仇曉蘭, 程 遙, 高 銘, 焦?jié)衫ぃ?周良將, 丁赤飚1,3,4,
(1. 微波成像技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100190; 2. 蘇州市空天大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇蘇州 215124; 3. 蘇州空天信息研究院, 江蘇蘇州 215124; 4. 齊魯空天信息研究院, 山東濟(jì)南 250132; 5. 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院, 北京 100190; 6. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049)
多維度SAR(Multidimensional Space Joint-observation SAR,MSJosSAR)是指能在極化、頻率、角度和時(shí)相空間中的至少兩個(gè)空間內(nèi),分別獲得多個(gè)觀測(cè)量集合的SAR系統(tǒng)[1]。隨著SAR系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展,多維度SAR乃至全息SAR[2]已經(jīng)成為SAR的重要發(fā)展趨勢(shì)之一。
在星載SAR方面,SIR-C/X-SAR[3]具有L、C、X三個(gè)波段,其中L、C為全極化SAR,其可認(rèn)為是國(guó)際上第一個(gè)航天多維度SAR系統(tǒng)。近年來(lái),隨著極端天氣現(xiàn)象頻發(fā),對(duì)全球植被監(jiān)測(cè)等方面的需求愈加迫切,Boerner等科學(xué)家呼吁各國(guó)聯(lián)合發(fā)展圍繞赤道地區(qū)進(jìn)行觀測(cè)的多波段全極化星載SAR系統(tǒng)[4]。此外,UrtheCast公司計(jì)劃構(gòu)建SAR-XL系統(tǒng),包括兩個(gè)波段、全極化觀測(cè),從而提供和探索更多的應(yīng)用[5]。在機(jī)載SAR方面,美國(guó)的AIRSAR、P3/SAR、MB-SAR、ECOSAR,德國(guó)的E-SAR、F-SAR等都具備多維度SAR數(shù)據(jù)的獲取能力[6]。中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院牽頭研制了一部機(jī)載多維度SAR系統(tǒng),其包括P、L、S、C、X、Ka六個(gè)波段全極化SAR,其中C和Ka具備雙天線極化干涉能力,并且該機(jī)載多維度SAR采用統(tǒng)一的頻率源作為基準(zhǔn)源,通過(guò)一體化設(shè)計(jì)保證不同波段雷達(dá)之間在時(shí)間、相位方面的一致性,希望真正在統(tǒng)一的多維空間中對(duì)SAR目標(biāo)特性進(jìn)行獲取、分析和描述。目前該多維度SAR系統(tǒng)于2020年10月在敦煌開(kāi)展了集成校飛,獲得了一系列多維度SAR數(shù)據(jù)。
多維度SAR數(shù)據(jù)的成像處理是后續(xù)進(jìn)一步分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。為了使得不同波段不同極化的數(shù)據(jù)能在統(tǒng)一的多維空間坐標(biāo)系下分析,圖像之間的精確配準(zhǔn)非常有必要。在多波段SAR圖像配準(zhǔn)方面,現(xiàn)有研究大多是關(guān)于成像之后進(jìn)行圖像配準(zhǔn)的方法,主要包括基于灰度的方法、基于變換域的方法和基于特征的方法等[7]。文獻(xiàn)[8]提出了一種結(jié)合閾值分割和改進(jìn)SIFT描述子的配準(zhǔn)方法,在多個(gè)波段實(shí)驗(yàn)中獲得了良好的配準(zhǔn)效果;文獻(xiàn)[9]提出了一種基于仿射尺度不變和稀疏去斑的多波段SAR圖像配準(zhǔn)方法,多波段SAR圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法的有效性。