SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE
STAVEBNÁ FAKULTA
VYUŽITIE RADAROVEJ INTERFEROMETRIE NA
TVORBU DIGITÁLNEHO MODELU TERÉNU
BAKALÁRSKA PRÁCA
SvF-5326-9494
2014
Martin LEŠKO
SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE
STAVEBNÁ FAKULTA
VYUŽITIE RADAROVEJ INTERFEROMETRIE NA
TVORBU DIGITÁLNEHO MODELU TERÉNU
BAKALÁRSKA PRÁCA
SvF-5326-9494
Študijný program:
Geodézia a kartografia
Číslo študijného odboru:
5.1.3
Názov študijného odboru:
Geodézia a kartografia
Školiace pracovisko:
Katedra geodetických základov
Vedúci záverečnej práce/konzultant: Ing. Matúš Bakoň/Ing. Juraj Papčo, PhD.
Bratislava 2014
Martin LEŠKO
2
3
4
5
Prehlásenie
Čestne prehlasujem, že na bakalárskej práci som pracoval samostatne na základe vlastných
teoretických a praktických poznatkov, konzultácii a štúdia odbornej literatúry, ktorej úplný
prehľad je uvedený v zozname použitej literatúry.
LEŠKO Martin
6
Poďakovanie
Ďakujem vedúcemu bakalárskej práce Ing. Matúšovi Bakoňovi a konzultantovi Ing.
Jurajovi Papčovi, PhD. za cenné rady a odborné vedenie pri vypracovaní tejto práce.
Ďakujem všetkým, ktorí si prácu prečítali ešte pred jej dokončením a svojimi názormi
prispeli k jej vylepšeniu. Poďakovať chcem aj mojej matke za poskytnutú pomoc
a morálnu podporu nielen počas vypracovania bakalárskej práce ale počas celého
bakalárskeho štúdia.
Moje poďakovanie patrí aj Petarovi Marinkovicovi za jeho reakciu na moju žiadosť
o pomoc pri spracovaní digitálneho modelu terénu.
7
Abstrakt
Záujmom práce je technológia radarovej interferometrie predstavujúca jednu
z najprogresívnejších metód diaľkového prieskumu. Teoretická časť oboznamuje čitateľa
s terminológiou a poskytuje informácie o základných princípoch metódy. Úlohou je
oboznámiť záujemcov o túto problematiku so zdrojmi chýb a tvorbou interferometrického
obrazu – interferogramu. Jeho tvorba je spolu so spracovaním digitálneho modelu terénu
uvedená v popise praktickej činnosti. Pri práci bolo použité rozhranie programu Next ESA
SAR Toolbox. Ide o prvé spracovanie tohto typu na reálnych dátach zo Slovenska.
Využitie novej technológie sa nezaobišlo bez problémov. Tie sú spolu s ich riešením
popísané a vysvetlené. Na záver je čitateľ informovaný o kvalite výsledného produktu
a možnostiach jeho ďalšieho využitia.
Kľúčové slová
Interferogram, ENVISAT, radarová interferometria, rozbalenie fázy.
8
Abstract
The interest of this work is the satellite radar interferometry which represents one of
the most progressive methods of remote sensing. Theoretical part introduces the reader
with the terminology and provides information on basic principles of this method. The
mission of this work is to notify readers about the topic of the generation of interferometry
image – interferogram and the origin of errors in it. Interferogram generation and
processing of digital terrain model (DTM) are described together with the practical
experiment. Creation of interferogram and DTM was provided by Next ESA SAR Toolbox
(NEST) software. It is the first processing of this type with exploitation of real data from
Slovakia. There were some problems during working with a new technology. Problems an
solutions are described and explained. The reader is informed about the quality of resultant
product and possibilities of its further exploitation.
Keywords
ENVISAT, interferogram, phase unwrapping, Radar Interferometry.
9
Obsah
Zoznam príloh .......................................................................................................................... 11
Zoznam skratiek a značiek ....................................................................................................... 12
Zoznam obrázkov .................................................................................................................... 13
Zoznam tabuliek ...................................................................................................................... 14
1 Úvod ................................................................................................................................... 15
2 Vývoj radarovej interferometrie .......................................................................................... 17
3 Základné princípy radarovej interferometrie ...................................................................... 20
3.2 Fyzikálne princípy ..................................................................................................... 20
3.3 Geometrické princípy ................................................................................................ 22
4 Zdroje chýb ......................................................................................................................... 24
4.1 Fázové chyby .............................................................................................................. 24
4.2 Metrologické chyby .................................................................................................... 27
4.2 Chyby spôsobené členitosťou terénu .......................................................................... 27
5 Interferometria..................................................................................................................... 29
5.1 Obraz povrchu Zeme .................................................................................................. 29
5.2 Parametre výberu interferometrickej snímkovej dvojice............................................ 29
5.3 Interferogram a vznik interferometrického obrazu ..................................................... 32
5.4 Posúdenie kvality interferogramu ............................................................................... 35
6 Praktické spracovanie digitálneho modelu terénu............................................................... 37
6.1 Riešenie problémov .................................................................................................... 44
7 Záver ................................................................................................................................... 46
Literatúra ................................................................................................................................... 48
10
Zoznam príloh
Príloha 1 – Prehľad družíc radarovej interferometrie
Príloha 2 – Produkty procesu tvorby DMT
Príloha 3 – Digitálne modely mesta Bratislava a ich výškové profily
11
Zoznam skratiek a značiek
DInSAR – Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar
DMT – digitálny model terénu
DTM – digital terrain model
ENVISAT – Environmental Satellite
ESA – European Space Agency
GCP – Ground Control Points
InSAR – Interferometric Synthetic Aperture Radar
NEST – Next ESA SAR Toolbox
SAR – Synthetic Aperture Radar
SLAR – Side Looking Aperture Radar
SRTM – Shuttle Radar Topography Mission
12
Zoznam obrázkov
Obr. 2.1: Satelit SEASAT, satelit ERS-1.................................................................................. 19
Obr. 2.2: Satelit SENTINEL-1 ................................................................................................ 19
Obr. 3.1: Elektromagnetická vlna a jej charakteristiky ........................................................... 21
Obr. 3.2: Geometria akvizície zemského povrchu ................................................................... 23
Obr. 4.1: Interferometrický trojuholník ................................................................................... 27
Obr. 4.2: Chyby spôsobené lokálnym sklonom terénu ............................................................ 28
Obr. 5.1: Interferometrická konfigurácia družíc ...................................................................... 30
Obr. 5.2: Vzostupná a zostupná dráha družice ........................................................................ 31
Obr. 5.3: Výpočet fázy a zmena výšky susedných cieľov povrchu ......................................... 32
Obr. 5.4: Geometrický vzťah interferometrickej základne a jej vektorových zložiek ............. 33
Obr. 6.1: Model satelitu ENVISAT ......................................................................................... 37
Obr. 6.2: Definovanie subsetu snímok ..................................................................................... 39
Obr. 6.3: Ohraničenie záujmovej oblasti na mape sveta .......................................................... 39
Obr. 6.4: Nastavenia koregistrácie ........................................................................................... 40
Obr. 6.5: Rozbalenie fázy ........................................................................................................ 42
Obr. 6.6: Porovnanie výškových profilov ................................................................................ 43
13
Zoznam tabuliek
Tab. 4.1 Chyby merania a spracovania ................................................................................... 24
Tab. 6.1 Najvhodnejšie snímkové dvojice .............................................................................. 38
14
1
Úvod
Už od raných počiatkov sa ľudstvo snažilo poznávať svet vo svojom okolí.
Pamäťová kapacita mozgu však nedokázala zahrnúť obrovské množstvo zozbieraných
údajov. Preto sa ľudia rozhodli zaznamenávať všetky poznatky na média (v minulosti
hlinené tabuľky, dnes virtuálna pamäť). Výsledkom tejto činnosti sú mnohé hodnotné
diela, medzi ktoré sa nepochybne zaraďujú mapy. Tvorba máp bola spočiatku jednoduchá,
nevyžadovala žiadnu presnosť. V podstate sa dá hovoriť o maľbách (neskôr kresbách),
ktorým nepredchádzal zber dát v teréne. Ľudstvo sa však vyvíjalo a spolu s ním aj všetky
jeho aktivity. Dôkazom toho sú ohromujúce zmeny v technológii tvorby máp. Od meraním
nepodloženého zakresľovania terénu prešla ľudská spoločnosť k využívaniu presných
zariadení na meranie a monitorovanie zemského povrchu. Najviac rozvíjajúcou oblasťou
zaoberajúcou sa zobrazovaním povrchu Zeme je v súčasnosti diaľkový prieskum (angl.
Remote Sensing), ktorý zahŕňa fotogrametriu a družicovú geodéziu.
Družicové systémy zaujali významné miesto v živote človeka. Okrem navigácie,
komunikácie a obchodu slúžia družice aj vedeckým účelom a monitorovaniu zemského
povrchu (alebo jeho častí), s ktorým jednoznačne súvisí topografické mapovanie. Jeho
výsledkom nie sú v súčasnosti len analógové mapy ale prevažne digitálne modely terénu
i reliéfu zaznamenané na rôznych elektronických médiách. Nové družicové technológie
prinášajú metódy posúvajúce presnosť mapovania na ohromujúco vysokú úroveň. Jednou
z týchto metód je radarová interferometria (angl. Radar Interferometry).
Radarová interferometria je jednou z najdynamickejšie rozvíjajúcich sa metód
diaľkového prieskumu. Jej technológia nachádza uplatnenie najmä pri určovaní deformácií
zemského povrchu s čím súvisí monitorovanie prírodných nebezpečenstiev (zemetrasenia,
vulkanická činnosť, zosuvy pôdy, pohyby ľadovcových čiapok) a ich dopadom na životné
prostredie. Fyzikálne princípy metódy rozširujú jej pole pôsobnosti na určovanie typu
krajinnej pokrievky a okrem monitorovania zmien životného prostredia radarová
interferometria umožňuje realizovať topografické mapovanie zemského povrchu.
Najvyššiu presnosť dosahujú metódy radarovej interferometrie pri určovaní
deformácií. Subcentimetrová (pod jeden centimeter) presnosť prekvapila aj ľudí
podieľajúcich sa na vývoji týchto metód.
Výsledkom topografického mapovania je digitálny model terénu (aj reliéfu, predmetom
tejto práce je však digitálny model terénu skratkovo označovaný ako DMT) dosahujúci
nižšiu presnosť, rádovo niekoľko metrov až desiatok metrov. Presnosť závisí od viacerých
15
aspektov, ktoré nemožno vylúčiť z procesu získavania obrazu zemského povrchu a jeho
spracovania. Táto práca poukazuje na jednotlivé aspekty znižujúce presnosť výsledného
digitálneho modelu terénu, pričom boli na spracovanie použité dostupné snímky
zachytávajúce oblasť mesta Bratislava. Uvedené územie je charakteristické svojim
rovinatým tvarom, ktorý je menej vhodný na mapovanie metódami radarovej
interferometrie ako terén členitý. Ďalšie aspekty vplývajúce na presnosť spracovania budú
uvedené a popísané v ďalších častiach práce.
Pri charakterizovaní presnosti digitálneho modelu terénu sa nesmie zabúdať na
interferogram. Môže sa definovať ako medzivýsledok pri spracovaní DMT. Od presnosti
vytvoreného interferogramu závisí aj presnosť výsledku spracovania. Z uvedeného
tvrdenia vyplýva, že časť aspektov vplývajúcich na presnosť DMT ovplyvňuje aj tvorbu
interferogramu. Preto je potrebné zvoliť správne datasety (snímky z družice) a precízne
vykonať všetky kroky procesu spracovania a tvorby DMT. Všetky tieto skutočnosti
charakterizuje a vysvetľuje táto práca.
V tomto diele budú čitateľovi poskytnuté terminologické základy ako aj teoretické
informácie o technológii radarovej interferometrie umožňujúce lepšie pochopiť proces
tvorby DMT a jeho dosiahnutú presnosť.
16
2
Vývoj radarovej interferometrie
História radarovej interferometrie bezprostredne súvisí s vývojom technológie
využívajúcej elektromagnetické vlnenie. Prvý podnet k objavu elektromagnetického
spektra dal Michael Faraday (1791 – 1867), ktorý pri realizácii svojich experimentov
dospel k záveru, že šírenie elektrického poľa dosahuje konečnú rýchlosť. Týmto názorom
sa začal zaoberať James Clerk Maxwell (1831 – 1879). Pri experimentálnej činnosti
vychádzal prevažne z Faradayovho zákona elektromagnetickej indukcie v kombinácii
napríklad s Columbovým zákonom a Biot-Savartovým zákonom. Na základe dosiahnutého
výsledku Maxwell vytvoril teóriu elektromagnetického poľa, ktorú doložil diferenciálnymi
rovnicami známymi ako Maxwellové rovnice. Použitím svojich rovníc a undulačnej
(vlnovej) teórie Christiaana Huygensa (1629 – 1695) vypočítal, že rýchlosť šírenia
elektromagnetickej vlny je zhodná s rýchlosťou šírenia svetla z čoho usúdil, že svetlo patrí
do spektra elektromagnetického poľa. Maxwellova teória bola experimentálne dokázaná
v roku 1888. Za týmito pokusmi stál Heinrich Rudolf Hertz (1857 – 1894), ktorý zhotovil
vlastný prístroj na vysielanie rádiových vĺn s frekvenciou UHF. Prínos Hertzovej práce
nepozostával
len
z dokázania
elektromagnetického
poľa,
odmeral
aj
dĺžku
elektromagnetických vĺn a vo svojich štúdiách spracoval niektoré ich vlastnosti, napríklad
odraz, lom, ohyb alebo interferenciu.
