祁帥， 張永紅， 汪慧琴

(1.蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，蘭州　730070； 2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京　100830；3.上海米度測(cè)量技術(shù)有限公司，上海　200123)

林火干擾區(qū)全極化SAR影像的散射特性分析

祁帥1,2， 張永紅2， 汪慧琴3

(1.蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，蘭州730070； 2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京100830；3.上海米度測(cè)量技術(shù)有限公司，上海200123)

摘要：目前，利用合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture Radar,SAR)影像進(jìn)行林火監(jiān)測(cè)主要限于從林火前后時(shí)相的單極化通道振幅數(shù)據(jù)或者火后全極化影像振幅數(shù)據(jù)開(kāi)展，而從林火對(duì)森林散射機(jī)制改變角度開(kāi)展多時(shí)相全極化SAR林火監(jiān)測(cè)的研究還較少。以2009年阿拉斯加地區(qū)發(fā)生的林火為例，以林火發(fā)生前后獲取的Radarsat-2全極化影像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從林火所改變的森林后向散射強(qiáng)度和散射機(jī)制角度，對(duì)林火發(fā)生前后各個(gè)極化通道后向散射強(qiáng)度、主導(dǎo)散射機(jī)制和去極化作用參數(shù)進(jìn)行了定量分析，并對(duì)變化原因給出了解釋。研究表明，對(duì)于北方森林，林火發(fā)生后林火干擾區(qū)的后向散射強(qiáng)度在同極化通道相比林火前增加了20%，交叉極化通道也有小幅增加，主導(dǎo)散射由林火前占59%的體散射變?yōu)榱只鸷笳?3%的表面散射，去極化作用相比林火前減小45%。這些結(jié)論對(duì)于利用多時(shí)相全極化SAR數(shù)據(jù)開(kāi)展林火燃燒面積或者燃燒強(qiáng)度監(jiān)測(cè)具有參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：極化合成孔徑雷達(dá)； 北方森林； 后向散射強(qiáng)度； 散射機(jī)制； 去極化作用

0引言

北方森林(Boreal forests)的面積約占地球陸地面積的10%，儲(chǔ)存有超過(guò)全球陸地生物群系中35%的碳[1]。有關(guān)研究表明，每年大概有百萬(wàn)hm2的北方森林被林火燃燒[2]。森林燃燒時(shí)其中存儲(chǔ)的碳釋放到大氣中，會(huì)對(duì)全球氣候及生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。由于北方森林的恢復(fù)能力很弱，這種影響會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)的時(shí)間。因此對(duì)北方森林的林火進(jìn)行監(jiān)測(cè)，一直是遙感應(yīng)用領(lǐng)域的重要方面。

合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture Radar,SAR)影像能全天時(shí)全天候獲取，不受云與煙的干擾，而且對(duì)地物的結(jié)構(gòu)信息比較敏感，因此用SAR影像進(jìn)行林火監(jiān)測(cè)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[3]。SAR影像林火監(jiān)測(cè)，早期主要采用單極化影像的振幅數(shù)據(jù)。例如，Kasischke和Bourgeau-Chavez等[4-5]在阿拉斯加北方森林的研究中發(fā)現(xiàn)，在SAR影像上過(guò)火跡地的后向散射明顯高于未受林火干擾的地區(qū)； Siegert和Ruecker等[6-7]在印度尼西亞熱帶雨林地區(qū)的監(jiān)測(cè)中發(fā)現(xiàn)，過(guò)火林地的后向散射出現(xiàn)了明顯下降，其原因是在熱帶雨林地區(qū)，林火完全或部分燒毀了植被冠層，并使地面水分蒸發(fā)而變得干燥，燃燒后來(lái)自于干燥地面的后向散射明顯低于未受林火干擾地區(qū)來(lái)自于植被冠層的體散射。而基于火后全極化SAR數(shù)據(jù)的林火研究，Goodenough等[8-9]曾應(yīng)用過(guò)火后全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)分析林火燃燒面積。

但是這些基于林火干擾區(qū)單極化影像振幅數(shù)據(jù)的研究，只能反映出林火對(duì)某個(gè)極化通道的影響，不能反映林火對(duì)雷達(dá)后向散射機(jī)理和強(qiáng)度影響的完整信息； 而基于火后全極化振幅數(shù)據(jù)的研究，僅能夠表達(dá)火后林火干擾區(qū)與其他地物的差異，不能充分反映林火干擾區(qū)自身在林火發(fā)生前后的變化。因此，本文利用林火發(fā)生前后的全極化SAR影像，從林火改變森林后向散射強(qiáng)度和散射機(jī)制2個(gè)角度對(duì)阿拉斯加北方森林過(guò)火后的變化進(jìn)行了定量研究，并分析了出現(xiàn)這種變化的原因。

1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其預(yù)處理

1.1實(shí)驗(yàn)區(qū)及其數(shù)據(jù)源

實(shí)驗(yàn)區(qū)位于美國(guó)阿拉斯加中東部，火災(zāi)中心位置在N 66°05′24.4″，W 146°31′16.9″?；馂?zāi)發(fā)生于2009年7月18日至2009年8月5日期間。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為2009年7月17日和2009年9月3日獲取的2景Radarsat-2全極化單視復(fù)影像，均為精細(xì)全極化模式的升軌影像。表1為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的具體參數(shù)。

表1　SAR數(shù)據(jù)參數(shù)

實(shí)驗(yàn)區(qū)位置及影像覆蓋范圍如圖1所示。左圖為實(shí)驗(yàn)區(qū)在阿拉斯加地區(qū)的位置，右圖為Radarsat-2影像的覆蓋范圍，圖中黃線內(nèi)區(qū)域?yàn)槊绹?guó)地質(zhì)調(diào)查局MTBS(monitoring trends in burn severity)項(xiàng)目提供的人工勾繪的林火干擾區(qū)范圍。

圖1　實(shí)驗(yàn)區(qū)位置及影像覆蓋范圍

實(shí)驗(yàn)輔助數(shù)據(jù)主要包括全球土地覆蓋類型和永久凍土層分布等。通過(guò)查閱得知，實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)森林為常綠針葉林，并位于連續(xù)永久凍土分布區(qū)。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了對(duì)林火發(fā)生前后林火干擾區(qū)的散射特性進(jìn)行定量分析，需要對(duì)2景SAR影像進(jìn)行的預(yù)處理主要包括輻射定標(biāo)、圖像配準(zhǔn)和多視濾波等。

對(duì)林火前后的2景影像分別進(jìn)行輻射定標(biāo)處理的公式為

(1)

式中：Iσ,Qσ分別為定標(biāo)后像元的實(shí)部和虛部；DNI,DNQ分別為原始單視復(fù)影像像元的實(shí)部和虛部；Aj是與斜距有關(guān)的增益系數(shù)，由附帶的查找表文件(lutSigma.xml)提供[10]。

為保證林火發(fā)生前后2個(gè)時(shí)相影像極化參數(shù)坐標(biāo)的統(tǒng)一，使用Gamma軟件對(duì)2景SAR影像進(jìn)行了高精度配準(zhǔn)。輻射定標(biāo)和精確配準(zhǔn)后的2景極化SAR影像均采用極化散射矩陣S表達(dá)。

對(duì)影像進(jìn)行多視濾波處理(方位向多視參數(shù)為3，距離向多視參數(shù)為2)所生成各自的協(xié)方差矩陣C3。為進(jìn)一步抑制斑點(diǎn)噪聲，對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行了窗口大小為3像素×3像素的增強(qiáng)Lee濾波。圖2為預(yù)處理后的2幅PauliRGB合成圖像。圖像上的黑色區(qū)域?yàn)樗w。從火后影像即圖2(b)上可以看到，林火干擾區(qū)為河流以西的粉色區(qū)域。

(a) 2009年7月17日影像 (b) 2009年9月3日影像

圖2預(yù)處理后的Radarsat-2影像

Fig.2Pre-processed Radarsat-2 images

2實(shí)驗(yàn)與分析

2.1林火干擾區(qū)散射特性參數(shù)

林火干擾區(qū)通過(guò)2種模式改變雷達(dá)后向散射： ①通過(guò)改變后向散射體的濕度、粗糙度等環(huán)境參數(shù)從而改變后向散射的強(qiáng)度； ②通過(guò)改變植被冠層及其結(jié)構(gòu)從而改變后向散射機(jī)制。所以本文選取與后向散射強(qiáng)度和森林散射機(jī)制變化密切相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行定量分析。

2.1.1后向散射強(qiáng)度參數(shù)

全極化SAR影像記錄了地面每個(gè)分辨單元在4種基本極化狀態(tài)下散射回波的幅度和相位，形成極化散射矩陣S，即

(2)

式中SHH，SHV，SVH和SVV表示發(fā)射波和接收波分別為水平和垂直時(shí)的4種組合。通常在對(duì)影像分析前要進(jìn)行多視濾波處理以減小相干斑的影響，即將N個(gè)臨近像素進(jìn)行空間平均。多視濾波處理后圖像的協(xié)方差矩陣一般定義為

(3)

式中， *表示共軛； 〈〉表示統(tǒng)計(jì)平均。協(xié)方差矩陣C3包含了所有的極化信息，其中HH，HV和VV 3個(gè)極化通道的后向散射系數(shù)σHH，σHV和σVV分別為

(4)

選取3個(gè)極化通道的后向散射系數(shù)σHH，σHV和σVV來(lái)分析林火發(fā)生前后后向散射強(qiáng)度的變化。

2.1.2主導(dǎo)散射機(jī)制參數(shù)

極化目標(biāo)分解是將目標(biāo)的散射特征分解為若干個(gè)簡(jiǎn)單散射體的疊加，來(lái)揭示散射體的物理特性[11]。基于協(xié)方差矩陣C3的Yamaguchi分解，它將目標(biāo)散射特征分解為螺旋體散射、體散射、偶次散射和表面散射4個(gè)獨(dú)立分量。Yamaguchi 4分量分解[12]中各散射機(jī)制的散射功率表達(dá)式為

(5)

式中：Ps，Pd，Pv和Ph分別為表面散射(Odd)、偶次散射(Dbl)、體散射(Vol)和螺旋體散射(Hlx)對(duì)應(yīng)的散射功率；Im表示取實(shí)部操作。選取Yamaguchi分解的4個(gè)分量分析其在林火發(fā)生前后的變化推斷林火干擾區(qū)主導(dǎo)散射機(jī)制的變化。

2.1.3去極化作用參數(shù)

森林地區(qū)的植被主要由冠層、樹(shù)干、林下灌木、草地或枯枝落葉等組成。短波長(zhǎng)雷達(dá)信號(hào)主要與植被冠層相互作用。由于植被冠層散射元的空間分布比較隨機(jī)，會(huì)引起極化波振動(dòng)方向的改變即去極化作用。

極化合成是根據(jù)目標(biāo)的散射矩陣S計(jì)算在發(fā)射和接收天線任意極化組合下接收到的回波功率。極化合成公式[13]為

(6)

式中： φr，φt分別為接收天線和發(fā)射天線的極化橢圓方位角； χr，χt分別為接收天線和發(fā)射天線的極化橢圓橢率角； k(λ,θ,φ)為與天線有效面積和波阻抗有關(guān)的常數(shù)； K為目標(biāo)的Stokes矩陣。

由極化合成公式可以看出，對(duì)于特定目標(biāo)，如果給定發(fā)射和接收天線的極化狀態(tài)就可以得到接收功率值。那么，必然存在一種發(fā)射和接收組合使接收功率取得極值，其中極小值為最小接收功率Pmin[13],它表征地物去極化的絕對(duì)量。Zhang等[14]提出相對(duì)去極化比D的定義，其表示散射回波中完全非極化波與總散射功率的相對(duì)大小，是衡量地物去極化作用的一個(gè)相對(duì)量，公式為

