SAR提供了某些独特的功能，比光学传感器有以下优势和不足：

优势	不足之处
全天候能力(穿透云层的能力)	信息内容不同于光学效应，有时难以解释散斑效应（图像中的颗粒度）、地形效应
昼夜能力(不受强度和日照角度影响)，即24小时数据	与光学数据相比，成本更高，数据更贵
穿透性强，可以一定程度穿透植被、土壤沙土和干雪、受大气影响更小	需要很好地理解微波频率与各种目标的相互作用才能更好地解译数据，因为数据解释会受到出现斑点和由于起伏地形造成的图像畸变(覆盖、坍缩和阴影)的影响
对地表粗糙度的敏感性比较强，特别是介电特性和水分含量(液体或蒸汽形式)	散斑：像SAR这样的相干系统由于从地面表面或物体散射回来的雷达的构造性和破坏性干扰而产生的类噪声特征
对波的极化和频率敏感	SAR涉及多个参数，如表面粗糙度、介电特性、方位和距离分辨率、图像几何形状、畸变、多视、入射角、极化等，增加了数据的复杂性
体积分析	使得数据解释变得更加困难和复杂
在地形条件复杂的地区也能提供好的分析结果	由于距离分辨率随局域入射角的变化而变化，x分辨率和y分辨率不一致

因此，需要对SAR数据进行 复杂、准确、具体 的处理，才能最大限度地提取信息。

1.Base

雷达影像生成
雷达成像
雷达成像几何
地面分辨率
SAR成像原理
星轨和多视

电磁光谱
光学传感器测量反射的太阳光，只在白天工作。
当有云时，地球表面不能用可见或红外传感器成像，
微波可以穿透云和植被，并可以在白天或夜间的条件下工作


光学传感器和微波雷达成像的对比

水体
山体
耕地
森林

2.Radar

主动传感器
提供自己的人工辐射能源进行照明
被动传感器
接收来自自然能源的辐射源

主动遥感技术最重要的优势是它们能够在白天或晚上捕捉和收集地表信息。天气状况不会停止，如果有云传感器将穿透它并捕获地球表面信息。以下是主动遥感占主导地位的一些领域。

植被的图像结果植被：雷达信号以非常复杂的方式与植被相互作用，信号的穿透程度取决于其强度和植被的含水量。回波雷达信号可能包括树干、茎和叶以及地表。这种类型的植被详细信息只能使用这种类型的传感器捕获，当今世界各地都使用 SAR 数据进行植被研究。

水体的图像结果水体：淡水对人类文明很重要，维护它非常重要。水文学家致力于了解地球上水的运动、分布和质量。机载或星载等主动遥感可用于测量各种形式的水。

土壤湿度土壤水分：雷达技术用于测量土壤水分。土壤水分测量在不同领域都很重要：水文、农业、气候监测、天气预报和减灾。

地表水：了解的河流，湖泊和湿地水的时空变化是地球plant.Radar的生活非常重要的地表水：技术是非常准确的识别地表水的区域，并使用以厘米水位精度范围干涉技术。

地下水： 地下水：地下水和地表水的平衡对于增加对饮用水或灌溉的需求是必要的。主动遥感可以有效地穿透土壤以测量含水层 (<100M)，这在表层土壤干燥时是可能的。

雪：雪：积雪范围和雪水当量 (SWE) 的测量对于平衡许多地区的供水以及预测河流水流、雪崩和其他与雪有关的灾害非常重要。雷达技术可用于进行雪相关分析。

海冰：由于与海冰：水相比具有特殊的后向散射值，因此使用主动遥感来确定海冰的范围和年龄。

其他主动遥感应用：
冰盖和冰川
地形图
城市规划与灾害管理

Radar 是 RAdio Detection And Ranging 的简写，一个 Radar 系统主要包括三个功能：
本次我们将专注于侧视雷达
因为由左图可以看到，如果是使用下视雷达，那么信号将同时到达ab两点并同时返回传感器，所以在图中无法区分ab两点的地物。
距离分辨率ΔR=τ*c/2sinΘ，如果Θ=0或者接近0，则ΔR无限大，这时候只能分辨出无穷大的地物，所以是不合适的。
反观右图中的侧视雷达，信号到达ab两点并返回传感器的时间是不同的，解决了下视雷达的这个问题。

l 发射微波信号到观测场景
l 接收从场景中传回的部分后向散射能量
l 观测返回的强度（检测）和延时（测距）信号
Radar 使用本身的能量源，因此可以进行全天候观测，并且可以透过云层覆盖。
这种遥感系统就是主动式遥感系统。
早期的雷达系统是真实孔径雷达（Real Aperture Radar—RAR），由于成像分辨率与雷达天线的长度成正比，
要想得到较高分辨率的 SAR 图像，需要增加天线的物理尺寸，限制其发展和应用。后来逐渐被合成孔径雷达取代。