文獻(xiàn)[10]提出了一種基于邊緣特征的多波段SAR圖像配準(zhǔn)方法,文獻(xiàn)[11]使用了一種相位相關(guān)匹配算法,并在X波段和C波段進(jìn)行了配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn);文獻(xiàn)[12]提出了一種基于尺度預(yù)估的相位相關(guān)配準(zhǔn)算法,先用尺度預(yù)估計(jì)方法實(shí)現(xiàn)初步配準(zhǔn),再利用局部搜索方法實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步配準(zhǔn)。
雖然SAR圖像配準(zhǔn)的方法已有很多且發(fā)展相對(duì)成熟,但其對(duì)于本文多維度SAR數(shù)據(jù)的處理并不合適。首先,成像之后進(jìn)行圖像配準(zhǔn)需要進(jìn)行插值重采樣,難免會(huì)帶來(lái)幅度和相位的精度損失;其次,在復(fù)雜場(chǎng)景下,不同波段的散射特性差異顯著,圖像匹配的方法可能難以找到同名點(diǎn),會(huì)導(dǎo)致匹配錯(cuò)誤,影響后續(xù)分析結(jié)果。為此,進(jìn)行多維度SAR數(shù)據(jù)的成像自配準(zhǔn)非常有必要。所謂成像自配準(zhǔn),是指在各個(gè)波段SAR數(shù)據(jù)的成像過(guò)程中,通過(guò)合理的處理方式,使得地表上相同地物點(diǎn)投影到各個(gè)波段SAR成像平面后位于相同的圖像像素內(nèi),同時(shí)需要保持成像結(jié)果在聚焦、輻射、相位等方面的正確性。目前,據(jù)我們所知,尚未有關(guān)于多維度SAR不同波段數(shù)據(jù)成像自配準(zhǔn)的研究報(bào)道。
已有關(guān)于成像自配準(zhǔn)的相關(guān)研究,主要面向干涉/重軌干涉SAR處理,可以提供一定的借鑒。文獻(xiàn)[13]提出了一種非線性距離向ECS自配準(zhǔn)成像算法,通過(guò)對(duì)兩天線路程差進(jìn)行非線性近似,在成像過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了干涉圖像在距離向的高精度自配準(zhǔn)。文獻(xiàn)[14]提出了一種基于擴(kuò)展波數(shù)域的機(jī)載雙天線干涉SAR自配準(zhǔn)成像算法,同樣實(shí)現(xiàn)了距離向的高精度自配準(zhǔn)。文獻(xiàn)[15]提出了一種基于BP的自配準(zhǔn)處理方法,利用BP算法逐點(diǎn)成像的特點(diǎn)在成像過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了干涉圖像對(duì)的高精度配準(zhǔn)。然而,干涉SAR與多維度SAR系統(tǒng)成像自配準(zhǔn)面臨的問(wèn)題不盡相同:干涉SAR是一發(fā)雙收或者同一部SAR多次航過(guò),系統(tǒng)的波段、帶寬等參數(shù)是相同的;而本文多維度SAR的自配準(zhǔn)成像則還面臨系統(tǒng)參數(shù)不同等新的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)室前期工作[16]針對(duì)機(jī)載多波段SAR圖像配準(zhǔn)問(wèn)題進(jìn)行了殘余運(yùn)動(dòng)誤差對(duì)配準(zhǔn)精度影響的理論分析,但由于當(dāng)時(shí)系統(tǒng)尚未研制完成,并未開(kāi)展實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,也并未考慮實(shí)際系統(tǒng)中的系統(tǒng)參數(shù)誤差。
為此,本文針對(duì)機(jī)載多維度SAR系統(tǒng)的多波段SAR數(shù)據(jù)成像自配準(zhǔn)問(wèn)題,結(jié)合實(shí)際系統(tǒng)的參數(shù)和航跡特點(diǎn),開(kāi)展了誤差影響定量化分析,在此基礎(chǔ)上提出了誤差校正和成像自配準(zhǔn)的處理方法,并給出了實(shí)際數(shù)據(jù)處理結(jié)果,驗(yàn)證了分析的正確性和處理方法的有效性。
