Вычислить когерентность (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Вычисляет сходство между опорными и вторичными входными комплексными радиолокационными данными.

Выходными данными является растр когерентности со значениями в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает отсутствие когерентности, а 1 — идеальную когерентность. Значение 0.3 и выше считается хорошим значением когерентности.

Использование

Входные данные должны представлять собой пару совмещенных комплексных наборов радиолокационных данных.
Выходной растр когерентности может использоваться для выявления изменений когерентности. Выходной растр когерентности можно использовать в рабочих процессах InSAR и DInSAR для оценки надежности пикселов интерферограммы.

Для приложений InSAR и DInSAR у входных радиолокационных данных должна быть одинаковая геометрия спутника.
На панели Геообработка параметры Размер окна диапазона и Размер окна азимута содержат информацию об оценочном размере, необходимом для создания приблизительного квадратного пиксела для значения параметра Входные радиолокационные данные.

Рекомендации по линиям базиса для приложений InSAR приведены в следующей таблице:


Тип линии базиса	Описание	Меньшая линия базиса	Большая линия базиса
Перпендикулярная линия базиса	Компонент физического разделения между двумя положениями съемки спутника, перпендикулярными линии видимости (LOS).	Сохраняет фазовую когерентность, что идеально подходит для мониторинга деформации поверхности. Чувствительность к перепадам высот снижена, что делает ее менее идеальной для генерации ЦМР.	Повышает чувствительность к топографии, что идеально подходит для генерации ЦМР.
Временной базис	Разделение времени между двумя захватами.	Улучшенная когерентность в динамичных областях, и захватывает быстрые изменения, такие как оползни и землетрясения.	Подходит для выявления медленной, кумулятивной деформации, такой как тектоническое движение, хотя она несет риск декорреляции.

Перпендикулярные и временные линии базиса

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные базовые радарные данные	Входные базовые комплексные данные радара.	Raster Dataset; Raster Layer
Входные вторичные данные радара	Входные вторичные комплексные данные радара.	Raster Dataset; Raster Layer
Выходные данные радара	Выходные когерентные радарные данные.	Raster Dataset
Каналы поляризации (Дополнительный)	Поляризационные каналы, которые будут исправлены. По умолчанию выбран первый канал.	String
Размер окна диапазона (Дополнительный)	Размер окна диапазона в пикселах. Значением по умолчанию является 10.	Long
Размер окна азимута (Дополнительный)	Размер окна азимута в пикселах. Значение по умолчанию — минимальное количество пикселов, необходимое для создания приблизительно квадратного окна. Например, если значение параметра Размер окна диапазона равно 10, то значение по умолчанию будет равно 3.	Long

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

Имя	Объяснение	Тип данных
in_reference_radar_data	Входные базовые комплексные данные радара.	Raster Dataset; Raster Layer
in_secondary_radar_data	Входные вторичные комплексные данные радара.	Raster Dataset; Raster Layer
out_radar_data	Выходные когерентные радарные данные.	Raster Dataset
polarization_bands [polarization_bands,...] (Дополнительный)	Поляризационные каналы, которые будут исправлены. По умолчанию выбран первый канал.	String
range_window_size (Дополнительный)	Размер окна диапазона в пикселах. Значением по умолчанию является 10.	Long
azimuth_window_size (Дополнительный)	Размер окна азимута в пикселах. Значение по умолчанию — минимальное количество пикселов, необходимое для создания приблизительно квадратного окна. Например, если значение параметра `range_window_size` равно 10, то значение по умолчанию будет равно 3.	Long

Пример кода

ComputeCoherence, пример 1 (окно )

В этом примере вычисляется сходство между базовым и вторичным изображениями SAR с использованием размера окна диапазона и азимута в 10 пикселей.

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, пример 2 (автономный скрипт)

# 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")

Параметры среды

Выравнивание ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, NoData, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидный слой, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензировании