结合 ICEYE US GTR 数据和 ENVI SARscape 比较振幅与相干性时间序列
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结合 ICEYE US GTR 数据和 ENVI SARscape 比较振幅与相干性时间序列
JP Metcalf 2025年12月3日，星期三
大型商用 SAR 卫星星座开启了对地球进行持续监测的新时代，使分析人员能够超越简单的双图像对比，进入稳健的时间序列分析。通过每日采集几何构型近乎一致的 SAR 数据，地面轨迹重访（GTR）任务最大限度地减少了几何失相关，使得可靠地堆叠图像并检测最细微的变化成为可能。
本文探讨了互补的 ENVI® SARscape 工作流程（强度时间序列和相干性时间序列），并展示了当将其应用于每日重访 GTR 数据集时所揭示的不同见解。其中一个示例使用了 ICEYE US 的聚束模式 SAR 数据，这是2025年7月31日至8月13日期间每日采集的一个14天时间堆栈。该区域包含美墨边境附近的中心支轴灌溉系统示例，是研究动态农业环境的理想选择。凭借每日重访率和一致的几何构型，该数据集在捕捉快速变化的同时，保持了进行高保真度相干性时间序列分析所需的相干性。
SARscape 强度时间序列（振幅）
强度时间序列（在 SARscape 中通过 Basic > Intensity Time Series 生成）跟踪目标在多次采集过程中的雷达亮度（振幅）变化。亮度主要反映了地面目标的物理和几何特性。
测量内容及其应用价值
- 显著的结构变化：非常适用于检测明显的变化，如新建、拆除或水体泛滥/干涸。
- 体积或生物量变化：对于跟踪植被周期（如作物生长、收割或耕作）非常有效，因为这些活动会导致雷达回波随时间发生显著变化。
在示例中的应用：在我们的中心支轴灌溉农田中，强度时间序列突显了14天内的灌溉活动（如果正在作业），或显示了农田收割或翻耕后亮度的急剧下降。
输出可视化：该工作流程生成一系列经过校准的、地理编码的振幅图像和统计图（例如，均值、标准差），从视觉上揭示了该区域在观测期间亮度持续变亮或变暗的位置。
SARscape 相干性时间序列
相干性时间序列（在 SARscape 中通过 Interferometry > Coherence Workflows > Coherence CCD Timeline 生成）跟踪目标的相干性如何随时间演变。相干性衡量雷达信号相位的稳定性，使其对运动或地表变化高度敏感，甚至在亚厘米级别。
测量内容及其应用价值
- 细微的地表变化（失相关）：检测可能不改变整体亮度的微小运动或地表材质与结构的变化。
- 湿度和粗糙度：相干性对地表湿度的变化（例如，干土与湿土）和小尺度地表粗糙度（例如，足迹、车辆轨迹）极为敏感。
- 在示例中的应用：在我们的中心支轴农田中，相干性时间序列捕捉了灌溉的每日影响（由湿土和冠层运动引起的低相干性痕迹），或生长或风引起的细微植被变化，即使振幅保持稳定。
输出可视化：该工作流程生成一系列按时间顺序排列的相干性图像，使分析人员能够绘制特定位置在14天内的微小变化图，揭示一个地点何时以及以多快的速度发生失相关。
分析振幅与相干性
历史上，分析人员使用一种名为 双色多视图（Two-Color Multiview）或 2CMV 的产品来比较振幅变化。这是一种复合图像，其中“之前”的图像被分配到红色通道，“之后”的图像则被分配到绿色和蓝色通道。这种可视化通过色彩对比突出变化：稳定的区域显示为灰色，而新的或消失的特征则显示为更亮的色调。
除了两幅图像的分析，第三次采集增加了时间深度。通过三幅 SAR 影像，分析人员可以创建三色多视图（3CMV）复合图，将每个日期分配到其独立的 RGB 通道。结果是一种强大的可视化，既展示了变化的时间又展示了变化的方向：持久存在的特征显示为中性色，而每个日期特有的活动则显示为不同的颜色。例如，灌溉周期、设备移动或短期植被变化会显示为动态的颜色过渡，清晰地揭示了日常行为。
在这个三日期 RGB 复合图中，每块农田灌溉器的日常活动清晰可见。当你的数据集扩展到超过三个日期时，你可以超越 RGB 复合图，对整个时间堆栈进行统计分析，从而提供更丰富的量化见解。
为此，SARscape 的一个强大输出是 CovMinGrad 图像，全称是协方差-最小值-梯度（Covariance-Minimum-Gradient）。该图像由 SARscape 中的强度时间序列处理生成。CovMinGrad 是一个多时间 RGB 复合图，突显了观测期间快速、一致或有方向的振幅变化。
| 颜色通道 | 统计特征 | 代表含义 |
|---|---|---|
| 红色 (R) | 协方差 (Cov) | 亮度随时间变化的变异性。亮红色区域表示高度动态变化的表面，例如活跃的灌溉或季节性变化。 |
| 绿色 (G) | 最小强度 (Min) | 观察到的最暗振幅，有助于突出临时性的暗区（例如，被淹没的区域、收割后的农田）。 |
| 蓝色 (B) | 梯度 (Grad) 或变化率 | 亮度变化的速度或方向。亮蓝色区域表示稳定的趋势，如持续的建筑施工或作物的持续生长或衰退。 |
在这个可视化图中，绿色区域在整个时间堆栈中保持稳定。农田 5 显示大约三分之一的区域有灌溉活动，而品红色调则突显了在14天内持续发生水活动或灌溉器移动的区域。
扩展分析：相干性与 3CMV
并非所有变化都体现在振幅上。精细的地表变化通过相干性产品捕捉，而 3CMV（三色多视图）技术仍然很有价值，尽管解释略有不同。
日复一日的相干性波动在 3CMV 中显示为变化的颜色，而持续的高相干性显示为白色，持续的低相干性显示为黑色。在我们的示例中，在所选日期范围内，农田 2-7 的每日小尺度变化清晰可见。在农田 1 中，8月8日至9日之间短暂的相干性下降表明有设备轨迹，通过视觉验证，这在该新近开发的农田中表现为地表模式。
结论
振幅确认了活动发生的位置，而相干性则详细揭示了亚波长级别的变化。对于动态环境（无论是农业、工业还是基础设施相关）的持续监测，在 SARscape 时间序列分析中结合振幅和相干性，可以提供一个完整、多维度的场景理解。
通过利用 ICEYE US GTR 的每日重访能力和 SARscape 的时间序列分析工具，分析人员可以超越快照式分析，迈向持续态势感知，不仅能检测到变化是否发生，还能了解其方式、时间和原因。
赋能 D&I 分析师最大化 SAR 数据价值