本文后續(xù)內(nèi)容安排如下:第1節(jié)介紹了機(jī)載多維度SAR系統(tǒng)的基本參數(shù),并建立了成像的數(shù)學(xué)模型;第2節(jié)對(duì)系統(tǒng)誤差進(jìn)行了梳理,并對(duì)誤差造成的影響進(jìn)行了定量化分析;第3節(jié)給出了自配準(zhǔn)成像的方法和流程;第4節(jié)給出了機(jī)載多維度SAR在敦煌地區(qū)飛行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果;第5節(jié)總結(jié)全文并進(jìn)行展望。
本文所述的機(jī)載多維度SAR系統(tǒng)共包括6個(gè)波段,然而在本次集成校飛試驗(yàn)中,Ka波段SAR在波束指向方面存在一些問(wèn)題,為此本文主要介紹P、L、S、C、X共5個(gè)波段SAR的基本情況和處理情況。表1為各個(gè)波段SAR的基本參數(shù),圖1為各個(gè)波段SAR天線安裝位置的示意圖,圖2為SAR天線安裝的實(shí)物圖,圖3為該多維度SAR系統(tǒng)的飛行平臺(tái)。
表1 各波段SAR基本參數(shù)
圖1 各波段SAR天線安裝位置示意圖
圖2 SAR天線安裝實(shí)物圖
圖3 多維度SAR載機(jī)平臺(tái)
在上述系統(tǒng)中,如以慣導(dǎo)的位置為坐標(biāo)原點(diǎn),以飛行方向?yàn)閥方向、垂直地面方向?yàn)閦方向,各個(gè)波段SAR天線相位中心與慣導(dǎo)的相對(duì)位置關(guān)系如表2所示。
表2 各波段SAR與慣導(dǎo)之間的相對(duì)位置關(guān)系
機(jī)載多維度SAR系統(tǒng)中,每個(gè)波段SAR的成像模型與普通的機(jī)載SAR成像模型無(wú)異,只是不同波段SAR成像模型需建立在一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系下,并且為了便于成像自配準(zhǔn),參考航跡采用嚴(yán)格平行的直線。本文中,我們以垂直地平面的方向?yàn)閦軸,以成像時(shí)間內(nèi)慣導(dǎo)測(cè)量得到航跡的平均高度平面為原點(diǎn)所在的平面,以在該平面中成像中心時(shí)刻慣導(dǎo)所在位置為坐標(biāo)原點(diǎn),以在該平面中擬合的沿著飛行方向的直線為y軸,該平面中垂直飛行方向的直線為x軸。以X波段SAR為例,設(shè)其為波段1,則如圖4所示,在參考坐標(biāo)系中,波段1的SAR在方位0時(shí)刻的位置為(Δx10,Δy10,Δz10)。
圖4 波段1參考直線航跡的位置
(1)
式中,A0為P點(diǎn)的復(fù)散射系數(shù),τ為距離時(shí)間,η為方位時(shí)間,ηc為波束中心照射P點(diǎn)的時(shí)間,wr(τ)為距離包絡(luò),wa(η)為方位包絡(luò),f1為波段1中心頻率,Kr為距離調(diào)頻率,R1p(η)是P點(diǎn)與該波段SAR天線相位中心在η時(shí)刻的距離:
(2)
在成像過(guò)程中,如果采用同樣的參考直線進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,將能夠簡(jiǎn)化自配準(zhǔn)的處理過(guò)程,但是會(huì)使得有些波段SAR的運(yùn)動(dòng)誤差過(guò)大,不利于聚焦。為此對(duì)于每個(gè)波段SAR而言,應(yīng)采用各自的參考直線進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,如波段1的SAR的參考直線為l1:[Δx10,Δy10+Vη,H+Δz10]。
在上述回波模型中,會(huì)引起成像失配的因素可分為參數(shù)不同導(dǎo)致的失配和誤差導(dǎo)致的失配兩個(gè)方面,如表3所示。
表3 影響因素分析