1.雷达图像中的每个像素都代表了被反射到卫星上的能量的复杂数量；
2.每个像素的大小代表反射回波的强度。

侧视雷达（side looking radar）简称SLAR,视场方向与飞行器前进方向垂直,用以探测飞行器两侧地带的一种工作于微波波段的成像雷达。
侧视雷达天线倾斜安装在遥感平台的的一侧或者两侧，向侧下方发射微波，接收回波信号（包括振幅、相位、极化等）。
飞行器上的侧视雷达包括发射机、接收机、传感器、数据存贮和处理装置等部分。早期使用真实孔径雷达探测目标，它借直接加大天线孔径和发射窄脉冲的办法来提高雷达图像分辨率。
60年代后，采用合成孔径技术，使雷达探测分辨率提高几十倍至几百倍。现代侧视雷达在1万米高度上的地面分辨率已达到1米以内，相当于航空摄影水平。

3.Radar Image

1，雷达可以测量振幅（反射回波的强度）和相位（在波形周期中一个时间点的位置）
2。雷达只能测量反射回天线的回声部分（后向散射）
3。雷达脉冲以光速传播

真实孔径雷达，天线几何尺寸沿方位向、垂直方位向分别为L、w的雷达传感器搭载在卫星平台上。卫星一般沿着500-800km告诉的近轨太阳同步轨道运行。
合成孔径雷达是利用遥感平台的前进运动，将一个小孔径的天线安装在平台的侧方。在SAR传感器平台飞行过程中，SAR传感器向垂直于飞行方向的一侧，以侧视角Θ0向地面发射一个脉冲波束，侧视角θ0是雷达波与垂直方向的夹角。
椭圆锥状的微波脉冲束在地表形成一个足印（footprint），足印宽度为幅宽（swath wide）；ω（Omega）v为垂直于飞行方向的波束角；ωh是平行于飞行方向的波束角。
平行于雷达卫星飞行的方向（X轴方向）称为方位向，垂直于雷达卫星飞行的方向（Y轴方向）称为地距向或者距离向，波束方向为斜距向。
当雷达沿轨道移动时，成像的地面目标与雷达问存在相对运动，目标反射回来的雷达脉冲将产生多普勒频移现象。SAR 利用这一物理现象提高微波雷达成像的方位向分辨率。
右图显示了合成孔径侧视雷达的成像几何。真实孔径雷达天线L从点a经b移动到c，成像点O的雷达斜距由大变小再变大，相应地，雷达接收 0点回波的脉冲频率也由小变大再变小。
通过精确测定这些接收脉冲的雷达相位延迟并跟踪频率多普勒频移，经过数字信号处理，最后回波可合成一个脉冲，使方位向的目标被锐化 (sharpening)，提高方位向分辨。
相对真实孔径雷达方位向分辦率来说，SAR 的方位向分辦率被大大地改善，此时方位向分辨率AX仅与天线孔径工有关，可近似表达为Δx=L/2，方位向分辨率仅由雷达天线的孔径（长度）确定，与天线和目标的距离无关。
比如ERS-1/2在SAR成像模式下，使用10m长的天线，可获得5m方位向分辨率的成像。
SAR成像过程中首先波形产生无线电波，经过功率放大器、发射机（天线）发射出去，然后接收机（天线）收到目标的散射回波，接收到的信号经过与原始信号的卷积、模拟数字信号转换器（A/D）、数字信号脉冲压缩、运动补偿后聚焦成像处理才能形成SAR影像。所以SAR在距离向通过脉冲压缩、在方位向通过合成大孔径天线获得高分辨率成像。
疑问：什么是脉冲持续时间？

地面分辨率
距离分辨率（range resolution）
在距离方向上能分辨的最小目标的尺寸
方位分辨率Azimuth resolution
相邻的两脉冲之间，能分辨两个目标的最小距离
Rr=cT ÷ 2cos d，其中：

c = 光速 (300,000,000 m/s)
T = 脉冲持续时间
d=俯角（“视角”的补充）
与真实孔径雷达相比，合成孔径雷达（SAR）通过与距离方向相同的脉冲压缩技术，综合地增加天线的尺寸或孔径以提高方位分辨率。
合成孔径处理是用小天线对来自运动目标的接收信号和相位进行复杂的数据处理，其效果理论上应转换为大天线的效果，即合成孔径长度。
合成孔径长度是相同长度的真实孔径雷达在方位角方向可以投射的射程波束宽度。

