空间中心科研人员在极化雷达目标信息解译研究中取得系列新进展

　　极化也称偏振，描述着电磁波的矢量特征。电磁波极化对目标几何物理信息敏感，因此基于对目标散射波极化的分析，可实现对其材料特性、几何形状和方向取向等信息的测量，这对于提升雷达的探测、成像、识别和抗干扰等能力具有极大潜力。雷达极化测量将目标信息存储于矩阵数据中。利用极化分解方法处理矩阵数据，实现目标识别和解译，这是一直以来微波遥感领域的研究热点之一。极化分解经过50年蓬勃发展，已形成了唯象分解、特征分解、模型分解和相干分解等方法。其中，模型分解致力于将目标在诸如表面散射、二面散射和体散射等标准模型上展开，代表工作有美国加州理工学院Freeman和Durden提出的三分量模型分解和日本新泻大学Yamaguchi团队提出的四分量模型分解Y4R、S4R和G4U等。作为Y4R和S4R的提升算法，G4U通过引入特殊酉变换实现了对目标极化矩阵所有信息的使用，已成功应用于对林业、农业、湿地、积雪、冰川、地表、环境、人造目标以及地震、海啸和山体滑坡等灾害的遥感中，代表着四分量模型分解的最新水平。

　　尽管其广泛应用，但对于G4U利用特殊酉变换实现完整极化信息利用的工作机理，学界尚存在疑惑。针对该问题，中国科学院国家空间科学中心微波遥感技术院重点实验室张云华研究员团队的李东副研究员，通过对G4U散射平衡方程组的严格推导，发现特殊酉变换引入了一个冗余的平衡方程，导致G4U平衡方程组不再有唯一解。通过寻找通解，研究团队获得了一个广义分解，其以S4R和G4U为特解，提供了一种拓展G4U分解形式（EG4U）。EG4U不仅可提升建筑物区域的二面散射，还可增强陆地和水体的表面散射，在十组极化雷达图像上的对比实验展示了其卓越的目标分解性能。数学推导进一步表明，无论采用何种特殊酉变换，G4U中总存在一个剩余项，故引入特殊酉变换无法实现对目标极化信息的完整建模。

　　该研究成果近期发表在地学和遥感领域著名期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上，并获得了审稿专家的高度认可，认为该项研究有望开辟模型分解新的研究视角，对该领域研究做出了重要贡献，其贡献超过极化分解方面已出版的大多数工作。“I expect this work could open a new perspective for the PolSAR model-based decomposition topic. Certainly, I believe this is the first serious critical appraisal of a set of model-based decomposition schemes in the literature, and makes a significant contribution to the published knowledge in this field”。：“Bearing in mind this fact, I believe this manuscript outperforms most of previously published works on PolSAR decompositions so far”。文章链接

　　图一：2011/03/11日本东北大地震/海啸前后L波段星载ALOS-PALSAR全极化数据EG4U伪彩色分解结果（红色：二面散射，对应于建筑物；绿色：体散射，对应于森林和植被覆盖区域；蓝色：表面散射，对应于陆地和水体）。（a）灾害前（2010/11/21），（b）灾害后（2011/04/08）。

　　基于上述研究成果，鉴于EG4U在目标解译上的优异性能，研究团队进一步将其用于对2011日本东北大地震/海啸前后L波段星载ALOS-PALSAR数据的处理。如图一所示，（a）图中许多红色像素在（b）图变为蓝色，这表明主导散射机制由二面散射转为表面散射，反映出了建筑物的倒塌。以面元A所示石卷市为例，散射机制的强烈变化主要出现在海边而非远离海岸区域，表明东北海啸/地震造成的严重损失主要源于洪水而非地震。来自女川湾和万石浦的洪水也席卷了女川町地区，导致（a）图面元B中大部分红色像素在（b）图中变为蓝色甚至绿色。这表明除了少数高海拔建筑外，女川町几乎所有建筑都遭到了洪水的严重破坏。洪水造成的最大破坏出现于图中右下角的北上河沿岸地区。以面元C所示釜谷地区为例，（a）图中可清楚将釜谷与北上河分开，然而灾害发生后，该地区几乎所有土地和建筑都被河水淹没，（b）图中广泛分布的蓝色像素展示了主导的表面散射。因此，利用提出的EG4U对灾害前后的全极化雷达数据进行分解以构造伪彩色编码散射功率图像，可实现对海啸/地震灾害直观且准确的监测和评估。该研究成果已受邀作为独立一章内容出版在IntechOpen出版社的最新书籍《Tsunami》中。文章链接

　　图二：日本富士山地区取向角反演。（a）美国SRTM航天飞机干涉雷达测量结果；（b）提出的算法、（c）圆极化基算法和（d）最小交叉极化算法处理星载ALOS-PALSAR数据所得结果。由于富士山地区地形起伏陡峭，现有方法失效，而提出的算法通过拓展取向角范围可获得与雷达干涉测量一致的反演结果。

　　极化表征着电磁波对方向的记忆和存储能力。这使得电磁波能完整记忆目标对其极化方向的调制过程，为目标几何取向的测量提供了新的技术途径。2000年美国海军实验室J.-S. Lee等人利用圆极化基取向角估计算法（CPA），成功从机载全极化AIRSAR数据中反演出美国加州地区的三维地貌，开辟了极化雷达的全新应用方向。

　　尽管取得了巨大成功，但CPA估计的取向角存在缠绕，导致其无法适用于陡峭地形区域的地貌反演。虽然近20年来学者们提出了大量取向角估计算法，但这些算法在本质上并没有解决角度缠绕问题，且导致取向角的定义出现了一定的歧义。为此，基于自然Bragg面散射的极化特性，张云华研究员团队的梁莉婷博士生，提出了一个全新的极化取向角估计算法，将取向角的估计范围由传统的[-45, 45]拓展至与地物实际取向范围相符的(-90, 90]，并在平坦区域可获得与常用的CPA和最小交叉极化算法一致的估计结果。通过完善几何意义上的取向角刻画，研究团队统一了基于目标物理特性的传统取向角定义，为认识和理解取向角的缠绕问题提供了一个全新的视角。利用提出的取向角估计算法，研究团队从L波段星载ALOS-PALSAR数据中成功反演出日本富士山地区的陡峭三维地貌，取得了与美国SRTM航天飞机干涉雷达系统高度一致的地形观测结果；对泰国清迈地区P波段机载AIRSAR数据的处理结果也展现出与干涉雷达数字高程良好的一致性。

　　该研究成果近期也发表在地学和遥感领域著名期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上。审稿人评价，文章主题及其所关注的取向角缠绕和地形估计问题具有吸引力（The topic of this paper is interesting; this paper considers an interesting investigation on the phase unwrapping problem related to desaying problem; it is still interesting to show applying the physical constraint to the terrain problem），文章撰写出色，细节充分（a well-written manuscript with sufficient details, is great for publication as it is），相信该研究将获得TGRS读者的广泛兴趣（the study presented by authors would be of interest to TGRS readers）。文章链接