范劍超①②
, 王德毅③, 趙建華①②, 宋德瑞①②, 韓敏③, 姜大偉①②
摘要：高分三號作為我國首顆民用C波段多極化多成像模式SAR衛星，其全天時全天候觀測特點，在國家海域使用動態監測中具有較大優勢。該文在分析國家海域使用遙感監測的基礎上，探討GF-3號 SAR成像模式和標準預處理方式，并以海岸線圍填海、海水養殖等典型海域使用要素為例，給出GF-3不同成像模式在海域使用要素識別分類的部分研究結果，并與現有方法進行對比分析，最后展望了進一步研究方向。
關鍵詞：合成孔徑雷達 高分三號 海域使用動態監測 海岸線 圍填海 海水養殖
National Sea Area Use Dynamic Monitoring Based on GF-3 SAR Imagery
Abstract: GaoFen-3 (GF-3) is the first commercial C-Band multi-polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite that was launched by China. The characteristics observed by both all-day and all-weather observation depict significant advantages of national sea area use dynamic monitoring. We have thoroughly discussed both the imaging mode and the standard preprocessing of GF-3 imagery by analyzing national sea area use dynamic monitoring. We have portrayed reclamation and aquaculture as significant examples of dynamic monitoring. We have presented both identification and classification results using various image modes of GF-3 satellite, compared with the existing approaches. Finally, we have elaborated on the scope for future research.
Key words: Synthetic Aperture Radar (SAR) GF-3 Marine area use dynamic monitor Coastline Reclamation Floating raft aquaculture
1 引言
高分3號(GaoFen-3, GF-3)是我國第1顆自主研制的民用C波段多極化合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)衛星，具有高分辨率、大成像幅寬、多成像模式、長壽命運行等特點，可有效改變我國民用高分辨率SAR圖像依賴進口的現狀。GF-3號衛星通過全天候、全天時監測全球海洋資源，提供高質量和高精度的穩定觀測數據，對海洋強國建設具有重大意義。GF-3自2016年8月發射以來，逐步進行在軌測試定標，數據質量逐漸穩定完善，可提供長序列多模態SAR數據。后續我國將持續發射多顆民用多極化SAR衛星，與GF-3號進行組網觀測，提高覆蓋頻率，為國家海域使用動態實時監測提供契機。
