Synthetic Aperture Radar (SAR)-Daten, für die eine radiometrische Terrain-Korrektur (Radiometrically Terrain Corrected; RTC) durchgeführt wurde, können zum Ermitteln überfluteter Gebiete verwendet werden. Sobald Sie Ihre Sentinel-1-GRD-Daten (Ground Range Detected) als analysebereite RTC-Daten vorbereitet haben, können Sie sie zur Analyse und Interpretation verwenden.
ARD-GRD-Daten von Sentinel-1 mit dualer Polarisierung
In diesem Szenario hat ein Hurrikan kürzlich Überflutungen an der Küste und im Binnenland verursacht. Mit SAR-RTC-Daten, die vor und nach dem Hurrikan erfasst wurden, können Sie überflutete Gebiete ermitteln, indem Sie die Rückstreuung für ein kopolarisiertes Band und ein kreuzpolarisiertes Band analysieren. Geringe Rückstreuungswerte entsprechen dunklen Farben, während hohe Rückstreuungswerte hellen Farben entsprechen. Die hier beobachtete Rückstreuung ist spezifisch für SAR-Daten mit der Wellenlänge des C-Bandes. Sie kann für andere Wellenlängen abweichen.
Typ der Streuung
Es gibt vier Haupttypen von Streuung: Doppelsprung, Volumen, diffus und einfach.
Bei der Doppelsprungstreuung wird das Radarsignal ein Mal von einem vertikalen Ziel auf eine glatte Oberläche und ein zweites Mal von der glatten Oberfläche zurück zum Sensor reflektiert. Bei diesem Streuungspfad wird die Polarisierung nicht geändert und führt zu einer hohen Rückstreuung im kopolarisierten Band sowie einer geringen Rückstreuung im kreuzpolarisierten Band.
Bei der Volumenstreuung wird das Radarsignal mehrfach von einem 3D-Feature reflektiert. Während dieser Reflexionen ändert sich die Polarisierung nach dem Zufallsprinzip. Die Volumenstreuung kann bei einer Bodenbedeckung mit kurzer oder spärlicher Vegetation auftreten, z. B. bei Büschen, Sträuchern oder Getreide.
Bei der diffusen Streuung wird das Radarsignal ein Mal von einer unebenen Oberfläche reflektiert und in verschiedene Richtungen gestreut. Je unebener die Oberfläche ist, desto höher ist die kopolarisierte Streuung.
Die Einfachstreuung wird auch als spiegelnde Reflexion oder Vorwärtsstreuung bezeichnet. Bei ihr wird das Radarsignal ein Mal von einer glatten Oberfläche reflektiert, und zwar rechtwinklig zum ursprünglichen Signal.
Falsches SAR-Farbkompositbild
Eine gängige Methode für die Analyse von SAR-RTC-Daten mit dualer Polarisierung ist das Erstellen eines falschen Farbkompositbildes. In einem Farbkompositbild werden Bandkombinationen für den roten, grünen und blauen Anzeigekanal verwendet, um ein falsches Farbbild zu erstellen. Gängige SAR-Kombinationen mit dualer Polarisierung sind VV für Rot, VH für Grün und VV/VH für Blau bzw. alternativ HH für Rot, HV für Grün und HH/HV für Blau. Diese Bandkombinationen sind nützlich, da sie die Unterschiede im Streuungsverhalten hervorheben. Dadurch können Sie Informationen über die Merkmale der Oberfläche ableiten. Mit diesen Kombinationen werden zudem häufig Wälder sowie dichte Getreideanbauflächen in Grün und Gewässer in Blau dargestellt.
Mit dem Werkzeug Farbkompositbild erstellen können Sie ein falsches Farbbild erstellen, indem Sie die Bänder für RGB definieren. Sie können Bandalgebraausdrücke für jeden der Parameter des Bandausdrucks verwenden. Um die Bandmathematik mithilfe der Namen der Bänder zu definieren, wählen Sie Bandnamen für den Parameter Methode aus. Die verwendete Bandmathematik hängt von den Einheiten der SAR-RTC-Eingabedaten ab. Wenn die SAR-RTC-Eingabedaten lineare Einheiten haben, verwenden Sie VV für Rot, VH für Grün und VV/VH für Blau. Wenn die SAR-RTC-Eingaben in Dezibel (dB) angegeben sind, sollte die Bandkombination VV für Rot, VH für Grün und VV-VH für Blau sein.
Im Folgenden sehen Sie Beispiele für Farbkompositbilder vor und nach dem Hurrikan mit Rot: VV, Grün: VH, Blau: VV-VH in der Einheit dB. Die Farbkompositbilder stellen Gewässer (darunter Meere und Flüsse) in Blau, Stadtstrukturen in Gelb, bewachsene und bewaldete Regionen in Güntönen und überflutete Vegetation in den Feuchtgebieten in Rosa dar. Zudem gibt es einige optimal ausgerichtete Stadtstrukturen in Rosa.
Hinweis:
Bei der Anzeige der SAR-RTC-Bilder sollten Sie den Streckungstyp Standardabweichung mit einer Standardabweichung von 1 verwenden.
Interpretation der Interessenbereiche
Die vier Interessenbereiche (AOI), die interpretiert werden, sind in der folgenden Tabelle beschrieben:
AOI | Interpretation |
---|---|
![]() | Die Pixel in Grün |
![]() | Die gelben Pixel Die rosafarbenen Pixel Die neuen rosafarbenen Pixel im Bild nach dem Hurrikan sind überflutete Vegetation. Diese neu überfluteten Pixel befinden sich im Norden entlang der Küste |
![]() | Die blauen Pixel |
![]() | Die grünen Pixel |