TRANSPARENCIAS DE TELEDETECCIÓN Sensores RADAR 4. 4.1 Dispersión radar de superficies

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TRANSPARENCIAS DE TELEDETECCIÓN
4.
Sensores RADAR
4.1 Dispersión radar de superficies
4.2 Polarimetría radar
Antoni Broquetas
Adriano Camps
Dpto. de TSC-UPC
Marzo de 2000
4.
Sensores RADAR
4.1 Dispersión radar de superficies
4.2 Polarimetría radar
4.3 Radares de apertura total i sintética (SAR)
4.4 Reconstrucción de imágenes SAR
4.5 Corrección geomètrica y reducción de ruido en SAR
4.6 Otros sensores: dispersómetros y altímetros
SIR-C/X-SAR Isla Isabela 3-D Galapagos
Curva espectral de la transmisión atmosférica
¿ Por qué Microondas?
• Las nubes e hidrometeoros son transparentes.
• No dependen de la iluminación solar.
• Capaces de penetrar vegetación, nieve, suelo.
• Alta sensibilidad a: distancia, rugosidad, humedad, viento.
• Iluminación coherente: fase, polarización de la onda.
TELEDETECCIÓN DE MICROONDAS:
Técnicas activas: Radares (SAR, Dispersómetros, Altímetros).
Técnicas pasivas: Radiómetros.
Transmisión atmos. en condiciones de claridad y dirección vertical
Efecto de las nubes en la trans.
Efecto de la lluvia en la trans.
ESPECTRO DE MICROONDAS
Denominación de las bandas:
Frecuencia: 1 - 100
GHz
(1 GHz =
1.000.000.000 Hz)
Longitud de onda λ:
30 cm - 3 mm
P
0.3 - 1 GHz
L
1 - 2 GHz
S
2 - 4 GHz
C
4 - 8 GHz
X
8 - 12 GHz
Ku
12 - 18 GHz
K
18 - 26 GHz
Ka
26 - 40 GHz
Bandas milimétricas > 40 GHz
• Normalmente
se trabaja a grandes
distancias:
Satélites
Plataformas
• Existen
Aviones /
Helicópteros
también aplicaciones a cortas distancias:
- Radares de instrumentación:
medida de la reflectividad de objetos y
superficies.
- Sistemas tomográficos:
aplicaciones biomédicas e industriales.
AIRBORNE SAR
SISTEMAS ACTIVOS: RADARES
Blanco puntual
( tamaño <
res. Espacial )
Ecuación de potencias RADAR
Pr =
Pt G 2 λ2σ
(4ππ )3 R 4 L
L = L s La
L s : pérdidas sistema
La : pérdidas atmósfera
Pérdidas
La cadena de valor en
Teledetección
Actividad
Operador
Sensor
(Satélite,
Avión)
Reconstruc.
Calibración
Almacenam.
Telemetría
Servicios
Distrib.
Control de
Acceso
Imágenes
Servicios
Extracción
Parámetros
Usuarios
Mapas
Datos ≠ Información ≠ Conocimiento ≠ Decisiones
LA SECCIÓN RECTA RADAR
modela la potencia de eco retornada por el blanco
∆
σ : Sección recta radar del blanco =
área de un blanco isotrópico ideal
Es
σ = lim 4π R
Ei
R→∞
2
2
E i : campo eléctrico incidente sobre el blanco
E s : campo eléctrico dispersado sobre el radar
Sección Recta Radar
σ tiene dimensiones de Área: m2 o dBsm
σ ( dBsm ) = 10 log σ ( m )
2
σ puede interpretarse como el producto de tres
factores:
σ = A.geométrica * Directividad retrodispersión * Eficiencia
SECCIÓN RECTA RADAR (Ejemplos: 1)
Esfera metálica
D→
→1 σ →Ageom
Esto es para objetos eléctric. grandes tamaño >>λ
λ
SECCIÓN RECTA RADAR (Ejemplos: 2)
Placa metálica normal a la dirección de incidencia
D>>1 σ >>Ageom
Esto es para objetos eléctric. grandes tamaño >>λ
λ
SECCIÓN RECTA RADAR (Ejemplos: 3)
Placa metálica oblícua a la dirección de incidencia
D<<1 σ <<Ageom
Esto es para objetos eléctric. grandes tamaño >>λ
λ
RFK Stadium
GEOLOGY
North shore of Lake
Superior, July 1991.
wide swath mode
displays 63km
across the range
look direction to the
south.
The near edge of the
image, at the top, is
at 45° and the far
edge is at 85°
incidence angle
respectively.
The wide range of
shallow viewing
angles is ideal for
enhancing subtle
terrain features
which can be on the
order of 2m in
height.
SIR-C/X-SAR Aorounga impact crater, Chad
SIR-C/X-SAR Galeras Volcano, Colombia
Sección recta de cuerpos simples
Esfera metálica de radio a
Zonas de validez:
• Rayleigh o de baja frecuencia
σ
 2πa 
σ →9