近些年，高分辨率SAR理論與應用得到長足發展，在海洋領域諸如海洋災害溢油、綠潮等，海洋波浪反演，海上目標船只、海冰識別，海域使用動態監測等各方面都具有廣泛的應用。海洋SAR衛星遙感影像因為存在隨機波浪等不同海況的影響，相對于陸地SAR遙感影像，包含了大量非高斯的，非平穩的相干斑噪聲，空間可視性較差，對海域使用動態監測提出難點。針對海岸線變化，經典閾值分割、邊緣梯度算子等常規方法無法獲得準確結果；而圍填海變化也無法采用經典變化檢測思路，因為每幅圖像海水背景隨海況不斷發生變化，直接使用會將海況變化錯誤地分析為圍填海變化；養殖浮筏會導致后向散射系數的增強，然而這種現象與海水表面所刮的風和表面自身的活動有關，引發這種變化可能是涌浪、內波、海洋水深測量等不同海況因素相互作用的結果[1,2]，因此難以從復雜的海水背景中精確識別海水養殖目標。
本文首先概述國家海域使用動態遙感監測，進而分析GF-3 SAR成像模式和標準化預處理，然后對海岸線圍填海和海水浮筏養殖的監測工作進行總結和歸納，根據測試數據給出研究團隊部分處理結果，最后對GF-3未來的應用發展方向做了展望。
2 國家海域使用遙感動態監測
國家海域使用動態監測采用高、中、低分辨率遙感影像，通過遙感影像處理、遙感信息提取、地理信息系統等多種技術手段，編制海洋區域用海規劃，實現對全國海水養殖、海岸線、圍填海和疑點疑區等海域使用要素進行動態監測，如圖1所示，準確獲得全國沿海用海現狀分布情況，建立海域海島動態遙感監測本底庫，并及時更新到國家海域動態監視監測管理系統，保持全國海域海島管理數據的現勢性[3,4]。
 | 圖 1 海域使用動態監測示意圖Fig.1 Schematic diagram of sea-area use dynamic monitoring |
從2006年開始，對全海域范圍進行宏觀低分辨率的衛星監測，對內水及領海海域進行中高分辨率的衛星監測，對近岸重點海域進行高分辨率的無人機遙感動態監視監測。10～30 m的低分辨率遙感數據包括環境、高分、中巴、Landsat等；2～5 m的高分辨率遙感數據包括高分、資源、遙感系列、SPOT5/6/7、Rapideye等；優于1 m的高分切片數據包括 QuickBird、WorldView-1/2、GF2等。目前海域動態系統獲取的原始遙感數據超過9000景。其中，低分辨率原始遙感數據1500余景，高分辨率原始遙感數據7500余景；高分切片數據20余萬平方公里。低分辨率遙感數據按季度實現全國沿海全覆蓋每年4次，高分辨率遙感數據實現全海域覆蓋按年1次。
由于沿海地區常為多云陰雨天氣，南方海域此特點更加明顯，導致部分地區一年也無法完全覆蓋，覆蓋頻率受到極大限制，高分辨率SAR 遙感影像不受天氣條件影響，可有效解決這一難題。我國機載SAR研制較早，始于1976年，1979年9月獲得的第1批SAR圖像受脈沖壓縮技術的限制，距離分辨率不高，只有180 m，方位分辨率30 m[5]。星載SAR系統主要有我國于2012年11月發射的HJ-1-C衛星，是我國首顆S波段小型合成孔徑雷達衛星，主要用于環境監測與災害預警，2016年8月10日，我國首顆C波段全極化SAR衛星在太原衛星發射中心升空，可全天時全天候監測海洋陸地信息，為國家海域建設提供極大數據支持. 實現海域使用開發利用活動實時科學管理[6]。
3 高分三號海域使用監測模式
GF-3號提供新型C波段SAR遙感數據，具有多種成像模式，包括聚束、條帶、掃描、波浪、全球觀測、高低入射角等12種成像模式，最高分辨率可達1 m，其參數屬性信息如表1所示。
 | 表 1 GF-3衛星SAR數據屬性信息Tab.1 Attribute information of SAR data on GF-3 |
基于國家海域使用遙感動態監測精度要求，通常選用空間分辨率優于5 m的影像作為監測數據，將GF-3號聚束模式、精細條帶模式和全極化條帶Ⅰ模式數據作為備選數據，截止2017年8月，全國近岸海域數據覆蓋情況如圖2所示。此外，GF-3可提供全極化模式SAR遙感影像，可以有效描述目標的電磁散射特性(能量特性、相位特性和極化特性)，其中極化特性可以更容易反映海水背景和海域使用目標的表面粗糙度差異、強二面角散射等其它雷達參數不能提供的信息，更利于表征海域使用目標特性。
 | 圖 2 GF-3 SAR全國近岸海域數據覆蓋情況Fig.2 GF-3 SAR data coverage of coastal area of China |