方位方向的分辨率是实际孔径雷达的一半。

实际光束宽度：β=λ/D
实际分辨率： ΔL= βR=Ls（合成孔径长度）
合成光束宽度：βs = λ/ 2Ls= D / 2R
合成分辨率： ΔLs = βsR = D / 2

其中 λ：波长 D：雷达孔径 R：斜距

这就是为什么 SAR 具有高方位分辨率和小尺寸天线的原因，而不管卫星的斜距或非常高的高度。

利用多普勒效应的合成孔径雷达成像原理
a)SAR的观测过程
b)SAR接收信号的频率随时间变化（多普勒效应）
c)匹配滤波器的特性（频率、延迟时间特性）
d)A点的信号经匹配滤波器的结果（方位方向压缩）
显示了 SAR 或合成孔径处理的基本理论，包括多普勒效应、匹配滤波器和方位角压缩。

在雷达将波束投射到目标期间，SAR 继续接收来自目标的返回脉冲。
同时雷达与目标的相对距离随着平台的移动而变化，产生多普勒效应，对接收到的脉冲进行啁啾调制。
对应于线性调频调制反向特性的匹配滤波器将增加方位方向的方位分辨率。这称为方位角压缩。

在合成孔径雷达的情况下，卫星速度和姿态的不合适会降低多普勒效应的影响。因此对具有SAR的卫星要求很高，因为低空不稳定导致的合成孔径处理校正非常困难。

卫星由南到北称为升轨，由北到南称为降轨
卫星轨道平面与赤道平面在升交点的夹角称为轨道倾角，SAR卫星的轨道倾角一般在90°左右。
由于地球的自转和公转，SAR卫星的升交点每次会向东前进数十度，SAR卫星通常向前进方向的右侧发射电磁波束，这种发射电磁波束的形式称为右侧成像，如果是左侧，就是左侧成像。

SAR卫星的升降轨和左右侧视影响了SAR影像的几何特征和成像特征。
考虑顺轨相邻两幅影像的情况（可以视为两行像素），升轨的时候，卫星先拍摄的是下面一幅影像（南边的），再到上面一幅影像（北边的），也就是下面的地物像素点先记录，最终效果是记录的影像与实际地物上下颠倒；降轨的情况正好相反，卫星先拍摄的是上面一幅影像（北边的），再到下面一幅影像（南边的），和地物正好对应。
其次，我们知道SAR影像记录的先记录的是（斜距上）距离卫星更近地物点成像的像素（距离短的先接收到）。若是卫星拍的是西边，东边（我们理解的右边）的先记录，西边（我们理解的右边）的后记录，与影像实际地物左右相反；若是卫星拍的是东边，西边（我们理解的左边）的先记录，东边（我们理解的右边）的后记录，与影像实际地物左右分布一致。
（左右视沿卫星前进方向来区分，而不是我们常认为左右方向）
左升中心倒置
左升不倒置
右升上下倒置
右降左右倒置

4.SAR Woking Modes

条带模式(stripmap): 是一种最基本的 SAR成像模式，
此种模式的雷达天线指向不变，成像对象是与雷达传感器搭载平台移动方向相平行的地面条带，成像带宽不定，从几千米到数百千米皆可。
成像时有斜视与正侧视两种方式，雷达天线的指向与平台移动方向不垂直时被称为斜视，若二者垂直，则被称为正侧视。
条带模式适用于大范围不间断的成像，但由于天线增益等系列问题，方位向分辨率不能根据天线长度的降低而随意增加，最高不会超过天线长度的一半。

当执行聚束模式采集数据时，传感器控制天线不停向成像区域发射微波束。
聚束模式(spotlight):即定点成像，利用对方位向天线波束指向的调节，使波束始终集中照射在一个地面目标范围内。由于沿移动路线SAR不断地向同一目标范围发射信号，方位向的相干时间变长，从而使合成孔径长度变大，天线波束宽度(antenna beamwidth)不再约束方位向分辨率。但是，采用聚束式进行成像，其影像覆盖面积通常较小，最大范围为天线的波束宽度。
它与条带模式主要区别为：
在使用相同物理天线时，聚束模式提供更好的方位分辨率；
在可能成像的以一个区域内，聚束模式在单通道上的提供更多的视角；
聚束模式可以更有效的获取多个小区域

扫描模式(scanSAR):以牺牲一定的分辨率来解决距离模糊对方位向脉冲重复频率(pulse repetition frequency, PRF)的限制问题，从而增大测绘带宽度。这种模式多用于星载SAR中，SAR传感器工作在scanSAR模式下时，可以对多个子条带进行成像。SAR的每一个子带的数据都是在Burst 模式下采集的， Burst 之间的时间间隙就是传感器对剩余子带成像的时间。通过把每个子测绘带的原始数据处理为Burst 模式的图像，最后融合拼接成一幅完整的scanSAR影像。

滑动聚束模式
滑动聚束模式(sliding spotlight):是当前较新颖的一种SAR工作模式(Rott, 2009;Rodgers and Ingalls, 1969)，
如图所示。
该模式下，通过控制天线照射范围在地面的移动速度来实现调节方位向分辨率的目的，
其成像的范围大于聚束式SAR,分辨率优于同等天线长度的条带式SAR,因此可以达到高分辨率与大范围成像同时兼顾的效果。

5.Radar Parameters

波长等于光速/频率，频率越高，波长越短；频率越低，波长越长。
常用的波段有Ka波段、X波段、C波段、L波段和P波段
最早用于搜索雷达的电磁波波长为23cm，这个波段被定义为L波段（英语Long的首字母），后来这一波段的中心波长变为22cm；
当波长为10cm的电磁波被使用后，其波段被定义为S波段（英语Short波段的首字母，意思比原有波长短的电磁波）；
在主要使用3cm电磁火控雷达出现后，3cm波长的电磁波被定为X波段，因为X代表地图坐标上某点；
为了结合X波段和S波段的优点，逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷达，该波段被称为C波段（C即英语Compromise的首字母，意为“结合”）；
在英国人之后，德国人也开始独立开发自己的雷达，他们选择1.5cm作为自己雷达的中心波长，即K波段（K=Kurtz，德语中“短”的首字母），
但是，这个波段不能在雨中和有雾的天气中使用，战后设计的雷达为了避免这一吸收峰，通常使用比K波段波长略长（Ka=K-above）和略短（Ku=K-under）的波段；
最后，由于最早的雷达使用的是米波，这一波段被称为P波段（P为Previous的缩写，即英语“以往”的首字母）。

穿透
穿透率是波长选择的主要因素
一般来说，波段越长，穿透性越好
VHF甚高频Very high frequency(VHF)是指频带由300KHz~300MHz的无线电电波.
X波段与树叶和冠层覆盖物表面相互作用，因此适合于树冠层表层信息。
C波段穿过叶片，并被小树枝和潜在特征分散。
L波段具有较高的穿透能力，能穿透表层，并被主干和主干分散。具有最大的穿透能力，
P波段穿透冠层覆盖。大部分的p波段后向散射是由于躯干和躯干与地面的相互作用。
L和P波段的后向散射与树木的生物物理参数关系最为密切，主要用于森林生物量相关研究。

雷达信号穿透干土
在利比亚西南部的不同的卫星图像
箭头表示可能存在的河流系统

不同波段和极化方式获取的植被图像效果

极化信号是SAR数据的一个重要参数，其相互作用因特征的不同方向和结构而不同。
电磁波的极化指的是电场的方向，取决于信号和反射器之间的相互作用。
微波传感器发射水平(H)或垂直(V)极化信号。
四种组合的SAR数据极化:(1)HH:发射信号和后向散射信号具有水平极化。(2) HV:发射信号具有水平极化，后向散射信号具有垂直极化。
(3) VH:发射信号具有垂直极化，后向散射信号具有水平极化。(4) VV:发射信号和反射信号都具有垂直极化(Ghasemi et al.2011)。
在大多数生物量估算研究中，C、L和P波段被频繁使用。较长的波长(L和P波段)和HV极化对AGB最敏感(Luckman et .1997;Kurvonen et al.1999;Sun et al. 2002)。


多维SAR图像合成材料的颜色分配和合成颜色
描述了当极端暗（黑色）和亮（白色）颜色组合时，分配给红/绿/蓝(RGB)条带的灰度图像组合如何导致产生的颜色。这在解释RGB多时态彩色图像时很有用。

局部入射角：
入射角在距离向上由近到远递增，角度越大，对地表粗糙度越敏感，但穿透性更差。
雷达的入射方向和表面法线之间的夹角
说明了表面的局部倾斜度
影响图像的亮度
取决于传感器的高度
图像的几何形状在距离向上点对点不同
来自顶部、树干、地面的信号
来自顶部、树干的信号
来自土壤和底土的信号
来自作物和土壤的信号

