4 画像 MTC コンポジット ワークフロー
Image Analyst ライセンスで利用可能。
4 画像時系列コヒーレンス (MTC) コンポジット ワークフローは、合成開口レーダー (SAR)データを使用し、サーフェスの安定性と急激な変化の時間的パターンを強調する 3 バンドの視覚化を作成します。 4 つの異なる時点から、3 つの連続する画像ペアのコヒーレンス値を比較します。
この手法は、通常は安定しているエリアでの変動イベントを検出するのに役立ちます。 コヒーレンスは、植生、水域、影で本質的に低くなるため、本来であれば安定しているはずのエリアでコヒーレンスが低下すると、著しい変化が発生した証拠となります。 この手法では 4 つの異なる時点に取得した画像を使用し、どの時間枠で変化が発生したかを出力コンポジットが検出できるようにします。
データの前提条件
このワークフローには、以下のデータが必要です。
同じ対象地域を網羅する 4 つの SAR データセット。
4 つの入力は、すべて同じセンサー モード、軌道 (上昇または下降)、偏波を持つ必要があります。 入力が Sentinel-1 TOPS である場合、すべての入力で同じサブスワスを使用する必要があります。
SAR 画像とオーバーラップする DEM。これは、正確なコレジストレーションとテレイン補正データの処理と作成に使用されます。
処理の概要
コヒーレンス時系列コンポジットのデータを準備するには、コヒーレンス ワークフローで各画像ペアに対してコヒーレンス ペアを生成する必要があります。 これにより、画像間の干渉コヒーレンスを推定します。 入力が Sentinel-1 の場合、Sentinel-1 コヒーレンス ワークフローに従う必要があります。
コヒーレンス ワークフローを使用し、3 つのコヒーレンス ペアを作成します。
時間 1 と時間 2 のコヒーレンス ペア
時間 2 と時間 3 のコヒーレンス ペア
時間 3 と時間 4 のコヒーレンス ペア
MTC コンポジットの作成
時系列コヒーレンスの生成ツールでは、作成された 3 つのコヒーレンス ペアを組み合わせ、4 画像の MTC RGB コンポジットを作成できます。
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バンド |
取得 |
処理 |
範囲 |
|---|---|---|---|
|
赤バンド |
時間 1 と時間 2 のペア |
0 -1 |
|
|
緑バンド |
時間 2 と時間 3 のペア |
0 -1 |
|
|
青バンド |
時間 3 と時間 4 のペア |
0 -1 |
解釈
RGB コンポジットの各色は、時間間隔におけるコヒーレンスの変化を反映しています。 解釈は、安定したエリアと比較したコヒーレンスの変化に左右されます。
以下の表に、MTC RGB コンポジットの出力を解釈する方法を説明します。
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色 |
バンド値 |
解釈 |
|---|---|---|
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白 |
赤 - 高い後方散乱 緑 - 高い後方散乱 青 - 高い後方散乱 |
すべての時間間隔において持続的なコヒーレンス。 |
|
黄 |
赤 - 高い後方散乱 緑 - 高い後方散乱 青 - 低い後方散乱 |
画像 3 と画像 4 の間で変化が発生。 |
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シアン |
赤 - 中程度から高い後方散乱 緑 - 非常に高い後方散乱 青 - 中程度から高い後方散乱 |
画像 1 と画像 2 の間で変化が発生。 |
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マゼンタ |
赤 - 非常に高い後方散乱 緑 - 中程度から高い後方散乱 青 - 中程度から高い後方散乱 |
画像 2 と画像 3 の間で変化が発生。 |
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暗色/黒 |
赤 - 低い後方散乱 緑 - 低い後方散乱 青 - 低い後方散乱 |
水域、密集した植生、レーダーの影など、一貫して低いコヒーレンス。 |
注意:
解釈は場合によって異なることがあり、複数の画像ペアにわたってコヒーレンスが変化するなど、より複雑なパターンが現れることもあります。 これは、安定した期間を挟んでいくつかの干渉があることを示している可能性がありますが、解釈は慎重に行い、追加の情報による裏付けが必要です。
処理の注意事項
正確な結果と適切な視覚化を得るための、重要な処理上の考慮事項は以下のとおりです。
利用可能な最高解像度の DEM を使用し、コレジストレーション結果を最適化します。 これにより、正確なコレジストレーションが可能になります。 コレジストレーション不良の場合はコヒーレンスが低下し、誤った変化を引き起こします。
すべての画像ペアの処理に対し、同じ DEM 解像度を使用します。 DEM ソースは異なるファイルでもかまいませんが、解像度は一貫する必要があります。
解釈は、通常は安定している領域に焦点を当てます。 水域、植生、影など、本質的に不安定なサーフェスにおける低コヒーレンスは、解析上はほとんど価値がありません。
画像間の間隔が長すぎる場合、実際の変化イベントではなく、植生の生長や湿度の変動など自然の相関消失により、コヒーレンスが低下することがあります。
待ち時間マスクや影マスクなどを使用して、レーダー ジオメトリーのアーティファクトを変化として誤って解釈しないようにします。
ノイズが多いバンドがある場合は、コヒーレンスの推定期間を増加します。