Prvýkrát sa princípy elektromagnetického poľa uplatnili v praktickom živote človeka
vynájdením bezdrôtovej telegrafie. Ďalší vývoj v tejto oblasti spôsobil rozvoj
rádiotechniky a elektroniky.
V roku 1904 Christian Hülsmeyer (1881 – 1957), technik zaoberajúci sa
vysokofrekvenčným žiarením, realizoval prvé pokusy s cieľom detekovať objekty
prostredníctvom radaru (angl. Radio Detection and Ranging). Svoje zariadenie,
telemobilskop,
nainštaloval
na
lode
plávajúce
v
hmle.
Zariadenie
vysielalo
elektromagnetické vlny a následne zachytilo ich odrazené zložky. Takto sa v hmlovitom
prostredí lokalizoval objekt, ktorý nebolo možné zachytiť voľným okom ani žiadnou
umelou optickou sústavou.
O rozsiahlu praktickú aplikáciu radarovej technológie sa zaslúžila druhá svetová vojna
(1939 – 1945). Využívanie radaru výrazne pomohlo Veľkej Británii ubrániť sa nemeckým
útokom, pričom sa tieto zariadenia postupne stali dôležitou súčasťou vojenských lietadiel.
Ďalším pokrokom bolo využívanie technológie veľmi krátkych vĺn, ktoré sa uplatnili
pri satelitnom prenose televíznych, rozhlasových i telefónnych signálov a pri stále viac sa
17
rozvíjajúcej navigácii (prevažne leteckej a námornej). V 70-tych rokoch 20-teho storočia
sa radarová technológia uplatnila pri diaľkovom prieskume. Prvé radary tohto typu, SLAR
(angl. side looking aperture radar), sa nemohli kvôli svojej rozlišovacej schopnosti
umiestňovať na satelity, pretože táto schopnosť výrazne závisela od veľkosti antény.
Umiestnenie antén s veľkými rozmermi na obežnú dráhu je aj v súčasnosti dosť
komplikované a technológia použitá na ich riadenie počas prevádzky vyžaduje neúmerné
množstvo financií. Riešenie priniesol nový typ radaru označovaný ako SAR (angl.
Synthetic Aperture Radar). Jeho rozlíšenie nezáviselo od veľkosti antény. Zmena
rozlišovacej
schopnosti
sa
dosiahla
využívaním
úzkej
časti
pulzu
pomocou
Dopplerovského princípu (Bakoň, 2010).
Prvou organizáciou, ktorá na obežnú dráhu Zeme vypustila satelit s touto technológiou je
NASA. Spomenutý satelit sa označoval SEASAT. Misia SEASAT poskytovala jediné
dostupné dáta, preto NASA zrealizovala misie raketoplánov SIR-A v roku 1981 a SIR-B
v roku 1984 (Girmala, 2006). Výsledkom misií bol vierohodne zmapovaný zemský povrch
a cenné informácie o jeho fyzikálnych vlastnostiach. Táto skutočnosť odštartovala rozvoj
technológie radarovej interferometrie, preto bola na obežnú dráhu Zeme v roku 1987
vypustená družica COSMOS (Sovietsky zväz) a Európska vesmírna agentúra (angl.
European Space Agency, ESA) v roku 1992 uviedla do prevádzky družicu ERS-1 a o tri
roky neskôr ERS-2. Misie týchto satelitov poskytli vedeckým spoločnostiam obrovské
množstvo dát. Vesmírny program spoločnosti ESA napodobnila Kanada satelitom
RADARSAT vyslaným v roku 1995. Túto technológiu postupne začali využívať ďalšie
krajiny sveta. Najznámejšie sú misie japonských satelitov JERS-1 (1992), JERS-2 (1999)
a nemecko-talianského satelitu SIR-C/X-SAR (1994). Satelit ENVISAT, vyslaný
spoločnosťou ESA, zahŕňal ASAR (angl. Advanced Synthetic Aperture Radar), ktorý
predstavoval vylepšenie technológie SAR.