距离向越近，发射的脉冲强度越大，接收到的回波也越强（不考虑主瓣在中心的情况）
随着入射角的增加，图像表面看起来越平滑。
图像中像元的强度值越大，显示越亮。
亮度会受到色调、纹理或雷达图像、雷达伪影变化的影响，地形和表面粗糙度也会影响图像的亮度。
局部入射角越大，图像越暗；反之，局部入射角越小，图像越亮。

6.Scattering

对于特定波长，一个目标区域的后向散射会受很多条件影响，如散射体的物理大小、目标的导电特性、水分含量等。
表面粗糙度取决于表面覆盖层与平面表面的平均高度变化，表面相对于波长的尺度决定了它看起来的粗糙或光滑，以及它们在图像上的明亮或黑暗。
主要可分为 5 种散射：表面散射和体散射、双回波(Double Bounce)、组合散射、渗透散射和介电属性散射。
表面散射
光滑的表面散射也叫镜面散射，雷达信号的能量只有少量被反射回来，开阔的水面就像是镜子，所以开阔水面在雷达图形中比较暗，
当表面的高度变化接近波长，显得粗糙，所以会散射能量，一部分能量会消失，无法返回雷达接收器，如果水面的波浪或者涟漪的高度和波长差不多，那么水面在雷达影像上也会显得粗糙。
体散射
当雷达能量分散在一个物体或者介质内，并且由物体内不同组件的多次反弹和反射组成。比如积雪和植被。
双回波(Double Bounce)
两个光滑表面形成一个直角，面向雷达波束，波束被反射两次，大部分能量反射回雷达传感器。比如高层简述或被淹没的植被
组合散射
一般发生在低频 SAR 系统（如 L、P 波段）。包括表面散射、体散射、双回波等。
渗透散射
根据极化方式和波长情况，微波可以透入植被、裸土（干雪或沙地）。一般情况，波长越长，渗透能力越强。交叉极化(VH/HV)相比同极化（HH/VV）的渗透能力弱。
下图为一些不同散射机制的案例：

表面粗糙度与传感器波长λ的依赖关系的概念草图：(a)光滑体，(b)中间体，©粗糙度。
可以看出，随着粗糙度的增加，后向散射的数量增加（指向传感器的蓝色箭头的长度）增加，使得粗糙表面（波长λ）比中等粗糙或光滑表面具有更高的RCS（雷达散射截面-Radar Cross Section，是目标在雷达接收方向上反射信号强度能力的度量，）。

光滑表面的镜面散射，常见于开阔水域和道路
右图是亚马逊雨林
图中黄色圆圈内的亮度值亮度值较低，是开阔水域，是亚马逊河的一部分

还是亚马逊雨林，这张图显示了粗糙的表面反射，这是因为地表的植被非常低或者没有，是粗糙的裸土、开垦的耕地。

坐图显示了发生在树冠中的体散射，右图的黄色圈内是森立密度比较大的区域，
体散射的强度一方面取决于物体的物理特性，例如体积大小、含水量等，另一方面取决于雷达的参数，比如波长、极化方式和入射角。
但是在这种情况，森林区域往往比非森林区域或者植被较低区域具有更高的后向散射

森林中主要的后向散射源：
（1）来自树干的直接散射
（2a）地冠散射
（2b）冠地散射
（3a）地树干散射
（3b）树干地面散射
（4）冠体散射

圆圈中是一片被淹没的森林，树木在积水上。反射信号如此强是因为水面是树干或者树冠等其他组件上的镜面反射器，把大量能量反射回卫星，所以这片区域看起来很亮。
所以很明显，只有波长足够长，才能检测到这些区域，特别是在植被茂密的热带雨林，长波长比短波长更有效。

7.Surface Parameters

地表物体的结构对雷达信号有较强的影响，主要与三个参数有关，
分别是物体相较于波长的大小，
物体的大小和方向，以及物体的分布密度。
这三个因素决定了电磁波和物体的相互作用。
比如在相同的波长下，湖面的粗糙度会因波纹大小而不同；
大小和方向影响水平或垂直极化的电磁波的相互作用；
最后是散射体和物体的密度会影响回波信号的强度和穿透深度，当散射体比较集中时，回波信号会强一些。