上述表格給出了引起成像失配的參數(shù)差異原因和誤差原因,其中參數(shù)差異需要在成像處理過(guò)程中進(jìn)行一致化處理,而誤差則需要進(jìn)行定量化分析和校正。
各波段雷達(dá)采樣延遲誤差首先需要進(jìn)行標(biāo)定,本系統(tǒng)中各波段雷達(dá)均有內(nèi)定標(biāo)回路,可通過(guò)采集內(nèi)定標(biāo)信號(hào)標(biāo)定采樣延遲修正值。通過(guò)處理與分析,各個(gè)系統(tǒng)的采樣延遲修正值的相對(duì)值如表4所示,可見(jiàn),如不進(jìn)行標(biāo)校,會(huì)存在斜距上±30 m左右的偏差,導(dǎo)致失配。
表4 各波段SAR采樣延遲誤差修正量
由于各個(gè)波段SAR的天線安裝在不同的位置,并且由于姿態(tài)變化的原因,相同的方位時(shí)刻各波段天線相位中心位置是不同的,并且相對(duì)關(guān)系是時(shí)變的,其中沿方位向的位置差異將導(dǎo)致方位向的像素偏移,需要進(jìn)行計(jì)算和校正。在本次實(shí)驗(yàn)中,方位向的起始位置偏差如表5所示。
表5 各波段SAR方位向起始位置相對(duì)偏移量
由文獻(xiàn)[17]可知,存在運(yùn)動(dòng)誤差和參考高程誤差時(shí),運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償殘余誤差受二者共同影響,殘余誤差公式如式(3)所示:
ΔRres(η)≈
(3)
式中,ΔRres(η)為運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償殘余誤差,(Δx(η),0,Δz(η))為相對(duì)于參考直線航跡的運(yùn)動(dòng)誤差,其中y方向?yàn)榱悖强紤]到進(jìn)行方位向重采樣后該方向誤差較小,he為考察的目標(biāo)點(diǎn)實(shí)際高程與成像參考高程之間誤差,φ為目標(biāo)點(diǎn)處的雷達(dá)視角,α(η)為雷達(dá)照射目標(biāo)的方位向波束角。
本次集成校飛試驗(yàn)中,各個(gè)波段SAR的飛行航跡如圖5所示,在x方向上采用了各自的參考基準(zhǔn),如圖5(a)所示,而由于高度向的變化較小,參考的理想航跡采用了統(tǒng)一的高度,如圖5(b)所示。
(a) x-y平面內(nèi)的飛行航跡
(b) y-z平面內(nèi)的飛行航跡圖5 各波段SAR的飛行航跡
在成像處理過(guò)程中,采用一步運(yùn)補(bǔ)[18]的方法,對(duì)每個(gè)距離門(mén)的目標(biāo)采用參考高程下對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)誤差來(lái)進(jìn)行補(bǔ)償。為了分析運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償殘余誤差的大小,圖6~圖8給出了成像距離向中心處不同方位位置目標(biāo)在不同參考高程誤差下的合成孔徑時(shí)間內(nèi)的運(yùn)補(bǔ)殘余誤差曲線,并分析引入的成像位置偏移量。
根據(jù)上述的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償殘余誤差,可以進(jìn)行常數(shù)項(xiàng)和線性項(xiàng)的擬合,從而得到殘余誤差引入的斜距誤差和中心頻率誤差,進(jìn)而分析其導(dǎo)致的成像后距離向和方位向像素偏差[19-20],如式(4)所示,分析結(jié)果如圖9所示。
(4)
式中,
(5)
fr為所考察目標(biāo)點(diǎn)的調(diào)頻斜率,ΔRres0為ΔRres(η)的常數(shù)項(xiàng),fs為成像時(shí)采用的距離向采樣頻率。
圖6 參考高程無(wú)誤差下不同方位向目標(biāo)的運(yùn)補(bǔ)殘余誤差
圖7 參考高程誤差40 m時(shí)不同方位向目標(biāo)的運(yùn)補(bǔ)殘余誤差
圖8 參考高程誤差100 m時(shí)不同方位向目標(biāo)的運(yùn)補(bǔ)殘余誤差