 λ 
πa 2
•
Mie o resonante
2πa < 0.5λ
4
∝ f4
0.5λ < 2πa < 10λ
σ oscila alrededor de πa 2
• Región óptica o de alta frec.
Rayleigh
Mie
a
2π
λ
Optica
σ → πa 2
2πa > 10λ
Blanco superficial
σ o : densidad de sección recta superficia l
o coeficiente de (retro) dispersión
σ o : m 2 m 2 → adimension al : dB
PtG 2 λ 2σ o S
λ 2 Pt G 2σ o
Pr =
dS →
3
4
∫
(4π ) L S R
(4π )3 R 4 L
1
Si G, σ , 4 → ctes. en S
R
o
σ, σo
dependen de:
. frecuencia
. ángulo de incidencia
. polarización
. material
. rugosidad (geometría)
Ondas planas
{
E (r , t ) = Re E o .e
j (ϖt − k r )
E (r , t )
H (r , t ) =
η
E , H : campos eléctrico y magnético
k = k .uˆ , k = ω µε ( nº de onda ), uˆ : dirección de propag.
uˆ , E , H ortog. entre sí , η = µ
vacío : µ = µ o = 4π .10
−7
H
m
,
ε
impedancia de onda.
1
ε = εo =
10 −9 F
m
36π
}
Medios sin pérdidas
c : velocidad de propagación =
1
µε
ω 2π
k= =
c
λ
Medios con pérdidas ε es complejo ⇒ ε*
ε ∗ = ε '− jε ' ' = ε '− j σ
ω
← conductividad
Casi siempre se utilizan las permitividades
relativas.
∗
εr
ε'
ε ''
= ε r '− jε r ' ' =
−j
εo
εo
k =ω µ ε
también es complejo, jk = α + j β
2


ε'
ε
'
'


donde α = ω µ  1 +   − 1
2
ε' 



2


'
'
ε'
ε


β = ω µ  1 +   + 1
2
 ε' 



