使用 Capella 数据与 ENVI® SARscape 监测矿场变化

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使用 Capella 数据与 ENVI® SARscape 监测矿场变化

NV5 2024年10月14日，星期一

作者： Drew Baustian 和 JP Metcalf(NV5)

在为项目选择地理空间数据时，需要考虑众多因素。每个项目都有其独特的需求，所选数据的类型会极大地影响最终结果。在这篇博客中，我不会涵盖所有考量因素，但我想重点介绍在露天采矿这一特定应用中，使用 Capella Space 的数据。

对于这个特定项目，合成孔径雷达（SAR）数据，例如由 Capella 生成的数据，是一个完美的选择。SAR 数据特别适合于监测地形变化，并以卓越的精度追踪位移，即使在具有挑战性的条件下也是如此。

Capella 数据的突出优势

Capella 的 SAR 数据具有良好的空间分辨率（最高可达 25 厘米），以及持续的时间覆盖范围，重访周期短至每 2-4 小时。Capella 的高分辨率数据可用于检测地形和物料移动中最细微的变化，捕捉其他传感器可能错过的复杂细节。在监测像矿场这样动态变化的环境中，理解微小变化可以对运营规划和风险管理产生重大影响，这种区分至关重要。

作为背景，以下是西澳大利亚西安吉拉斯铁矿同一地点的两幅 SAR 图像。左侧由 Sentinel-1 捕获，右侧来自 Capella。

Capella 数据的细节水平为 SAR 数据开辟了新的应用场景。

在这篇博客文章中，我将介绍几种检测和分析西安吉拉斯矿场在大约一周内发生的变化的方法。

利用相干变化检测揭示隐藏变化

原始处理格式的 SAR 数据可能难以解读。请看分别在 2024 年 7 月 28 日和 8 月 5 日获取的两个矿场 Capella SAR 数据集。

手动观察两幅图像之间的差异很困难。然而，通过在 ENVI SARscape 中执行相干变化检测（Coherence Change Detection, CCD），可以系统地比较这些数据集，并生成一张新地图，显示从暗色（几乎没有相干性）到亮色（高/完全相干性）的相干性（相似度）。这两个数据集的 CCD 输出结果如下所示：

CCD 输出中的暗色区域表示从第一次数据采集到第二次之间可能发生的变化，例如挖掘或车辆移动。然而，由于 SAR 传感器的离天底点角和矿场的地形，急剧的海拔变化会产生雷达阴影，这些阴影呈现为黑色并可能产生误导。虽然 CCD 简化了视觉比较，但它并不能完全解释变化的原因，也无法区分雷达阴影和实际的低相干性区域。ENVI SARscape 确实具有阴影计算功能，但对于此区域，我们未能找到空间分辨率足够高的数字高程模型（DEM）来生成阴影图。

使用 ILU RGB 工作流程增强可视化

ENVI SARscape 中的 ILU RGB 工作流程通过将振幅值整合到红-绿-蓝（RGB）合成图像中，增强了相干性数据的可视化。在分析 SAR 数据时，振幅用于测量从地表反射回来的雷达信号的强度。该测量值根据地表类型而变化，岩石地形由于其粗糙的纹理会产生较高的后向散射，而像水体这样光滑的表面则产生较弱的散射。通过将振幅纳入 RBG 合成中，ILU 工作流程能够更全面地可视化地表特征，从而改进对随时间变化的解释。

ENVI SARscape 工作流程将相干性（相似度）分配给红色；平均振幅分配给绿色（表示振幅无变化），振幅变化量分配给蓝色（表示振幅发生变化），从而产生如下输出：

图像中占主导的棕色区域（红色和绿色的混合色）显示出高相干性和微小的振幅变化，表明状态稳定。蓝色区域突出了振幅和相干性的变化，表明近期有活动或物料移动。例如，存储堆上的蓝色线条表示新的物料堆积，而存储堆上的棕红色调则表示没有变化。所有矿坑北侧的绿色条纹很可能是由于传感器角度和矿坑地形造成的，而非实际的地表变化。

在上图中，请注意数据集的西南角，那里明显的蓝色色调揭示了近期的挖掘工作。

在上图中，矿坑北侧的绿色线条很可能并不代表实际的地面特征。

将数据转化为可操作的见解

新型 SAR 卫星星座（例如 Capella 的星座）的空间分辨率使得提取有关已发生变化的深入信息成为可能。当使用 ENVI SARscape 分析这些数据时，可以在监测存储场地、识别挖掘活动、评估地形变化等方面达到很高的精度。对于那些希望优化运营、有效管理风险并根据准确及时的信息做出更明智决策的组织来说，这种能力至关重要。