面向目标结构信息保持的SAR真正射遥感影像生成方法

胡玉新 王 峰 焦念刚 向俞明 刘方坚

①(中国科学院大学 北京 100049)

②(中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094)

③(中国科学院空间信息处理与应用系统重点实验室 北京 100094)

1 引言

遥感影像在国土资源监测、城市规划、环境保护及国防事业等应用领域的应用越来越广泛，而绝大部分应用都以数字正射影像(Digital Orthophoto M ap,DOM)为基础[1]。传统的DOM生产过程又称正射校正，一般只依赖数字高程模型(Digital Elevation M odel,DEM)纠正地球表面的地形差，并未包含地表起伏物体的高程差，从而导致传统的DOM在起伏目标出现的地方会存在倾斜或遮挡现象，干扰目标结构信息识别提取精度。以导弹末端制导为例，为了实现目标级甚至部件级精确打击，需要获得包含目标精确结构的基准影像图。W ang等人[2]提出考虑地表覆盖的建筑物及植被等因素的真正射影像(T rue Digital Orthophoto M ap,TDOM)处理方法，可以部分抑制遥感影像正射校正中的起伏地物畸变和遮挡问题。

如图1(a)所示，在卫星侧视成像的情况下，传统正射校正后建筑物仍然存在倾斜的情况，而真正射影像纠正完成后可达到类似如图1(b)所示正下视影像效果。因此，为了能够制作出可视化效果好的真正射影像，近些年来，国内外诸多学者都针对光学遥感影像的真正射影像制作进行了广泛的研究[3]。

图1 资源三号正下视与前视图区别示意图

光学真正射影像的制作过程一般依赖高精度的数字表面模型(Digital Surface M odel,DSM)和数字建筑物模型(Digital Building Model,DBM)，根据成像视角对地球表面的建筑物遮挡信息进行检测，生成阴影和遮蔽检测模板并依照该模板进行遮挡信息填充，从而得到完整的光学真正射影像[4]。

在光学真正射处理方面，已经有了较为丰富的研究成果。Am har等人[5]首先提出了基于Z-Buffer的阴影检测方法，在像素级上用近物取代远物，保证在1条摄影光线上只有1个最近的点进行投影，从而得到真正射影像中的遮挡阴影部分和可见部分，但是这种方法在DSM与影像分辨率不一致时会出现虚影和伪挡；为了解决这一问题，Habib等人[6]提出了基于角度的方法，该方法通过搜索成像时刻光线路径上视角的变化，判断地面物体的遮挡情况，从而完成遮挡部分的检测，这种方法可以避免Z-Buffer方法的不足，但是逐点计算成像视角使得计算量大大增加，执行效率较低；相比较之下，基于高程的方法[7]对待检测的DSM进行排序后，按照高程值高的物体遮挡高程值低的物体的原则，只保留最高处的像素灰度值，从而完成遮挡部分的检测。此后，诸多学者基于高程信息方法的基础上进行了相应的改善，使得基于高程的方法得到了更进一步的提升[8]。

与光学载荷所采用的共线方程被动成像模式不同，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)载荷采用主动测距成像，这导致SAR图像与光学图像在成像机理、几何特征、辐射特征等方面都有较大的区别，无法直接使用光学影像的真正射校正方法对SAR图像进行真正射处理。SAR影像传统的正射校正处理主要有两种方法：直接校正法[9]和间接校正法[10]。由于SAR影像成像的特殊性，当目标点顶部到接收机的回波距离小于目标点底部到接收机的距离时，在SAR影像的图像中显示为顶部在前，底部在后的现象，出现该现象的区域通常称为叠掩区域，常规正射处理在叠掩区域会出现“拉丝”现象[11]。

在亚米级高分辨率观测条件下，目标的空间结构成为SAR影像应用中不可忽略的重要信息，SAR图像中存在叠掩、透视收缩及阴影等几何畸变现象，常规SAR正射处理已无法满足高分辨率成像条件下目标级精细化信息提取的应用需求[12]。尤其对于叠掩区域来说，回波信号包含来自多个地物的反射，导致在同一个像方点耦合了多个物方目标点的反射波信息，SAR影像与光学影像获取目标特征差异巨大，其解译和判读需要较强的专业背景知识，严重限制SAR影像的应用。

