应用辐射地形扁率 (影像分析工具)

汇总

校正由于地形引起辐射变型的输入合成孔径雷达 (SAR) 数据。

由于 SAR 传感器的侧视特性，面向传感器的要素人为地显得更亮，而背向传感器的要素人为地显得更暗。 辐射地形扁率将反向散射值归一化，因此值变化将归因于表面散射属性。

要获得有意义的反向散射，必须应用辐射地形扁率，该反向散射可以与任何地形上 SAR 图像中要素的表面散射属性直接相关。

用法

• 输入的 SAR 数据必须校准到 beta nought。

• 使用应用辐射定标工具将 SAR 数据校准为 beta nought。

• 该工具不支持将地理数据库用作输出位置。

• 如果输入的 DEM 没有覆盖整个 SAR 数据集，该工具将输出 DEM 范围外像素的 NoData 值，用于 gamma nought 和 sigma nought。

• 输入的 DEM 必须位于 WGS 84 (EPSG:4326) 地理坐标系中。

• 几何畸变掩膜为可选输出，可以提供由输入雷达数据中的地形引起的各种几何畸变的信息。 提供的输出畸变包括透视缩短、延长、叠掩和阴影。

  

  本图显示了畸变以及在应用和不应用几何地形校正 (GTC) 的情况下，GRD 图像采样的表现。

  在上图中，面向传感器的蓝色斜坡和背向传感器的洋红色斜坡在地面上的长度相同，但在 SAR 图像中，蓝色透视缩短区域看起来短于洋红色延长区域。 这是因为背对传感器的斜坡比面向传感器的斜坡具有更多的像素。

  当雷达信号在到达底部之前，到达较高要素的顶部时，就会出现叠掩。 陡峭山体的绿色部分为叠掩的示例；它将出现在与地面相同的像素中。 棕色部分是叠掩和阴影的组合，它将出现在 SAR 图像上部的右侧，尽管在地面上位于其左侧。

  当对象阻挡雷达信号时，将会出现阴影。 背对传感器的黄色斜坡未亮起。 由于雷达照明在大气中没有散射，因此 SAR 图像中的阴影呈黑色。

参数

• Dialog
• Python

标注	说明	数据类型
输入雷达数据	输入雷达数据。 将应用辐射地形扁率的数据。 必须通过辐射方法将数据校准到 beta nought。	Raster Dataset; Raster Layer
输出雷达数据	应用辐射地形扁率的雷达数据。	Raster Dataset
DEM 栅格	输入 DEM。 将用于估算局部照射面积和局部入射角的 DEM。	Mosaic Layer; Raster Layer
应用大地水准面校正 （可选）	指定是否将输入 DEM 的垂直参考系统转换为椭球体高度。 大多数高程数据集均参考海平面正高，因此在这些情况下，需要进行校正以将海平面正高转换为椭球体高度。 选中—将进行大地水准面校正以将正高转换为椭球体高度（根据 EGM96 大地水准面）。 这是默认设置。 未选中—不会进行大地水准面校正。 仅当以椭球体高度提供 DEM 时，才会使用此选项。	Boolean
极化波段 （可选）	将应用辐射地形扁率的极化波段。 默认情况下，第一个波段处于选中状态。 如果输出将用于 SAR 分析工具，请选择所有极化波段。	String
校准类型 （可选）	指定是否将使用 sigma naught 或 gamma nought 对输出应用地形扁率。 Gamma nought—将使用 DEM 对区域进行精确计算来校正 beta nought 反向散射。 这是默认设置。 Sigma nought—将使用与 DEM 局部相切的平面单位面积来校正 beta nought 反向散射。	String
输出散射区域 （可选）	散射区域雷达数据集。	Raster Dataset
输出几何畸变 （可选）	4 波段几何畸变雷达数据集。 第一波段为地形坡度，第二波段为视角，第三波段为收缩率，第四波段为局部入射角。	Raster Dataset
输出几何畸变掩膜 （可选）	1 波段几何畸变掩膜雷达数据集。 像素使用六个唯一值进行分类，每种畸变类型一个： Undetermined —值 0 Foreshortening —值 1 Lengthening —值 2 Shadow —值 3 Layover —值 4 Layover and shadow —值 5	Raster Dataset

环境

像元对齐, 压缩, 当前工作空间, NoData, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 捕捉栅格, 切片大小

许可信息

• 基本: 需要 Image Analyst
• 标准: 需要 Image Analyst
• 高级: 需要 Image Analyst

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