α: representa la atenuación de la onda:
e
−α r
en Nep / m , en dB / m : 8,686 α
β: cte. de fase en rad/m λ=2π
π/β
β
Ejemplo: agua dulce @ 2.5 GHz, 20 °C
∗
εr
= 77 − j 9 α → 2 dB / cm
λ → 1,4 cm
SIR-C/X-SAR Gizeh Pyramids
Incidencia sobre un dieléctrico plano y homogéneo
E i = yˆ E o e
− j (k1 x x − k1 z z )
− j (k1 x x − k1 z z )
Er = yˆ R⊥ E o e
− j (k 2 x x − k 2 z z )
Et = yˆ T⊥ E o e
k ix = k i senθ i , k iz = k i cosθ i
Snell k 2 senθ 2 = k1 senθ 1
η 2 cosθ 1 − η1 cosθ 2
R⊥ =
η 2 cosθ 1 + η1 cosθ 2
2η 2 cosθ 1
T⊥ =
η 2 cosθ 1 + η1 cosθ 2
Caso: E ortog. al plano de incidencia
1 + R⊥ = T⊥
•Para E || al plano de incidencia
η1 cosθ 1 − η 2 cosθ 2
RII =
η1 cosθ 1 + η 2 cosθ 2
2η1 cosθ 1
TII =
η1 cosθ 1 + η 2 cosθ 2
•Ángulos particulares
. θ c : ángulo crítico → reflexión total
senθ c = k 2
k1
. θ B : ángulo de Brewster → transm.
total para EII
tgθ B = ε 2
ε1
•El análisis puede aplicarse a N capas
Criterio de Rayleigh de baja rugosidad
π
Si ∆φ ⟨ rad.
2
λ
λ
h⟨
⇒ σ⟨
8 cosθ
8 cosθ
Donde σ es la desv.
típica de la rugosidad
SI
λ
σ ⟨
8 cosθ
Entonces:
la dispersión será muy directiva:
- Una superficie rugosa para θ pequeños (vertical)
puede comportarse como lisa para incidencias rasantes
θ → π/2
- Una superficie ópticamente rugosa puede ser plana a
todos los efectos a frecuencia de microondas.
Mecanismos de dispersión superficial
Modelos de dispersión superficial
- Grupo de pequeños dispersores
independientes uniformemente distribuidos
σ (θθ) = N σo cos2 θ
(Lambertiana)
(N dispersores de σ = σo / unidad de área)
θ es el ángulo de incidencia respecto a la normal a la
superficie
modelo adecuado para rugosidades muy elevadas.
Modelos de dispersión superficial
- Modelo de facetas:
conjunto de caras
planas
Distancia al radar
Campo dispersado
Es = ∑ Esi e − j 2 kRi
i
Contribución faceta i
Esi = Ei ⋅ RFi ⋅ D (θ , Si )
Ei = Campo incidente
RF = Coef . reflexión de Fresnel
D = Diagrama (directividad ) de dispersión
de la faceta
Modelo de facetas
Si el lado L de la faceta es L>>λ
λ
D puede obtenerse mediante
aproximación de óptica física.
D (θ , S ) = ∫ e
− j 2 kr
dS
S
σ ∝ Es
2
σ = 4π R
R→ ∞
2
Es
Ei
2
2
El modelo de facetas es adecuado para superficies arbitrarias
con variación lenta (l>>λ
λ)
Resonancia Bragg
N
E s = ∑ E i e − j 2 kR o e − j 2 kl ∆ R
l=0
E s = Ei e
− j 2 kR o
sen [( N + 1 )k ∆ R ]
sen [k ∆ R ]
E s = Ei e
− j 2 kRo sen[(N + 1)k∆R ]
sen[k∆R ]
k)R
∆ R = L sen θ
2L
max → k ∆ R = n π →
sen θ = n
λ
;
n = 0 ,1 , 2 , L
Bragg: Modela la gran directividad de pequeños
rizados (ondas capilares en el mar).
Modelo de Bragg:
descomposición en espectro de Fourier de la superficie.
σ (θ ) ≅ 8 k 4 h 2 cos 4 θ α 2W ( 2 ksen θ )
k = 2π
, h : desviación estándar altura
λ
W = F {ρ (x) } ← autocorrel ación alturas
Cada modelo tiene su margen de aplicación: pueden
combinarse.
‘+’ no tiene porque ser adición de resultados. P.ej. la inclinación
de la faceta interviene en la dispersión de Bragg: problemas no
lineales.
SIR-C/X-SAR North Atlantic Ocean
SIR-C/X-SAR Rain Cells
Profundidad de penetración en hielo
SIR-C/X-SAR Weddell Sea/ScanSAR
Profundidad de penetración en
terreno arcilloso
SIR-C/X-SAR Nile River, Sudan
REFLECTIVIDAD RADAR MARINA
Construcción del oleaje,regímenes y espectro
Viento
Mar en
calma
Olas
pequeñas
Fricción
Olas con
h, λ mayor
Fenómenos no
lineales
h, λ
estacionarias
Disipación
Atenuación ∝ λ-1 ⇒
Superficie = Olas cortas locales +
Olas largas globales.
Espectro en equilibrio de la altura de las olas
192
S(k)
96
Parámetros U* (cm/s)
48
Velocidad de fricción
24
12
K : No. de onda
(frecuencia oleaje)
K grandes: amp. crece rápid. con el viento ⇒ vector viento
K pequeñas: olas globales ⇒ viento no local
SIR-C/X-SAR west of
Bombay, India
Reflectividad radar marina: Topografía submarina
Image intensity
light
dark
Sea surface roughness
Tidal flow
SAR Batimetry
Batimetric map
Dispersión volumétrica
Dispersión volumétrica
ESAR (DLR), Processed by RSL
Platform: Dornier Do-228
Frequency: X-Band (9.6 GHz)
Bandwidth: 100 MHz
Polarisation: VV
Number of Looks: 18 Azimuth,
2 Range Motion Compensation:
based on DGPS and Inertial
Measurement Unit (IMU)
Original Ground Resolution: 1.5 m
Area: 1.1 x 1.1 km
E-SAR DLR, Processed by RSL
Frequency: L-Band (1.3 GHz)
Bandwidth: 100 MHz
Polarisation: multipol, image is HH
Number of Looks: 8 Azimuth, 2
Range Original Ground Resolution:
1.5 m max
Area: 1.1 x 1.1 km
Location: Near City of Solothurn,
Switzerland Flight Campaign: August
1997
ESAR (DLR), Processed by RSL
Frequency: P-Band (0.45 GHz)
Bandwidth: 18 MHz
Polarisation: multipol, image is HH
Number of Looks: 16 Azimuth, 2
Range Original Ground Resolution:
8.5 m max
Area: 1.1 x 1.1 km
FORESTRY APPLICATIONS
Acquired using the CCRS C-SAR (CHH) in nadir mode pixel spacing of 3.89
metres (azimuth) by 4.0 metres (range).
The overflights were done during the
winter to improve the contrast between
the cutovers (which would be snowcovered) and the surrounding standing
forest.
The imagery was UTM-registered with
cubic convolution re-sampling to a 5
metre x 5 metre pixel spacing.
MULTITEMPORAL SAR IMAGE (Llanos, Venezuela)
This image is a multi-temporal
combination of 2 S7D RADARSAT
images. The first image (red
channel) was acquired at the
beginning of the agriculture growing
season (June 23, 1997) and the
second image (green channel) was
acquired at the end of the growing
season (September 03, 1997). The
third image (blue channel) was
generated by subtracting the
September image from the June
image.
Changes from the beginning to the
end of the growing season are
displayed as red fields. The fields in
blue are a result of no change or
fallow fields.
Ramiro Salcedo of Instituto de
Ingeniería, Caracas, Venezuela.
ERS-1 Mexico City
Pentágono
Pipe line over Rio Grande
Backscattering coefficient
CCRS SAR Oxford County
C band SAR composite image was created from
HH and HV data, collected October 18, 1991.
C
(A) indicates a field of corn
stubble in which no-tillage
cultivation has been
implemented.
A
B
Field (B) is a permanent pasture,
considered a good conservation
pratice.
D
The corn stubble field (C) is a
reduced tillage field.
Field (D) is a conventional tillage
field and has a higher radar
backscatter due to the surface
roughness of the field.
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