为了提升高分辨率SAR影像目标级判读分析能力，本文提出一种可保持目标结构信息的SAR真正射影像生成方法。其主要创新点如下：

(1)针对SAR影像中存在的起伏目标向近距端倾倒现象，结合SAR影像几何构象关系，提出一种保持目标结构信息的SAR影像真正射处理方法，有效提升SAR影像中目标几何结构的可视化效果；

(2)提出一种准确提取像方影像中叠掩区域的方法，利用定位参数信息进行像方-物方反投影，通过判断同一像方坐标在物方空间中的投影轨迹与DSM高程面交点数量，精确识别和标注像方的叠掩区域；

(3)基于叠掩区域同一像方点对应多个物方高程面交点的特性，参照光学下视成像获取地物信息原理提出视线最短原则，将雷达波与物方高程面交点的最高处作为唯一物方投影点，从而抑制叠掩现象造成的几何畸变，实现类似光学目视效果的SAR真正射影像。

本文的结构如下：第2节详细介绍本文所提SAR遥感影像真正射校正方法；第3节展示基于高分三号SAR影像的相关实验结果与分析；第4节总结全文。

2 SAR真正射校正

本文所提面向目标结构信息保持的SAR真正射遥感影像生成方法如图2所示。本方法主要包含4个部分：定位模型修正、叠掩区域识别、叠掩区域映射和多视向叠掩补偿。首先，借助外部高精度参考数据将SAR原始影像的定位模型参数进行修正；其次，基于修正后的SAR影像的定位模型参数，在高精度高程数据辅助下对各像方点进行多高程面的物方投影，形成单一像方点对应的多高程面物方投影曲线，计算该投影曲线与高精度高程数据交点数量，完成SAR影像中像方叠掩区域的识别；然后，参照光学载荷获取地物信息原理，利用视线最短原则将叠掩区域的物方可视化位置确定为物方投影曲线与DSM高程面最高交点处，得到一张类似光学真正射影像的SAR真正射影像图；再次，对SAR原始真正射影像图进行滤波处理，完成SAR真正射影像的精化，从而实现SAR影像的真正射校正；最后，利用不同视向的SAR真正射遥感影像进行补偿，得到补偿后的多视SAR真正射影像。基于此方法生成的SAR真正射影像能够恢复更加清晰的目标结构，进一步简化SAR影像中的目标判读和解译。

图2 面向目标结构信息保持的SAR真正射影像生成方法流程图

2.1 SAR影像定位模型参数修正

针对SAR影像与DSM数据间存在定位偏差的问题，基于SAR成像模型，借助DSM数据地形信息生成模拟SAR影像，利用模拟SAR影像与真实SAR影像进行配准，从而修正SAR影像定位模型参数[13]。

模拟SAR影像的生成过程包括几何模拟和灰度模拟。几何模拟基于DSM信息得到待配准SAR构象几何参数条件下的模拟SAR影像，其与DSM影像具有相同的定位信息；灰度模拟则采用定义散射单元的方法，以每个DSM数据像素单位作为地面散射单元，得到每个散射单元的反射值[14]，模拟SAR影像与待配准SAR影像的具有相似的辐射特性，因此，可以利用幅度相关法进行配准处理，公式为

其中，fcor表示模拟SAR影像和原始SAR影像的相关函数，I1和I2分别表示模拟SAR影像和原始SAR影像在位置(x,y)处的像素值，(u,v)表示原始SAR影像相对于模拟SAR影像的偏移量。

原始SAR影像与模拟SAR影像之间偏移量对应了原始SAR影像与DSM数据间偏移信息，从而间接实现SAR影像与DSM之间的配准[15]。

2.2 叠掩区域识别

2.2.1像方-物方重投影计算

基于校正后的SAR影像几何定位模型参数，可以在DSM高程信息的辅助条件下，计算每个像方点重投影后的物方信息，从而实现SAR影像的真正射处理。假设校正后SAR影像的像方坐标为(r,c)，以覆盖区域平均高程值H0=Z0为迭代起始高程值，则可以按照如下流程进行像方-物方重投影计算：