这里是波长和物体大小密度等的穿透关系
如果树冠中的间隙越大，信号穿透的可能性就越大
如果物体大小近似波段长度，那么相互作用比较强，表面会显得比较粗糙；
如果波长比物体大得多，就会有能量散射回来，波长和物体的表面之间的相互作用显得更加光滑，最后可能没有能量散射回来。
所以回波的强度取决于物体内散射元素和电磁波的大小。
图中是奥地利松，以此为例，
树叶、树枝和树干，他们的大小在波长的数量级或稍大一些，可以看到，对于更高频率的电磁波，比如波长为3cm的x波段，散射主要由树冠；
波长在27厘米时，散射主要为树枝分支；而在70厘米波长时，散射主要为主干和较粗的树枝，当然也有一些土壤。所以波长越长，对植被的穿透性越强，敏感性也越强。

物体尺寸大小和方向
左图是物体的不同大小和存在方位示例。其中蓝色是垂直极化波，红色是水平极化波。
左侧是短波（如x和c波段）和树叶的相互，作用左边的小叶子，其实是由好几个更小的叶片组成的，它散射的垂直极化波高于水平极化波，而大叶片的长宽明显大于短波波长，所以不管是水平还是垂直极化波，都能被很好的散射出去。
右侧是长波（如L波段和P波段）和树木的相互作用，在第一棵树中，垂直极化波与树干和树冠的相互作用比水平极化波更大，在第二棵树中，垂直极化波与树冠的相互作用大于水平极化波和树冠的相互作用。
所以还有一个叫做去极化的东西，就是当一个极化的信号被去极化成另一个极化的信号时，例如，HV极化，以水平极化发射，以垂直极化接收，在诸如植被冠层之类的介质中多次散射就可能会发生这种情况，反之亦然。
交叉极化对植被参数和结构非常敏感。
右图是由极化作用引起的相对散射强度。THE SAR HANDBOOK Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation ,[P69]Chapter3,Fig3.9(left)[P27] CHAPTER 2,Tab.2.2(right)

介电常数
介电常数：体现传播介质的电容特性的，简单来说，就是电荷存储能力；因为电磁波在介质中传播时会被介电常数大的介质吸收。而且传播速度也会变慢。
目标的介电属性也影响雷达的后向散射。如金属和水的介电常数很高（80），而大多数
其他材料的介电常数相对较低；在干燥条件下，介电常数一般是 3~8。这意味着，湿润的土
壤或植物表面可以产生雷达信号的反射率显著增加。
反射的强度取决于反射率的绝对值，正负号影响反射信号的相位。
基于这种现象，SAR 系统也可用于检索土壤水分。主要原理是基于干土和湿土的介电属
性之间的反差。由于土壤浸湿，饱和 25~30 时，其介电常数变化约 2.5。这相当于增加反射
能量。因此，从后向散射系数中检测土壤水分是可行的，为了区分土壤粗糙度和湿度之间的影响，常使用特定极化和双频率（C，L 波段）的 SAR 传感器。

这张图显示了地表的介电特性及其冻结或解冻状态
在地表冻融过渡过程中，表面的介电性质发生了变化；
这导致后向散射显著增加。
在n. 二月（February）17号这张图上，整体骗暗，四月（April）1号，中间较暗但是四周开始变量，到了五月（may）15号，整体更加明亮，河流的轮廓越来越清晰；
在五月28号，整体达到最亮，可能动土或者冰雪消融快完成了，
最后的9月（September）24号，图中出现了一部分黑色斑点，这应该是之前冻土和冰雪消融后出现的湖泊产生的镜面反射。

8.Geometric and Radiometric Distortion of the Radar Signal

SAR图像的特殊特征是成像雷达技术的结果，它会产生辐射畸变和几何畸变。
主要的辐射畸真是由于扩散损耗效应、天线模式不均匀、可能的增益变化、饱和和散斑噪声。
主要的几何畸变是在斜距投影、透视收缩、叠影和阴影。
为了消除或减少由这些影响引起的失真，有必要应用图像预处理程序。
此外，数据应转换为具有物理意义的幅度，不仅应用于多时分析，而且应能够在算法的开发、验证、开发或调整过程中使用地面参考数据，如土壤湿度或表面介电常数。
也就是说，雷达数据必须进行校准，以便将像素值与后向散射系数联系起来。
雷达信号的几何畸变和辐射畸变
距离压缩
几何失真
辐射畸变

