SAR图像分类技巧：ENVI SARscape的方法与实践指南

 # 摘要 合成孔径雷达（SAR）图像分类是遥感领域中一项关键技术，它利用SAR图像的特定属性来识别和分类地表的不同特征。本文首先概述了SAR图像分类技术的基础知识，接着详细介绍了ENVI SARscape软件在SAR图像预处理和极化特性理解方面的应用。随后，本文深入探讨了几种SAR图像的分类方法，包括基于像元的分类、基于对象的图像分析（OBIA）以及非监督分类技术。通过具体案例分析，文章还提供了SAR图像分类实践指南，包括土地覆盖、海洋和海岸监测以及城市环境监测。最后，本文展望了SAR图像分类的高级应用，并讨论了集成多种数据源、自动化和智能化分类流程以及未来技术发展趋势。 # 关键字 SAR图像分类；ENVI SARscape；极化特性；基于像元分类；基于对象图像分析（OBIA）；非监督分类技术 参考资源链接：[ENVI SARscape 2014入门教程：SAR数据处理与分析](https://wenku.csdn.net/doc/ven1og0fdv?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. SAR图像分类技术概述 SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）图像分类是利用雷达遥感技术捕捉地面目标信息的重要手段。与光学图像相比，SAR图像不受天气条件和光照影响，能够全天候提供地表信息，特别适用于监视、灾害评估和农业等应用领域。分类技术允许我们从复杂的SAR图像中提取有用信息，如地物识别和变化监测。随着技术的不断进步，SAR图像分类方法也在不断进化，从最初的手动干预方法发展到了利用机器学习和深度学习进行自动分类。本章将探讨SAR图像分类技术的基本原理、常用的分类方法及其在不同领域中的应用。 通过本章的学习，读者将对SAR图像分类有一个宏观的了解，并为进一步深入学习后续章节内容奠定基础。 # 2. ENVI SARscape软件基础 ### 2.1 ENVI SARscape界面介绍 ENVI SARscape是一个先进的遥感软件，专为处理合成孔径雷达（SAR）数据而设计。界面布局合理，功能区域划分明确，使得用户可以高效地完成从数据导入到最终结果输出的整个流程。 #### 2.1.1 主要工具栏和功能区概览 ENVI SARscape的界面包含几个主要部分，首先是标准的Windows菜单栏，其中包含了“文件”、“编辑”、“视图”、“工具”和“帮助”等标准选项。界面中央部分是工作区，显示加载的SAR图像。主要的工具栏位于工作区的上方，集成了加载数据、处理数据、图像显示、分析、分类和输出结果等功能。用户可以通过这些工具快速进行常见操作。 重要功能区有： - **加载数据**: 使用“File > Open”选项导入SAR数据。 - **预处理**: 位于“Pre-Processing”菜单下，包含多种SAR数据处理功能。 - **分类**: 在“Classification”菜单下，提供包括监督分类、非监督分类在内的多种分类工具。 - **分析**: “Tools > Analysis”菜单提供各种分析功能，比如：地形校正、多视处理等。 #### 2.1.2 导入和管理SAR数据的方法 为了导入和管理SAR数据，ENVI SARscape提供了一系列步骤和工具。首先，数据可以通过SARscape工具栏中的“Open”按钮直接导入，支持多种格式如：ENVISAT ASAR、ERS、RADARSAT、TerraSAR-X、Cosmo-SkyMed等。 导入数据之后，可以使用ENVI软件的“File Manager”来管理这些数据。以下是基本的数据导入和管理步骤： 1. 打开ENVI SARscape软件。 2. 点击工具栏中的“Open”按钮。 3. 在弹出的对话框中，选择要导入的SAR数据文件。 4. 使用“File Manager”查看已导入的SAR数据集。 5. 可以通过“File Manager”对数据进行重命名、删除等操作。 ### 2.2 SAR图像预处理技巧 SAR图像预处理是图像分类前的重要步骤，目的是为了纠正图像中的错误，改善图像质量，使得后续分类结果更加准确。 #### 2.2.1 数据校正和多视处理 SAR图像校正是一个重要的预处理步骤，它主要是为了消除由于雷达系统本身或地形起伏造成的几何变形。多视处理是SAR数据处理中常用来减小地表散斑影响和提高图像质量的方法。 多视处理包括多种类型，如： - **距离多视**：用于增强像素的相干性，改善图像对比度。 - **方位多视**：降低图像中由于方位向多普勒频移造成的图像模糊。 进行多视处理的步骤为： 1. 在“Pre-Processing”菜单下选择“Multi-Looking”功能。 2. 设置多视参数，如距离向和方位向的视数。 3. 确认无误后，执行多视处理。 以下是ENVI SARscape中多视处理的代码块示例： ```idl ; 假设已经加载了SAR图像 envi, /reset e = envi(/headless) filename = 'C:\path_to_sar_data\SAR_image.dat' r = e.OpenRaster(filename) ; 多视处理设置 multi_look_params = { 'input': r, 'output': 'C:\path_to_output\SAR_image_multi_look.dat', 'rangeLooks': 2, ; 距离向视数 'azimuthLooks': 2 ; 方位向视数 } envi_doit, 'ENVI_SARscape:', 'ENVI_SARscape_MultiLook', multi_look_params ``` #### 2.2.2 噪声去除和辐射校正 噪声去除是SAR图像预处理的另一个关键步骤。SAR图像容易受到各种噪声的影响，如斑点噪声、热噪声等。辐射校正的目的在于消除由于雷达系统特性或地物后向散射系数引起的辐射不均匀性。 辐射校正的常用方法有： - **距离扩散校正**：用于纠正距离向上的辐射特性变化。 - **多普勒参数校正**：用于校正方位向的辐射特性变化。 辐射校正的代码示例如下： ```idl ; 辐射校正设置 radiometric_correction_params = { 'input': r, 'output': 'C:\path_to_output\SAR_image_radiometric_corrected.dat', 'method': 'radiometric' ; 辐射校正方法 } envi_doit, 'ENVI_SARscape:', 'ENVI_SARscape_RadiometricCorrection', radiometric_correction_params ``` #### 2.2.3 相位和地形校正 地形校正是预处理的重要步骤，主要是为了消除由于地形起伏造成的几何畸变和辐射畸变。SAR数据的地形校正是一个复杂的过程，需要精确的数字高程模型（DEM）支持。 地形校正过程通常包括以下几个步骤： 1. 加载DEM数据。 2. 设置地形校正参数。 3. 执行地形校正。 代码块示例： ```idl ; 地形校正设置 terrain_correction_params = { 'input': r, 'output': 'C:\path_to_output\SAR_image_terrain_corrected.dat', 'demFilename': 'C:\path_to_dem\DEM_file.tif', ; DEM文件路径 'method': 'map' ; 地形校正方法 } envi_doit, 'ENVI_SARscape:', 'ENVI_SARscape_TerrainCorrection', terrain_correction_params ``` ### 2.3 理解SAR图像的极化特性 极化SAR图像利用雷达波的极化状态来获取地物更多的信息，为分类提供了更多可能性。 #### 2.3.1 极化基础和极化SAR的优势 极化是电磁波的固有特性，它描述了电磁波的振荡方向。在SAR图像分析中，不同极化的波可以反映不同的地物信息。极化SAR图像由垂直和水平极化的两个分量组成，这使得它们能够提供更多地物信息，对分类和目标识别特别有用。 极化SAR的优势包括： - 增加地物分类的准确性。 - 对于某些地物，如森林和农作物，能够提取更多的形态和结构信息。 #### 2.3.2 极化数据的分解方法 极化SAR数据的分解是将复合极化信息转换为一组物理上更直观的参数的过程。常见的极化分解方法包括： - **Pauli分解**：产生三通道图像，每个通道代表不同极化的组合。 - **Cloude-Pottier分解**：产生一个描述散射机制的参数集，包括熵、角散射类型和散射角度。 - **Freeman-Durden分解**：根据地物的散射特性将极化数据分解为三个散射组件。 以下是使用Pauli分解的代码块示例： ```idl ; Pauli分解设置 pauli_decomposition_params = { 'input': r, 'output': 'C:\path_t ```