(1)根据SAR影像的几何定位模型参数，反算得到像方坐标(r,c)对 应的经纬度坐标(L0,P0)；

(2)借助DSM数据的定位信息，计算该经纬度坐标所对应的DSM像方坐标(rDSM,cDSM)；

(3)利用内插算法即可获得DSM数据在该经纬度处的高程值H1；

(4)计算ΔH=H0-H1，若ΔH ≤ε(ε为根据经验设置的极小值，一般取0.001)，则跳出循环，该像方坐标点对应的物方坐标即为(L0,P0,H1)；否则，令H0=H1，重新计算步骤(1)～(4)，直至满足跳出循环条件；

(5)迭代次数大于规定上限T(根据经验，一般取100)，迭代无法收敛，强制退出。

根据以上步骤，即可获取到SAR校正后影像的每个像方点对应的物方坐标信息。

2.2.2叠掩区域识别原理

如图3所示，在有建筑物的区域(AB段)，受到成像视角的影响，经过投影后在像方会出现斜顶位置较窄的现象(ab段)，导致物体成像大小与实际情况不一致。当建筑物底部回波距离相较于顶端回波距离更长时(CF段)，在SAR影像中顶部先成像并向近距点方向位移，在图像距离方向产生顶底倒置现象，从而形成叠掩区域(cd段)；建筑物背面部分区域(D E段)由于接收不到雷达发射的信号，因此导致图像域无回波信息，从而形成黑色阴影(ef段)。这些现象的存在会不同程度地改变目标结构，并对高分辨率SAR影像中目标的准确判读造成较大困难，极大限制了SAR影像的应用场景。

图3 SAR成像原理示意图

对于叠掩区域，来自物方目标C′C段、CF段及FD′段回波都将映射在像方cd段中。在传统的SAR影像正射校正方法中，会将像方叠掩cd段的灰度值同时映射回物方C′C段和FD′中，如图4所示。经过正射校正的建筑物区域会出现叠掩现象，如图4(b)所示，在红色方框中出现了重复强反射信息，导致目标结构信息混杂，难以分辨；相比之下，在未经正射校正的SAR原始影像图(图4(a))中，建筑物结构信息明显，无信息混杂，易于分辨。

图4 SAR原始影像与正射校正影像建筑物目标区域图示

在叠掩区域，同一像方点坐标被多个物方点同时采样，即在计算像方-物方映射过程中，会有多个物方点对应于同一像方点；相比之下，未发生叠掩现象的区域，则每个像方点坐标只被1个物方点采样。结合在2.2.1节像方-物方重投影的过程，即可识别像方叠掩区域。

2.3 叠掩区域映射

基于2.2.2节的结果，对于非叠掩区域，直接利用像方-物方的单一映射关系，即可得到物方的空间点所对应的单一像方坐标；对于叠掩区域，由于同一像方坐标会对应多个物方点，因此需要在物方进行“解混”，即将该像方坐标归位于对目标结构信息贡献最大的物方点，从而恢复目标结构信息。

为了消除叠掩区域存在的目标结构混杂问题，本文参照光学载荷获取地物信息的原理，提出基于视线距离最短规则的像方-物方单映射解混方法，得到类似光学可视化效果的SAR真正射影像。光学载荷获取地物信息的过程中，目标的遮挡情况是按照视线距离长短进行判定的，如图5所示，若沿线段AD方向进行观测，则物方点A,B,C,D在真正射光学影像中只能看到A点的信息，来自其他物方目标的信号完全被A点遮挡。针对原始SAR影像中的叠掩区域，为了清晰地表征目标结构特性，本文将叠掩处的信息归位于目标朝向SAR传感器的起伏面上，而与目标起伏面形成二面角的地面区域，则可视作类似光学影像中的阴影区域，对目标结构特性并未起到实质作用，因此不进行填充。