距离压缩
传感器和目标之间的信号距离不是真正的水平距离
斜距(Slant range)：雷达到目标的距离方向，雷达探测斜距方向的回波信号。
地距(Ground range)：将斜距投影到地球表面，是地面物体间的真实距离。
相同距离的地物，地距相等，但是由于入射角不同，所以斜距不同，导致雷达斜距图像上的距离压缩，就是图像失真，消除失真的方式就是采用地距的显示方式。
图中可以观察到一条地距（水平边，标记为GR）和一条斜距（斜边，标记为SR），
图像在地面上的真实距离为地距，由于雷达波束近似按照这条斜边发射和接收，因此SAR原始图像上记录的距离是斜距。
由上图我们可以发现，A、B、C的地距是相等的，但是在斜距上，距离逐渐增大。
显然距离传感器近的物体比距离传感器远的物体受到的压缩更严重，从而导致图像失真，这就是距离压缩。

雷达成像中，在距离向上是按照地物目标反射信息的先后记录成像的，
在高程上即使微小的变化都可造成相当大范围的扭曲，这些诱导因子包括叠掩（顶底位移）、透视收缩、阴影。
叠掩（顶底位移）
可分为如下两种情况：
山坡较陡，雷达波束到达山底和山顶的距离一样，山顶和山底同时被雷达接收，在图像上只显示为一个点。
到山底的距离比到山顶的长，山顶的点先被记录，山底的点后被记录，距离向被压缩了这两种情况都是叠掩现象，也称为顶点倒置或顶底位移。

透视收缩
由于雷达在斜距上测量距离，因此右图中的（A 到 B）会显得被压缩，并且斜距的长度将被错误地表示为（A’ 到 B’），
根据山坡或山坡相对于雷达波束入射角的角度，透视缩短的严重程度会有所不同。当雷达波束垂直于斜坡时会发生最大的透视缩短，这样斜坡、底部和顶部同时成像。
右图为陡峭山地地形的雷达图像具有严重的透视效果。缩短的斜坡在图像上显示为明亮的特征。

阴影
背向雷达的斜坡，信号达不到该区域
右图是雷达波束照射在山区形成的阴影现象

在雷达波束中，中程部分传输的功率比近程和远程多（这在本PPT16页可以图d看到），这被称为天线方向图。因此获取的结果在图像的中心更强，边缘更弱，随着距离的增加这种强弱现象会发生显著变化，
所以进行辐射矫正，从而让整个图像上产生均匀的平均亮度。不仅可以方便视觉解译，也有助于图像的数据分析。
与地形起伏相关的辐射失真也存在，有时候无法完全校正，因此辐射校正涉及消除地形对反向散射的误导性影响，例如辐射校正消除了由陡坡的雷达反射引起的叠影效应，只留下显示表面特征的有效信息。
右图中，南坡的图像最初是明亮的，并且知道它们的坡度是校正后变暗的。南坡的外观更加均匀，但是一些北坡还是变暗了，这是可能和北坡的植被有关。
大多数辐射畸变可以估算并从传感器和轨道参数中去除

9.Speckle

散斑是一种颗粒状的“噪声”，它固有并随机地存在于图像中，也降低了SAR图像的质量。
右图中是一片草地，理想状态下应该是图A，均匀分布浅色调的像素值，但是事实上是图B，每个分辨率单元内单个草叶的反射值不同，导致一些图像的像素比平均值更亮或者更暗，因此出现了一些斑点。
对雷达图像的详细分析表明，即使两个相邻像素块内的元素相同，这两个像素块的值也可能不同，会出现大量的灰度值变化，这种灰度值变化会产生一些颗粒状纹理，使得图像解译变得更难。

一般可以通过两种方式减少散斑，一种是多视处理，另一种是空间滤波
多视是指雷达波束的划分，把总光束分成五个窄波束，每个子波束都会对目标场景独立观测，观测的每一个结果里面也有散斑，然后把这些观测结果相加和平均，然后输出，这样散斑机会减少很多
不过这种方法会导致数据的分辨率降低。

在图像中的每个像素上移动窗口，这窗口是一个滤波器，或者称之为卷积核，是一个感知域，
依据目的和经验，将感知域可以设置为33，或者55，
对窗口内的像素值应用数学计算，通过计算周围小窗口的平均值，也可以用其他的计算公式，总之是得到得到新值，然后用新值替代窗口中心像素的值。
让该窗口沿着x和y轴移动且一次只移动一个像素，直到覆盖整个图像，从而实现平滑并减少散斑的效果
但是这个方法还是会导致分辨率下降。

10.SAR Data Types

SAR数据类型和格式
数据是指单视复数影像 属于Level-1影像

SLC

SLC包含有聚焦的SAＲ 数据、用卫星轨道和姿态参数来描述的地理参考，基于斜距模式来提供。
该产品采用足够的信号带宽来实现每个维度上的单视处理，采用复数来保存相位信息。