D=[λ1(K)-Pmax]/λ1(K) ,

(7)

式中：λ1(K)為Stokes矩陣的最大特征值，表示目標(biāo)散射的電磁波信號(hào)在到達(dá)接收雷達(dá)天線之前的散射功率；Pmax為目標(biāo)的最大接收功率。在沒(méi)有去極化作用的情況下，Pmax與λ1(K)相等。但當(dāng)?shù)匚镉腥O化作用時(shí)，Pmax比λ1(K)要小。本文選取Pmin和D進(jìn)行定量分析。

2.2極化參數(shù)在林火前后的變化情況

2.2.1后向散射強(qiáng)度的變化

在2009年9月3日獲取的PauliRGB合成圖上選取林火干擾區(qū)(A)和未受到林火干擾地區(qū)(B)2類樣本，樣本分布如圖3所示。

圖3　樣本分布

分別計(jì)算圖3中所示2類樣本在林火發(fā)生前后3個(gè)極化通道影像上后向散射強(qiáng)度的均值，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4所示。圖中，橫坐標(biāo)中A指林火干擾地區(qū)，B指林火未干擾地區(qū)，數(shù)字表示影像的獲取時(shí)間，0717為2009年7月17日獲取即火前影像，0903為2009年9月3日獲取即火后影像。

圖4　各極化通道后向散射強(qiáng)度的變化

從圖4中可看出，A區(qū)樣本后向散射強(qiáng)度在HH通道由林火前的-9.0db增加到林火后的-7.2db； 在VV通道由林火前的-9.9db增加到林火后的-8.0db； 在HV通道由林火前的-15.5db增加到林火后的-14.8db。即在HH，VV和HV3個(gè)通道分別增加了1.8db，1.9db和0.7db。而B(niǎo)區(qū)樣本的后向散射強(qiáng)度在這3個(gè)通道增加都很小，均在0.2db以內(nèi)，相對(duì)A區(qū)可以忽略不計(jì)。

A區(qū)后向散射強(qiáng)度值在3個(gè)通道顯著增加的原因是： 實(shí)驗(yàn)區(qū)位于永久凍土連續(xù)分布的區(qū)域，永久凍土層受到林火影響導(dǎo)致地表溫度升高[15]，凍土層融化，土壤濕度隨之增加，后向散射也增大。對(duì)于不同的極化通道，其后向散射值也都同時(shí)增加，這與文獻(xiàn)[4-5，8]的研究相符合。

另外，后向散射強(qiáng)度在林火發(fā)生前后的影像上都存在一個(gè)規(guī)律，即后向散射強(qiáng)度在HH極化上最高，VV極化次之，HV極化最低。HH極化后向散射強(qiáng)度最高的原因是因?yàn)槠涮炀€發(fā)射的是水平極化波，對(duì)垂直生長(zhǎng)的森林的穿透能力較弱，強(qiáng)度衰減自然就?。?而VV極化發(fā)射的是垂直極化波，對(duì)森林的穿透能力較強(qiáng)，在穿透森林冠層的過(guò)程中強(qiáng)度衰減也就會(huì)大些[16]。HV極化說(shuō)明的是地物改變極化方式程度的大小，而且它的回波是分散在各個(gè)方向上的，所以雷達(dá)能夠接收到的HV回波強(qiáng)度與同極化(HH和VV)強(qiáng)度相比是最小的[17]。

2.2.2主導(dǎo)散射機(jī)制的變化

分別對(duì)林火發(fā)生前后的影像做Yamaguchi4分量分解，計(jì)算圖3所示的2類樣本在各個(gè)分量圖像上的均值，并統(tǒng)計(jì)各個(gè)分量在林火前后的占比情況，結(jié)果如圖5所示。

圖5　Yamaguchi 4分量占比的變化

從圖5可看出，B區(qū)在林火發(fā)生前后Vol占比都為58%，其他散射占比較小，說(shuō)明其主導(dǎo)散射都為Vol，而且沒(méi)有發(fā)生變化。

