科研动态
徐丰课题组在新体制SAR三维成像系统的最新进展
发布时间:2024-05-21        浏览次数:10

近日,复旦大学徐丰教授课题组提出了面向快速三维成像的新体制星载多星多天线系统,其最新成果以《Conceptual Study and Performance Analysis of Tandem Multi-Antenna Spaceborne SAR Interferometry》为题,发表于遥感前沿期刊《Journal of Remote Sensing》(Science伙伴期刊、中国科学院空天信息创新研究院主办、美国科学促进会(AAAS)出版)。成果发表后,在《JRS国际遥感学报》里进行了专栏报道推广,并被国外8家媒体报道,“复旦大学胡凤鸣介绍,新体制的TDA-InSAR系统能够显著提升干涉SAR技术的应用水平,采用渐进式三维相位解缠算法处理新系统的数据,我们能够实现人工建筑区域0.3米的相对测高精度以及植被覆盖地表1.7米的测高精度,相对于现有技术来说是显著的性能提升”。

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图 1 《Journal of Remote Sensing》报道的截图

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图 2 国外媒体报道的截图

合成孔径雷达(SAR)是高分辨率对地观测的重要技术,具有全天时、全天候的优势。三维SAR成像可以消除目标和地形在二维图像上产生的严重混叠,显著提升目标识别和三维建模能力。目前国内外的SAR系统采用重访模式累积多基线数据,受大气延迟等因素的影响,需要累积数年的数据来实现高精度的三维重建,其实时性较差。单航过系统是实现快速多基线数据获取的有效途径,如ESA已经开展的HRWS系统,采用多卫星系统实现单航过数据的累积。在稀疏多基线观测配置下,实现高精度三维重建的关键在于多基线数据满足最优基线设计条件,为此需要进一步研究多星多天线系统的最优配置。研究基于最优基线设计原则,通过仿真手段评估不同基线配置与工作模式下的理论性能,并进一步通过电磁仿真手段,仿真典型场景的多基线数据,验证其反演精度。

具体的实验方法包括以下三部分设计:
系统设计:系统由携带SAR载荷的主星和辅星组成,实现同步观测。每颗卫星装备一个发射天线和两个接收天线,通过调整天线间距来形成短基线和长基线干涉图,以支持不同的测量模式。
基线设计:基于高程精度、模糊度和相位解缠成功率进行基线配置评估。设定主辅星天线长度及卫星间基线长度,优化基线组合以达到最佳解缠成功率和高程精度。
仿真验证:通过基线优化得到的参数,执行多基线干涉图的仿真。采用渐进式相位解缠算法处理干涉图,包括基线组合运算和相位解缠网络构建,最终考虑轨道误差进行高程反演,实现精确的三维地形重建。
双星双天线系统采用主辅卫星伴飞模式,每颗卫星包含双天线接收雷达以及一个发射雷达。根据最优基线理论,满足相位解缠成功率时,双卫星干涉图基线越长越好。若定义主星收发雷达为T1、R1、R2,辅星收发雷达为T2、R3、R4,实际数据的获取需使用T1-R1、T2-R4来满足最大基线长度。在此前提下,剩余两发两收有四种不同组合方式。

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图 3 不同工作模式下的双星双天线系统示意图

采用蒙托卡罗方法,对每个基线组合仿真500次,计算相位解缠成功率。在成功解缠的结果中,计算高程估计误差的标准差,即是高程反演精度。由此得到不同工作模式的性能对比。

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图 4 同工作模式下得到的相位解缠成功率和高程重建精度.

分析表明工作模式2的设计能够实现最优基线设计,采用改组参数对一般目标场景仿真,经过相干散射模型仿真可得到对应基线的干涉图,通过渐进式三维相位解缠方法得到仿真场景的三维重建结果,采用仿真数据得到的结果表明双星双天线得到的多基线干涉图能够用于目标的三维重建,相对高程精度是0.3米。

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图 5 目标三维重建结果对比

进一步验证双星双天线系统在一次重访中实现高精度的森林场景三维重建。树的仿真采用低自由度表征下以植被模型为基础的复杂植被覆盖地表的确定性几何生物模型,相干散射计算采用四路径散射模型,该模型的散射机制包括植被本身的散射、下垫面的粗糙面散射及两者之间的多次散射,同时考虑电磁波传播过程中的衰减;在此基础上,进一步引入基线空间引起的植被场景变化,使得散射模型能够适应SAR实际工作模式。
采用渐进式相位解缠算法处理植被覆盖区域的多基线干涉图,得到的结果如图5所示。结果表明双星双天线系统重建的森林三维场景与仿真结果有着很高的一致性,利用点云匹配方案对比仿真和反演的点云结果,计算得到相应的树高差异方差为1.7米。


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图 6 森林覆盖地表三维重建结果

徐丰教授课题组基于先进的渐进式三维相位解缠算法,利用基线最优设计的需求与SAR系统设计结合,设计了能够快速获得三维重建数据的SAR系统。针对双卫星干涉图受到轨道误差的影响,构造轨道误差补偿的高程反演模型,确保设计系统在三维重建的精度。通过仿真分析验证了设计的系统能够实现星载SAR快速三维成像,用于目标、植被、建筑等典型场景的三维重建。




【相关链接】

文章链接:https://spj.science.org/doi/10.34133/remotesensing.0137

专栏报道链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/l4dMIlISojtkUDBqDzuakQ
https://sciencepj.altmetric.com/details/163608792/news
https://www.eurekalert.org/news-releases/1045298


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