图5 复杂建筑物SAR影像叠掩区域示意图

基于以上原理，对叠掩区域，像方-物方重投影的迭代过程无法收敛，以强制退出时获取的物方坐标(LT,PT,HT)为基准，设定如式(2)所示高程范围[HL,HU]

其中，dH表 示以HT为基准建立的高程空间范围。

利用校正后的SAR影像定位模型参数的反变换，计算SAR影像叠掩区域中像方坐标(r,c)在不同高程面H i对应的物{方坐标(L i,P i,H i)，则该像方点对应物方}点集合为S|a i∈S,a i=(L i,P i,H i),HL≤H i≤HU。基于视线距离最短规则，选择高程面最高处作为该像方点的单一物方投影点，实现叠掩区域像方坐标到物方坐标的映射，恢复SAR影像中地物目标结构信息。

受到定位模型拟合精度、高程数据精度以及噪声等因素的影响，直接映射得到的SAR真正射影像会存在零散“空洞”像元，利用中值滤波算法可抑制这些“空洞”的影响，增强图像可视化效果。

2.4 单视影像缺失信息的多视向补偿

在SAR影像成像过程中，高程起伏导致的叠掩(如图3中C'C部分)和遮挡(如图3中DE部分)会引起单视SAR影像存在观测信息缺失问题。为了补偿单视影像的缺失信息，可利用多视向(观测视角和观测方向)影像在不同区域获取信息的互补关系进行补偿。具体来说，对不同升降轨、不同侧视方向以及不同视角获取同一地区多幅SAR影像，分别处理得到单视真正射影像，然后利用不同视向数据的有效数据区域填补无效数据区域，从而得到缺失信息补偿的SAR多视向真正射影像。

3 实验结果与分析

3.1 实验数据集介绍

为了验证所提方法的有效性，本文选用两景高分三号聚束模式影像进行实验验证，实验数据详细信息如表1所示。同时，DSM数据采用激光雷达点云数据进行采样获得，平面采样间隔为0.5 m，高程精度为0.1 m。SAR影像与DSM数据分布示意图如图6所示，其中，蓝色框表示SAR影像的覆盖范围，绿色框表示DSM数据的分布范围，红色框为重点目标区域。

表1 SAR影像详情表

图6 实验所用SAR影像及DSM分布示意图

3.2 基于DSM的SAR影像校正精度验证

如图7所示，在DSM数据与SAR影像的有效重叠区域内选取10个控制点(紫色点)，利用DSM数据对SAR影像的初始定位偏差进行校正。

图7 控制点分布图

表2展示了相对校正前后SAR影像与DSM数据之间的定位偏差情况所示结果，可以看出，经过校正的SAR影像与DSM数据之间的均方根误差(Root M ean Square Error,RMSE)从约38m减小至1m以内，相对定位偏差已经达到像素级，此时由于高程的偏差所带来的定位误差可以忽略不计。

表2 SAR影像相对校正前后定位误差统计表(m)

3.3 基于DSM的SAR真正射影像生成

基于本文所提SAR真正射影像生成方法得到的SAR真正射影像、传统方法得到的SAR正射影像及光学正射影像如图8—图10所示。图8展示了以厂房为代表的规则建筑物的SAR真正射影像效果。在接收雷达波照射的方向，建筑物立面与地面构成二面角结构，建筑物立面、地面以及部分建筑物顶部区域的反射波信号混杂在一起，导致SAR影像存在叠掩问题。传统的SAR正射影像制作方法生成的正射影像图如图8(a)、图8(b)所示，该影像中建筑物边缘部分与地面相接处依然存在信号混杂，边缘不清晰，建筑物结构无法识别。相比之下，基于图8(c)所示DSM数据辅助下，通过真正射处理后，将墙面与地面形成的二面角区域的雷达反射波解混到建筑物顶部结构中，从而抑制地面反射波对目标结构的影响，处理结果如图8(d)和图8(e)所示，能够清晰地分辨建筑物的俯视结构框架信息，达到了与图8(f)所示的光学影像类似的可视化效果，有利于目标信息的识别和判读。