從圖9的分析結(jié)果看,本多維度SAR系統(tǒng)在本次集成校飛實(shí)驗(yàn)中,當(dāng)場(chǎng)景中目標(biāo)高程與成像參考高程差小于50 m時(shí),運(yùn)補(bǔ)殘余誤差引入的距離向像素偏差不超過(guò)1個(gè)像素,但方位向像素偏差則在部分運(yùn)動(dòng)誤差比較大的情況下會(huì)超過(guò)1個(gè)像素,因此需要進(jìn)行方位向合成孔徑內(nèi)部的殘余運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償,本文采用PTA方法[18]。
(a) 距離向像素偏差
基于上述誤差分析,本文提出的機(jī)載多維度SAR成像自配準(zhǔn)方法的流程圖如圖10所示,其中各步驟具體解釋如下:
1) 提取各個(gè)波段SAR的內(nèi)定標(biāo)數(shù)據(jù),并計(jì)算其采樣延遲的修正值。
2) 根據(jù)每個(gè)SAR發(fā)射脈沖的時(shí)間戳,獲取相應(yīng)的POS數(shù)據(jù),并根據(jù)每個(gè)波段天線相位中心與POS天線相位中心之間的相對(duì)位置關(guān)系,根據(jù)姿態(tài)測(cè)量值解算每個(gè)波段SAR航跡曲線;對(duì)POS測(cè)得的航跡進(jìn)行直線擬合,得到沿著飛行方向的一條直線l0,并得到平均速度V;對(duì)于每個(gè)波段SAR航跡,基于l0擬合一個(gè)與其航跡均方根誤差最小意義下的三維偏移量,從而得到各自的航跡參考直線li。
3) 根據(jù)各個(gè)波段的多普勒帶寬和PRF,確定一個(gè)大于多普勒帶寬1.3倍,并且與各個(gè)波段SAR的PRF成整數(shù)倍關(guān)系的PRF值;本實(shí)驗(yàn)中,成像處理的PRF選為250 Hz,采用方位向降采樣抽取和FFT升采樣的方式,統(tǒng)一各個(gè)波段SAR數(shù)據(jù)的PRF。
4) 根據(jù)各個(gè)波段的信號(hào)發(fā)射帶寬和Fs,確定一個(gè)合理統(tǒng)一的Fs,通過(guò)距離向升/降采樣的方式,將采樣間隔一致化,本實(shí)驗(yàn)成像處理中Fs選用600 MHz。
5) 根據(jù)采樣延遲修正后的近距、各自的參考直線航跡、統(tǒng)一后的Fs和PRF進(jìn)行成像模型的構(gòu)建,并計(jì)算中心頻率等成像參數(shù)。
圖10 成像自配準(zhǔn)方法流程圖
6) 進(jìn)行距離向壓縮,包括距離向FFT、距離向匹配濾波、距離向IFFT;采用文獻(xiàn)[21]的一步運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償,相比于兩步運(yùn)補(bǔ),一步運(yùn)補(bǔ)的精度更高。
7) 根據(jù)各波段實(shí)際航跡和平均速度值,進(jìn)行回波的方位向重采樣。
8) 采用wk算法進(jìn)行成像,包括完成參考相位相乘、Stolt插值、方位向IFFT等操作;其中根據(jù)第2)步得到的方位向偏移量進(jìn)行方位向線性相位相乘,以實(shí)現(xiàn)方位向?qū)?zhǔn)。
9) 采用PTA對(duì)孔徑內(nèi)運(yùn)動(dòng)誤差進(jìn)行補(bǔ)償,以減小殘余誤差對(duì)圖像質(zhì)量和自配準(zhǔn)的影響。
10) 計(jì)算兩波段間基線導(dǎo)致的距離向偏差,如圖11所示,兩波段間基線ΔL導(dǎo)致同一目標(biāo)點(diǎn)T在兩波段圖像上位于不同的距離門(mén)處,因此需要計(jì)算基線導(dǎo)致的距離向偏差值;根據(jù)該基線導(dǎo)致的距離向偏差值進(jìn)行sinc插值,糾正這一隨距離門(mén)變化的偏差。
圖11 兩波段間基線示意圖
以上步驟在成像過(guò)程中選擇一個(gè)波段數(shù)據(jù)作為參考,其他波段的相關(guān)參數(shù)均和該波段進(jìn)行比較和計(jì)算,則通過(guò)上述步驟得到的即是自配準(zhǔn)的圖像。