而A區(qū)在林火發(fā)生前Vol占59%，Odd占35%，Hlx和Dbl占比都比較小，主導(dǎo)散射為Vol。林火發(fā)生后Vol占比減小到37%，Odd增加到53%，Hlx和Dbl占比仍都比較小，主導(dǎo)散射變成了Odd。這表明林火的發(fā)生導(dǎo)致林火干擾區(qū)的主導(dǎo)散射由Vol變?yōu)榱薕dd。

出現(xiàn)這種現(xiàn)象的主要原因是： 林火發(fā)生前，由于Radarsat-2C波段的雷達(dá)波波長(zhǎng)較短，穿透性較差，回波信號(hào)主要來(lái)自森林的冠層，而冠層散射元的空間分布比較隨機(jī)，所以形成的主導(dǎo)散射是Vol。隨著林火的燃燒，森林冠層、樹(shù)干、林下灌木、草叢或枯枝落葉發(fā)生不同程度的燒毀，森林生物量明顯減少，導(dǎo)致Vol的散射元減小，雷達(dá)信號(hào)得以穿過(guò)森林冠層沿樹(shù)干繼續(xù)向下傳播，相比林火前到達(dá)土壤表面的雷達(dá)信號(hào)增多，Odd增加，以至成為主導(dǎo)散射。

2.2.3去極化作用的變化

計(jì)算圖3所示2類樣本最小接收功率參數(shù)Pmin和相對(duì)去極化比參數(shù)D的均值，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖6、圖7所示。

圖6　最小接收功率的變化

圖7　相對(duì)去極化比的變化

從圖6中看到，B區(qū)的Pmin在林火發(fā)生前后都在-14.3db左右，可以認(rèn)為沒(méi)有發(fā)生變化。A區(qū)Pmin則由林火發(fā)生前的-14.3db增加到林火發(fā)生后的-13.6db，增加了0.7db。

眾所周知，林火發(fā)生前森林分布著大量的隨機(jī)散射體，去極化作用較強(qiáng)。從2.2.2節(jié)分析知道林火發(fā)生后A區(qū)主導(dǎo)散射由Vol變?yōu)镺dd，說(shuō)明Vol的散射元減少，去極化作用應(yīng)該減弱。但是表征去極化作用的Pmin卻是增加的，兩者間似乎出現(xiàn)了“矛盾”。出現(xiàn)這種情況的原因主要是，實(shí)驗(yàn)區(qū)位于凍土分布區(qū)域，林火導(dǎo)致了凍土融化，土壤濕度增加，回波功率也會(huì)相應(yīng)增大。2.2.1節(jié)分析的后向散射在3個(gè)極化通道都增加就是這個(gè)原因，所以作為回波功率值的Pmin也會(huì)相應(yīng)增加。但是Pmin絕對(duì)量的增加，并不能說(shuō)明去極化作用增加，因?yàn)榭偵⑸涔β释瑫r(shí)也增加。這就需要一個(gè)相對(duì)量去衡量去極化作用的變化，即相對(duì)去極化比D。

從圖7中看到，B區(qū)樣本的D在林火發(fā)生前后沒(méi)有發(fā)生變化。而A區(qū)則由火前的0.13減小到火后的0.07，減小了大約45%。充分說(shuō)明去極化成分相對(duì)總散射功率在減小，也就是說(shuō)，完全非極化波的功率相對(duì)總散射功率減小了，林火干擾區(qū)在最小接收功率有所增加的情況下去極化作用有所減弱。

3結(jié)論

本文從林火改變森林后向散射強(qiáng)度和散射機(jī)制2個(gè)角度運(yùn)用林火發(fā)生前后全極化SAR影像對(duì)林火進(jìn)行了監(jiān)測(cè)分析。定量比較了與后向散射強(qiáng)度和散射機(jī)制密切相關(guān)參數(shù)的變化情況，并對(duì)變化原因給出解釋。通過(guò)Radarsat-2數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)：