图9展示了以油罐体为代表的圆柱形目标结构的SAR真正射影像与传统正射影像之间的对比。观察图9(a)和图9(b)的结果可以看出，由于叠掩现象的存在，经传统正射校正处理之后，圆柱形罐体结构在雷达波照射方向被拉长，破坏了罐体固有的结构信息；相比较之下，在图9(c)所示高精度DSM数据辅助下，经过本文所提方法所生成的真正射影像(如图9(d)和图9(e)所示)能够清晰地区分油罐本体结构与地面区域，使得经过校正的SAR真正射图像中罐体目标仍然呈现圆柱形结构，与图9(f)光学影像相比，具有极高的相似性。

图10和图11则分别展示了以体育场和摩天大楼为代表的复杂建筑SAR真正射影像生成对比结果。图10(a)、图10(b)和图11(a)、图11(b)展示了基于传统的SAR正射影像制作方法得到结果，从中可以看出，对于非规则地物目标，叠掩现象的存在会严重干扰目标结构信息的获取，导致难以精细分辨目标结构组成。在图10(c)和图11(c)所示的DSM的辅助下，经过本文所提方法得到如图10(d)、图10(e)和图11(d)、图11(e)所示的SAR真正射影像。与图10(f)和图11(f)所示的光学正射影像相比，本文方法得到的SAR真正射影像能够更好地反映目标结构特征，对于复杂地物具有较好的结构信息恢复能力。

图11 摩天大楼区域SAR影像传统正射结果与真正射结果

3.4 基于SAR真正射影像的双视向融合影像

对于单视向的SAR影像来说，在进行真正射处理过程中，由于高层建筑物对于低层建筑物会产生类似光学的遮挡效应，因此在单景真正射SAR影像中存在部分黑色阴影区域，从而影响了真正射SAR影像的视觉效果。此时，当存在多视角或多视向的SAR影像时，可以通过信息互补的方式，对阴影区域进行补偿，以获得更为完整的目标信息。

图12(a)—图12(d)分别展示了采用单景升轨影像和单景降轨影像进行双视向补偿后的SAR真正射影像在建筑物目标、油罐目标、体育场目标以及摩天大楼目标区域的生成结果。与单一视向生成的结果相比，双视向补偿处理能够部分补偿单一视向真正射影像中由于叠掩映射等导致的缺失信息，从而得到更为完整的目标结构信息。

但是，从图12(c)和图12(d)所示的结果可以看出，经过双视向信息补偿后，仍有部分缺失信息区域(图示中全黑色部分)。这是由于所采用两视向SAR影像获取信息有限，对高层建筑物进行成像时，利用双视向信息无法完全补偿叠掩抑制过程所带来的信息缺失。对于该问题，采用多视向补偿的方法可以更加有效地获取目标结构信息。

综上所述，基于本文所提方法所生成的SAR真正射影像，与传统SAR正射影像相比，能够明显降低目标边缘模糊问题，生成符合光学视觉效果的真正射SAR影像结果，从而清晰地展现目标边缘结构特征，便于后续判读和解译。

4 结论

针对传统的SAR影像正射校正结果存在叠掩干扰以及结构边缘模糊等问题，本文提出一种面向目标结构信息保持的真正射SAR遥感影像制作方法。首先，基于高精度DSM数据对SAR影像进行定位模型参数精化；其次，利用像方-物方反投影计算精确标注叠掩区域；再次，针对叠掩区域，将像方坐标在不同高程面进行反投影，得到同一像方点与DSM多个高程面的交点，选取交点最高处作为叠掩坐标的最终投影点，抑制地面反射信号对叠掩区域的干扰；再次，利用模板滤波的方法对生成的影像进行滤波，从而得到单视SAR真正射影像；最后，在存在多视SAR影像条件下，进行多视影像缺失信息补偿处理，得到多视SAR真正射影像。基于该方法生成的SAR真正射影像与传统SAR正射影像相比，能够更加清晰地恢复目标结构信息，从而生成符合光学视觉特性的真正射SAR影像。从实验结果对比分析可知，本文所提方法得到真正射SAR遥感影像能够较好地反映目标边缘结构特征，便于后续判读和解译。