Kohärenz berechnen (Image Analyst Tools)

Zusammenfassung

Berechnet die Ähnlichkeit zwischen den komplexen Referenz- und sekundären Eingaberadardaten.

Bei der Ausgabe handelt es sich um ein Kohärenzraster mit einem Wertebereich zwischen 0 und 1, wobei 0 für "keine Kohärenz" und 1 für "maximale Kohärenz" steht. Ein Wert von 0,3 und mehr gilt als guter Kohärenzwert.

Verwendung

Bei den Eingaben muss es sich um zwei koregistrierte komplexe Radar-Datasets handeln.
Das Ausgabe-Kohärenzraster kann für eine kohärente Änderungserkennung verwendet werden. Das Ausgabe-Kohärenzraster kann in InSAR- und DInSAR-Workflows zur Bewertung der Zuverlässigkeit der Interferogramm-Pixel verwendet werden.

Bei InSAR- und DInSAR-Anwendungen müssen Eingaberadardaten dieselbe Satellitengeometrie aufweisen.
Die Parameter Fenstergröße für Bereich und Fenstergröße für Azimut im Bereich Geoverarbeitung enthalten Information zur geschätzten Größe, die erforderlich sind, um für den Parameterwert Eingaberadardaten ein annähernd quadratisches Pixel zu erstellen.

Die Überlegungen zur Basislinie für InSAR-Anwendungen sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:


Typ der Basislinie	Definition	Kleinere Basislinie	Größere Basislinie
Rechtwinklige Basislinie	Die Komponente der physikalischen Trennung zwischen den beiden Satellitenerfassungspositionen, die senkrecht zur Sichtlinie (LOS) verläuft.	Die Phasenkohärenz wird beibehalten, was für die Überwachung von Oberflächenverformungen ideal ist. Die Empfindlichkeit gegenüber Höhenunterschieden wird reduziert, wodurch sie weniger für die DEM-Erstellung geeignet ist.	Die Empfindlichkeit gegenüber der Topografie wird erhöht, was für die DEM-Erstellung ideal ist.
Zeitliche Basislinie	Der zeitliche Trennung zwischen den beiden Aufnahmen.	Verbesserte Kohärenz in dynamischen Flächen und Erfassung schneller Veränderungen wie Erdrutsche und Erdbeben.	Geeignet für die Erkennung langsamer, kumulativer Formveränderungen wie tektonischer Bewegungen, birgt jedoch das Risiko einer Dekorrelation.

Rechtwinklige und zeitliche Basislinien

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Eingabe-Referenzradardaten	Die komplexen Eingabe-Referenzradardaten.	Raster Dataset; Raster Layer
Eingabe-Sekundär-Radardaten	Die komplexen Eingabe-Sekundär-Radardaten.	Raster Dataset; Raster Layer
Ausgaberadardaten	Die Ausgaberadardaten für Kohärenz.	Raster Dataset
Polarisationsbänder (Optional)	Die zu korrigierenden Polarisationsbänder. Der erste Band ist standardmäßig ausgewählt.	String
Fenstergröße für Bereich (Optional)	Die Fenstergröße für Bereich in Pixel. Der Standardwert ist 10.	Long
Fenstergröße für Azimut (Optional)	Die Fenstergröße für Azimut in Pixel. Der Standardwert entspricht der Anzahl an Pixeln, die zum Erstellen eines annähernd quadratischen Fensters mindestens erforderlich sind. Beispiel: Wenn der Wert für den Parameter Fenstergröße für Bereich 10 beträgt, lautet der Standardwert 3.	Long

ComputeCoherence(in_reference_radar_data, in_secondary_radar_data, out_radar_data, {polarization_bands}, {range_window_size}, {azimuth_window_size})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_reference_radar_data	Die komplexen Eingabe-Referenzradardaten.	Raster Dataset; Raster Layer
in_secondary_radar_data	Die komplexen Eingabe-Sekundär-Radardaten.	Raster Dataset; Raster Layer
out_radar_data	Die Ausgaberadardaten für Kohärenz.	Raster Dataset
polarization_bands [polarization_bands,...] (Optional)	Die zu korrigierenden Polarisationsbänder. Der erste Band ist standardmäßig ausgewählt.	String
range_window_size (Optional)	Die Fenstergröße für Bereich in Pixel. Der Standardwert ist 10.	Long
azimuth_window_size (Optional)	Die Fenstergröße für Azimut in Pixel. Der Standardwert entspricht der Anzahl an Pixeln, die zum Erstellen eines annähernd quadratischen Fensters mindestens erforderlich sind. Beispiel: Wenn der Wert für den Parameter `range_window_size` 10 beträgt, lautet der Standardwert 3.	Long

Codebeispiel

ComputeCoherence: Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird die Ähnlichkeit zwischen dem Referenz- und dem Sekundär-SAR-Bild berechnet, wobei für die Fenstergröße für Bereich und Azimut 10 Pixel verwendet werden.

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\Data\SAR"

outRadar = arcpy.ia.ComputeCoherence("Reference_SAR.crf",
    "Secondary_SAR_Coreg.crf", "VV", 10, 10)
outRadar.save("Reference_Secondary_SAR_Coh.crf")

ComputeCoherence: Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

In diesem Beispiel wird die Ähnlichkeit zwischen dem Referenz- und dem Sekundär-SAR-Bild berechnet, wobei für die Fenstergröße für Bereich und Azimut 10 Pixel verwendet werden.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Set local variables
in_reference_radar_data = r"C:\SAR\Reference_SAR.crf"
in_secondary_radar_data = r"C:\SAR\Secondary_SAR_Coreg.crf"
polarization_bands ="VV"
range_window_size = 10
azimuth_window_size=10

# Run
outRadar = arcpy.ia.ComputeCoherence(in_reference_radar_data,
    in_secondary_radar_data, polarization_bands, range_window_size,
    azimuth_window_size)
outRadar.save(r"C:\SAR\Reference_Secondary_SAR_Coh.crf")

Umgebungen

Zellenausrichtung, Komprimierung, Aktueller Workspace, NoData, Faktor für parallele Verarbeitung, Pyramide, Raster-Statistiken, Resampling-Methode, Scratch-Workspace, Fang-Raster, Kachelgröße

Lizenzierungsinformationen