2020年10月8日,中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院研究團(tuán)隊(duì)在甘肅省酒泉市敦煌陽(yáng)關(guān)林場(chǎng)開(kāi)展飛行試驗(yàn)。六波段雷達(dá)同時(shí)工作,P、L、S、X波段工作在全極化模式,C和Ka波段工作在全極化干涉1 m分辨率模式,飛行海拔4 500 m左右。圖12藍(lán)色實(shí)線展示了飛行航線,圖13為觀測(cè)區(qū)域的光學(xué)影像。
圖12 飛行航跡示意圖
圖13 觀測(cè)區(qū)域光學(xué)影像
下面首先給出不進(jìn)行自配準(zhǔn)處理,而是各個(gè)波段分別成像處理的斜距圖像,如圖14所示,從(a)到(e)分別是P、L、S、C、X波段的SAR圖像,其中C波段給出的是干涉中的主圖像數(shù)據(jù)處理結(jié)果??梢钥吹叫本鄨D像在方位和距離向均存在偏移和比例不一致現(xiàn)象。圖15給出了利用本文自配準(zhǔn)處理方法得到的斜距圖像,可以看到各波段圖像在本方法成像之后即可實(shí)現(xiàn)較好的配準(zhǔn)效果。圖16給出了自配準(zhǔn)處理各個(gè)極化通道Pauli分解后的偽彩色合成圖。圖17以棋盤(pán)格拼貼的形式給出了本方法自配準(zhǔn)成像后各個(gè)波段的圖像鑲嵌效果,為了便于辨識(shí)邊界以目視判斷配準(zhǔn)效果,此處故意將各個(gè)波段圖像進(jìn)行了不同程度的亮度調(diào)節(jié),可見(jiàn)圖像中的道路、農(nóng)田邊界等均無(wú)縫銜接,證明了各波段圖像之間實(shí)現(xiàn)了良好的成像自配準(zhǔn)。為了定量化地衡量自配準(zhǔn)精度,本文采用SAR-SIFT[22-23]方法進(jìn)行特征點(diǎn)自動(dòng)提取和配準(zhǔn)。以S波段SAR圖像為參考圖像,與P、L、C、X各波段圖像進(jìn)行匹配,分別提取到99、141、203、381個(gè)匹配點(diǎn),其中S和C波段圖像匹配點(diǎn)如圖18所示。統(tǒng)計(jì)匹配點(diǎn)像素偏差的均方根如表6所示,可見(jiàn)本方法達(dá)到的成像自配準(zhǔn)精度在1個(gè)像素以內(nèi),驗(yàn)證了本文誤差分析的正確性和自配準(zhǔn)處理方法的有效性。
表6 各波段SAR圖像特征點(diǎn)的配準(zhǔn)精度
圖14 未進(jìn)行自配準(zhǔn)成像的結(jié)果圖
圖15 自配準(zhǔn)成像的結(jié)果圖
圖17 各波段成像結(jié)果的棋盤(pán)格顯示
圖18 S波段與C波段SAR圖像特征點(diǎn)匹配結(jié)果
本文介紹了中科院空天院牽頭研制的一部機(jī)載多維度SAR系統(tǒng)及其集成校飛實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的情況,指出了自配準(zhǔn)成像處理的必要性,并全面梳理了影響配準(zhǔn)的系統(tǒng)參數(shù)和誤差源。在此基礎(chǔ)上結(jié)合飛行實(shí)驗(yàn)的實(shí)際參數(shù),對(duì)誤差源影響進(jìn)行了定量化計(jì)算和分析,并提出了一套完整的成像自配準(zhǔn)處理方法。利用該方法對(duì)飛行實(shí)驗(yàn)獲取的多維度SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,自配準(zhǔn)精度可達(dá)到一個(gè)像素以內(nèi),驗(yàn)證了誤差分析的正確性和自配準(zhǔn)方法的有效性,同時(shí)也間接驗(yàn)證了該多維度SAR系統(tǒng)設(shè)計(jì)的合理性。本文自配準(zhǔn)處理方法為多維度SAR數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析提供了良好的基礎(chǔ),后續(xù)可以此自配準(zhǔn)的單視復(fù)圖像為基礎(chǔ),開(kāi)展典型目標(biāo)在多波段多極化下的圖像特征和目標(biāo)特性分析以及地物分類(lèi)等研究工作。