获得 Image Analyst 许可后可用。
四图像多时相相干性 (MTC) 合成工作流将创建三波段可视化，使用合成孔径雷达 (SAR) 数据突出显示表面稳定性和突变的时间模式。 它比较了来自四个不同时间的三个连续图像对的相干性值。
该方法对于检测通常稳定的区域中的变形事件很有用。 由于植被、水和阴影的相干性本来就较低，因此稳定区域的相干性下降就证明了发生了重大变化。 该方法使用来自四个不同时间的图像，以便输出合成图像可以检测到发生变化的时间范围。
数据前提条件
此工作流需要以下数据：
- 覆盖同一感兴趣区域的四个 SAR 数据集。
- 所有四个输入必须具有相同的传感器模式、轨迹（升序或降序）和极化。 如果输入是 Sentinel-1 TOPS，则所有输入必须使用相同的子条带。
- 与 SAR 图像重叠的 DEM，将用于处理和创建精确的配准和地形校正数据。
处理概览
要准备相干时间序列复合数据，必须使用相干工作流为每个图像对生成相干对。 这将估计图像之间的干涉相干性。 如果输入是 Sentinel-1，则必须遵循 Sentiniel-1 相干工作流。
必须使用相干工作流创建三个相干对：
- 时间 1 和时间 2 的相干对
- 时间 2 和时间 3 的相干对
- 时间 3 和时间 4 的相干对
创建 MTC 复合
生成多时相相干性工具可以通过组合创建的三个相干对来创建四图像 MTC RGB 复合。
解释
RGB 合成中的每种颜色都反映了相干性在时间间隔内如何变化。 解释取决于将相干性变化与稳定区域进行比较。
下表解释了如何解释 MTC RGB 复合输出。
| 颜色 | 波段值 | 解释 |
|---|---|---|
白色 | 红色 - 高反向散射 绿色 - 高反向散射 蓝色 - 高反向散射 | 所有时间间隔内保持持续相干性。 |
黄 | 红色 - 高反向散射 绿色 - 高反向散射 蓝色 - 低反向散射 | 图 3 和图 4 之间发生了变化 |
青色 | 红色 - 中到高反向散射 绿色 - 非常高反向散射 蓝色 - 中到高反向散射 | 图 1 和图 2 之间发生了变化。 |
洋红色 | 红色 - 非常高反向散射 绿色 - 中到高反向散射 蓝色 - 中到高反向散射 | 图 2 和图 3 之间发生了变化。 |
深色 / 黑色 | 红色 - 低反向散射 绿色 - 低反向散射 蓝色 - 低反向散射 | 持续低相干性，例如水、茂密的植被和雷达阴影。 |
注：
在某些情况下，解释可能会有所不同，并且可能会出现更复杂的模式，例如跨多个图像对的相干性变化。 这可能表明存在几个被稳定期分隔的干扰，但是，解释时应谨慎，并辅以更多信息。
处理注意事项
以下是一些重要处理注意事项，以确保准确的结果和正确的可视化：
- 使用可用的最高分辨率 DEM 来优化配准结果。 这有助于确保准确的配准。 配准不良会降低相干性并引入错误的变化。
- 使用相同的 DEM 分辨率处理所有图像对。 DEM 源可以是不同的文件，但分辨率应该一致。
- 重点解释通常稳定的区域。 水、植被或阴影等本质上不稳定的表面中的低相干性几乎没有分析价值。
- 如果图像之间的时间太长，相干性可能会因自然去相关（例如植被生长或湿度变化）而下降，而不是真正的变化事件。
- 使用停留掩膜或阴影掩膜，以避免将雷达几何伪影误解为变化。
- 如果任何波段出现噪声，则增加相干性估计窗口大小。