海域使用動態監測需要嚴格精確的預處理操作，像控點誤差必須在1個像素點之內。高分三號衛星數據通過國家衛星海洋應用中心分發，到本地后需要進行模運算、投影變換、系統幾何校正，水平/垂直鏡像、像控點幾何精校正，陸地掩膜等相關預處理，除此以外，還需要進行SAR數據特有的多視處理、相干斑降噪等處理，通過上述處理操作完成遙感數據標準預處理，形成海域使用信息提取條件。
4 GF-3 SAR海岸線圍填海變化監測
在全球范圍內圍填海主要分布于4個區域，分別是東亞及東南亞沿岸(中國、日本、新加坡等)；波斯灣沿岸(迪拜、卡塔爾等)；歐洲沿岸(荷蘭、德國、英國等)；美洲沿岸(美國東海岸、墨西哥灣沿岸等)。不同國家根據其圍填海資源環境影響，實施圍填海規劃與管理。荷蘭為了抗衡洪水、拓展生存空間，開展了近800年圍填海活動，面積達到5200 km2；迪拜等波斯灣沿岸國家圍填海都采用整體規劃、仿自然生態設計等優美造型，因此在國內外開展圍填海變化監測研究仍具有廣泛的應用價值。
依據《海域使用分類體系》對圍填海做出了明確定義：填海是指筑堤圍割海域填成土地，并形成有效岸線的用海方式；圍海是指通過筑堤或其他手段，以全部或部分閉合形式圍割海域進行海洋開發的用海方式，兩者統稱為圍填海。從定義可以得出，圍填海變化信息提取的關鍵是海岸線有效識別，當獲得精確海岸線之后，與歷史基準遙感岸線相比對，即可獲得圍填海變化區域面積。圍填海遙感監測研究最早起源于圖像分割，常規圖像分割的主要方法有：(1)閾值分割法，該方法通過直方圖分割法或最大類間方差法確定閾值，將圖像二值化從而區分目標和背景，該方法常用于目標和背景灰度值差較大的圖像；(2)邊緣檢測法，該方法通過計算每個像元的梯度值構建邊緣梯度算子，檢測任一像元與鄰近像元之間的差異，根據目標邊緣處灰度值梯度的不連續性檢測目標與背景之間的邊界；(3)小波變換法，該方法先將圖像信息轉換為數字信號，通過小波變換對信號進行細化分析，識別信號中的奇異點，從而確定海岸線位置。(4)主動輪廓模型，該方法分為參數主動輪廓和幾何主動輪廓兩類，算法思想是通過最小化能量泛函將包括了目標在內的封閉曲線驅動到目標的邊緣，實現目標邊緣檢測。
然而，海浪和懸浮泥沙等因素改變了海面對電磁波的反射能力，會在海洋SAR遙感影像上產生相干斑噪聲。因此，對于海洋SAR遙感影像的處理，需要考慮海洋SAR遙感影像中相干斑噪聲等因素的影響。國內學者如楊虎等[7]使用Sobel算子對對比度較低的SAR圖像提取出了水邊線信息，陸立明等[8]提出了基于方位向子孔徑相關和RDD域散射能量特征相結合的海岸線提取方法并提取出海岸線，林維詩[9]采用基本水平集方法和基于區域特征的水平集方法進行邊緣信息的有效提取，趙偉舟[10]設計了一種基于模糊集理論的SAR圖像分割方法并取得良好的分割效果，李映等[11]提出并使用一種基于小波能量和鄰域統計的無監督聚類方法進行SAR圖像分割取得較好的分類結果，荊浩等[12]提出一種基于邊緣特征海岸線檢測方法、該算法能夠在考慮海雜波的情況下實現岸線的高精度提取。
國外學者Kass[13]首先提出Snake主動輪廓模型，實現應用曲線逼近目標輪廓，之后Lee提出邊界追蹤算法實現了海岸線輪廓提取，Moctezuma[14]將Markovian分割法和多項式變換相結合將海洋SAR遙感影像降噪后提取出岸線信息，Sethianhe和Osher等[15]將水平集(Level Set)方法引入主動輪廓模型并提出幾何活動輪廓(Geometric Active Contour, GAC)模型。范劍超團隊針對海洋SAR遙感影像中的不規則相干斑噪聲，提出基于區域的距離正則化幾何主動輪廓模型(Regional Distance Regularized Geometric Active Contour models, RDRGAC)，該算法構建區域面積項系數與等效視數(Equivalent Number of Looks, ENL)之間的聯系，能夠根據每景影像中的噪聲水平進行參數的自動設定，實現岸線的高精度高速度自動提取。