: Inicio de adquisicion de la escena.


SAR planificados


SAOCOM

Banda L (1275 MHz)Simple, dual y polarimetrico.Ancho de escena maximo: 320 km.Revisita: 16 dıas.Formara parte del SIASGE.


SAOCOM: Modos de polarizacion

Single Polarization mode (SP)Double Polarization mode (DP)Quad Polarization mode (QP)Compact Polarization mode (CL-POL): The L band SARinstrument shall be designed in order to allow theimplementation of Compact polarization as a technologicalmode (CL-POL, that is, circular transmission, linearreception).

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