1)在有永久凍土層覆蓋的阿拉斯加地區(qū)，林火發(fā)生后因?yàn)閮鐾恋娜诨?，土壤水分增加，地物的后向散射?qiáng)度在各個(gè)通道都增加。其中HH和VV增加大約20%，HV只有小幅的增加。并且后向散射強(qiáng)度值在林火發(fā)生前后都存在HH通道最高，VV次之，HV最小的規(guī)律。

2)林火后林火干擾區(qū)主導(dǎo)散射由體散射Vol變?yōu)楸砻嫔⑸銸dd。

3)林火干擾區(qū)的相對(duì)去極化比D相對(duì)火前減小了45%，說(shuō)明林火導(dǎo)致森林的去極化作用減弱。

但是，本文的實(shí)驗(yàn)區(qū)是在有凍土覆蓋的北方森林地區(qū)，在熱帶雨林地區(qū)結(jié)果可能不同。另外，本文用到的是C波段的全極化SAR數(shù)據(jù)，對(duì)于其他類型數(shù)據(jù)，由于波長(zhǎng)不同，結(jié)果可能也不相同。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1]KasischkeES,ChristensenJrNL,StocksBJ.Fire,globalwarmingandthecarbonbalanceofborealforests[J].EcologicalApplications,1995,5(2):437-451.

[2]Bourgeau-ChavezLL,KasischkeES,FrenchNHF.Detectionandinterpretationoffire-disturbedborealforestecosystemsinAlaskausingspacebarneSARdata[C]//ProceedingsofIEEEtopicalcombinedoptical,microwave,earthandatmospheresensing.Albuquerque,NM:IEEE,1993:236-239.

[3]黃燕平,陳勁松.基于SAR數(shù)據(jù)的森林生物量估測(cè)研究進(jìn)展[J].國(guó)土資源遙感,2013,25(3):7-13.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.02.

HuangYP,ChenJS.AdvancesintheestimationofforestbiomassbasedonSARdata[J].RemoteSensingforLandandResources,2013,25(3):7-13.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.02.

[4]KasischkeES,Bourgeau-ChavezLL,FrenchNHF.ObservationsofvariationsinERS-1SARimageintensityassociatedwithforestfiresinAlaska[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,1994,32(1):206-210.

[5]Bourgeau-ChavezLL,KasischkeES,BrunzellS,etal.Mappingfirescarsinglobalborealforestsusingimagingradardata[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2002,23(20):4211-4234.

[6]SiegertF,RueckerG.UseofmultitemporalERS-2SARimagesforidentificationofburnedscarsinsouth-eastAsiantropicalrainforest[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2000,21(4):831-837.

[7]RüeckerG,SiegertF.BurnscarmappingandfiredamageassessmentusingERS-2SARimagesineastKalimantan,Indonesia[J].InternationalArchivesofPhotogrammetryandRemoteSensing,2000,15(PartB7):1286-1293.

[8]GoodenoughDG,ChenH,DykA.EvaluationofConvair-580andsimulatedRadarsat-2polarimetricSARforforestchangedetection[C]//ProceedingsofIEEEInternationalConferenceonGeoscienceandRemoteSensingSymposium.Denver,Colorado,USA:IEEE,2006:1788-1791.

[9]GoodenoughDG,ChenH,RichardsonA,etal.MappingfirescarsusingRadarsat-2polarimetricSARdata[J].CanadianJournalofRemoteSensing,2011,37(5):500-509.

[10]MacDonaldD.Radarsat-2ProductFormatDefinition[R].Richmond:MDA,2008.

[11]王慶,曾琪明,廖靜娟.基于極化分解的極化特征參數(shù)提取與應(yīng)用[J].國(guó)土資源遙感,2012,24(3):103-110.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.19.

WangQ,ZengQM,LiaoJJ.Extractionandapplicationofpolarimetriccharacteristicparametersbasedonpolarimetricdecomposition[J].RemoteSensingforLandandResources,2012,24(3):103-110.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.19.

[12]YamaguchiY,YajimaY,YamadaH.Afour-componentdecompositionofPOLSARimagesbasedonthecoherencymatrix[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,2006,3(3):292-296.