RAW

RAW数据产品是所有更高级别的SAR处理级别的基础数据，
因此，RAW是每个SAR数据存档中的一种重要的数据类型。
然而，在对SAR数据处理感兴趣的用户社区之外，RAW产品很少使用。
有趣的是，虽然RAW数据是每个SAR传感器的重要产品，但并不是每个卫星运营商都决定将其RAW数据产品提供给社区。
对于一些传感器，卫星数据安全法律禁止发布RAW数据产品。
然而，大多数情况下，传感器供应商选择隐藏原始数据，以保留有关其SAR处理例程的专有信息。
有许多开源软件工具可以用来读取和操作（聚焦）RAWSAR数据产品，比如：
InSAR科学计算环境(ISCE)-由喷气推进实验室(JPL)/斯坦福大学/加州理工学院开发；
GMTSAR-由斯克里普斯海洋学研究所开发；
重复轨道干涉测量装置（ROI_PAC）-由喷气推进实验室/加州理工学院开发

SLC以完整的原生分辨率提供，振幅和相位信息存储在每个（复杂）像素中。
一般SLC数据大小是GRD的4倍
SLC包含可用于干涉处理的相位信息，GRD不包含
SLC数据可以通过SNAP进行相关处理，进行分解，得到极化协方差矩阵，进而获得极化特征；而GRD数据是无法进行处理得到极化协方差矩阵的。

GＲD

GＲD 产品包含有经过多视处理、采用WGS84 椭球投影至地距的聚焦数据，因此地距坐标是斜距坐标投影至地球椭球后的成果。
像素信息代表监测区域的幅度信息，而相位信息则被丢失。
该产品在方位向和距离向分辨率一致，在降低斑点噪声的同时也降低了几何分辨率。
相对于SLC 数据而言，GＲD 数据消除热噪声以提高图像质量。
对于IW（干涉宽幅）模式和EW （超宽幅）模式产品，每个条带的所有小块在单独多视处理后进行无缝拼接最终形成一个连续的地距图像。

11.SAR Satellite Review

SeaSAT:1978年6月28日，SeaSAT发射，该卫星是一个旨在监测海洋现象的太空携带平台。作为其传感器套件的一部分，Seasat携带了一个hh极化的L波段SAR，Seasat 是第一颗设计用于使用合成孔径雷达 (SAR) 遥感地球海洋的卫星。该任务旨在证明全球卫星监测海洋现象的可行性，并帮助确定可操作的海洋遥感卫星系统的要求。具体目标是收集有关海面风、海面温度、波高、内波、大气水、海冰特征和海洋地形的数据。由于车辆的电力系统故障，任务于 1978 年 10 月 10 日结束。虽然只收到了大约 42 小时的实时数据，但该任务证明了使用微波传感器监测海洋状况的可行性，并为未来的搜寻与援救任务奠定了基础；

ALOS-1

ALOS-1： (ALOS) 是日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 的一颗地球成像卫星，于 2006 年 1 月 24 日发射，并在因电源异常而失败后于 2011 年 5 月 12 日完成运行阶段。携带多个传感器，包括PALSAR/PRISM/AVNIR-2 用于资源调查、灾害监测、绘制地形图等方面。
NISAR是NASA和ISRO合作的，主要任务是：生态系统（植被和碳循环）、形变（固体地球研究）和低温层科学（主要与气候驱动因素和对海平面的影响）。
Biomass的P波段SAR传感器设计主要是用于观察森林高度和生物量，为林业和生态监测服务。

Sentinel-1

两个卫星：A&B
c波段数据
每颗卫星全球覆盖每12天
两个卫星组网全球覆盖6天
具有超高的辐射分辨率（1dB/3σ（sigma））
不同模式：
超宽幅模式-监测海洋和海岸
条带模式的特殊顺序和针对特殊需要
波模式-常规收集海洋
干涉宽幅模式-常规收集土地

条带模式-分辨率为4mR*5mA,测绘幅宽80km，全极化

干涉宽幅模式-分辨率为5mR*20mA,测绘幅宽250km，全极化

超宽幅模式-分辨率为25mR*80mA,测绘幅宽400km，全极化

波模式-分辨率为20mR*5mA,测绘幅宽100km，HH极化和VV极化

NASA-ISRO SAR Mission (NISAR)

具有较高的空间分辨率和时间分辨率
最快的基线发射日期：2022
NASA的双频L和S波段，ISRO的S波段
实验时间3年，预估寿命5年
开源数据

另有12.5m的DEM（ALOS），10元一个省，100元直接发全国范围。