[13]余海坤.極化SAR目標(biāo)特征提取及其應(yīng)用研究[D].徐州:中國(guó)礦業(yè)大學(xué),2005.

YuHK.StudyontheExtractionofTargetCharactersandItsApplicationBasedonPolarimetricSARData[D].Xuzhou:ChinaUniversityofMiningandTechnology,2005.

[14]ZhangYH,ZhangJX,LuZ,etal.AnewnumericalmethodforcalculatingextremaofreceivedpowerforpolarimetricSAR[J].IEEEGeoscienceandRemoteSensing,2009,6(4):666-670.

[15]WangY,KasischkeES,MelackJM,etal.TheeffectsofchangesinloblollypinebiomassandsoilmoistureonERS-1SARbackscatter[J].RemoteSensingofEnvironment,1994,49(1):25-31.

[16]化國(guó)強(qiáng),肖靖,黃曉軍,等.基于全極化SAR數(shù)據(jù)的玉米后向散射特征分析[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,39(3):562-565.

HuaGQ,XiaoJ,HuangXJ,etal.BasedonpolarimetricSARdataanalysisofthebackscatteringcharacteristicsofmaize[J].JiangsuAgriculturalSciences,2011,39(3):562-565.

[17]張露,李新武,杜鶴娟,等.玉米作物極化SAR數(shù)據(jù)模擬[J].遙感學(xué)報(bào),2010,14(4):621-636.ZhangL,LiXW,DuHJ,etal.CoherentpolarimetricSARsimulationofmaize[J].JournalofRemoteSensing,2010,14(4):621-636.

(責(zé)任編輯： 陳理)

AnalysisoffiredisturbedforestsscatteringcharacteristicsusingpolarimetricSARimage

QIShuai1,2，ZHANGYonghong2，WANGHuiqin3

(1. Faculty of Geomatics Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China; 2. Chinese Academy of Survering and Mapping,Beijing 100830, China; 3. Shanghai M&D Technical Measurement Company Limited, Shanghai 200123, China)

Abstract:So far forest fire monitoring is only confined to single channel polarimetric amplitude data before and after fire or the utilization of the amplitude of the fully polarimetric SAR after fire, and less research have been conducted from the viewpoint of applying change of the scattering mechanism by forest fire to monitoring forest fire by using fully polarimetric SAR. In this paper, the authors analyzed a forest fire that occurred in 2009 in Alaska, used Radarsat-2 fully polarimetric SAR data obtained before and after the fire and, from the aspect of forest fires changing backscatter intensity and changing forest scattering mechanisms, quantitatively analyzed the intensity of each polarization channel, the dominant scattering mechanism and depolarization parameters and gave reasons for each change. The results obtained by the authors show that, for boreal forests after fire, the backscatter intensity increased by 20% in co-pol channels, and cross-pol channel increased slightly, that forest dominant scattering mechanism changed from volume scattering accounting for 59% before the fire to surface scattering accounting for 53% after the fire, and that depolarization of forests was reduced by 45% in comparison with things before fire. These conclusions have reference values for applying multitemporal polarimetric SAR data to mapping forest fire scar or monitoring burn severity.

Keywords:polarimetric synthetic aperture Radar; boreal forest; backscatter intensity; scattering mechanism; depolarization

doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.08

收稿日期：2014-12-03；

修訂日期：2015-01-21

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“衛(wèi)星極化雷達(dá)林火監(jiān)測(cè)研究”(編號(hào)： 41271430)資助。

中圖法分類號(hào)：TP 79

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-070X(2016)02-0048-06

第一作者簡(jiǎn)介：祁帥(1989- )，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闃O化SAR影像信息提取與變化檢測(cè)。Email: 14yebj@sina.cn。

引用格式： 祁帥,張永紅,汪慧琴.林火干擾區(qū)全極化SAR影像的散射特性分析[J].國(guó)土資源遙感,2016,28(2):48-53.(Qi S,Zhang Y H,Wang H Q.Analysis of fire disturbed forests scattering characteristics using polarimetric SAR image[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(2):48-53.)