3. apríla tohto roku ESA vypustila nový satelit SENTINEL-1, ktorý zahŕňa doposiaľ
najmodernejšie technologické vybavenie radarovej interferometrie. Na rozdiel od družice
ENVISAT, SENTINEL-1 výlučne slúži monitorovaniu povrchu Zeme len touto
technológiou, čo vedie k vysokým očakávaniam v oblasti rozlíšenia a presnosti
vytvorených datasetov. Už 4. apríla tento satelit potešil vedeckú obec svojimi prvými
datasetmi zemského povrchu.
Prehľad družíc využívajúcich technológiu radarovej interferometrie čitateľ získa
nahliadnutím do prílohy 1, v ktorej nájde aj informácie o dobe ich funkčnosti.
18
Obr. 2.1:
1: Satelit SEASAT (vľavo),
(v
satelit ERS-11 (vpravo)
Obr. 2.2:
2: Satelit SENTINEL-1
SENTINEL (https://earth.esa.int/web/guest/home
https://earth.esa.int/web/guest/home)
19
3
Základné princípy radarovej interferometrie
Satelity technológie radarovej interferometrie realizujú primárny zber dát zo svojich
obežných dráh. Pri tomto zbere využívajú aktívny snímací systém. Zatiaľ čo pasívny
snímací systém zachytáva prirodzene emitované elektromagnetické žiarenie a žiarenie
reflektované povrchom Zeme, aktívny snímací systém generuje vlastné elektromagnetické
žiarenie vysielané smerom k zemskému povrchu. Po kontakte s terénom, príp. reliéfom sa
žiarenie odrazí a vráti sa späť do vysielača. Odrazené žiarenie zahŕňa dve základné
informácie,
ktoré
vytvárajú
obraz
zemského
povrchu:
amplitúdu
a fázu
elektromagnetického žiarenia. Pred podrobnejším popisom týchto veličín je potrebné
spomenúť, že aktívny snímací systém rozširuje možnosti prevádzky aj na nočné hodiny čo
je veľkou výhodou oproti pasívnemu systému klasickej fotogrametrie.
3.1
Fyzikálne princípy
Ako už bolo spomenuté v úvode tejto kapitoly, odrazený elektromagnetický signál
poskytuje informácie o amplitúde a fáze žiarenia, ktoré sa spolu s vlnovou dĺžkou zaraďujú
medzi základné charakteristiky elektromagnetickej vlny a tá ma v tomto prípade po prvom
priblížení tvar sínusoidy.
Vlnová dĺžka λ predstavuje vzdialenosť medzi dvoma bodmi ležiacimi na vlne,
ktoré nasledujú po sebe a dosahujú rovnaké hodnoty amplitúdy a fázy(Girmala, 2006). Na
základe vlnovej dĺžky sa rozlišujú jednotlivé druhy žiarenia a súčasne aj jeho schopnosť
prenikať atmosférickými či meteorologickými podmienkami a vegetáciou. Technológia
radarovej interferometrie využíva mikrovlnnú časť elektromagnetického spektra, ktorého
vlny dosahujú dĺžku 2,40 – 30,00 centimetrov. Tento rozmer umožňuje prenikať
generovanému žiareniu dažďovou oblačnosťou, hmlou a čiastočne vegetáciou. Vďaka
využívaniu mikrovlnného žiarenia je metóda radarovej interferometrie nezávislá od
počasia.
Amplitúda sa definuje ako maximálna výchylka vlny v kladnom aj zápornom smere.
Pomocou nej je možné popísať intenzitu vĺn. Amplitúda odrazeného žiarenia poskytuje
cenné informácie o type povrchu, pretože závisí od jeho vlastností. Príkladom môže byť
odrazivosť jednotlivých častí zemského povrchu. Oblasti zemského povrchu s vysokou
hodnotou odrazivosti sa zobrazujú svetlejšie ako lokality s nízkou odrazivosťou.
20
Fáza žiarenia φ opisuje kmitavý pohyb, pričom je chápaná ako hodnota určujúca
relatívnu polohu na vlne v čase. Relatívna poloha sa vzťahuje k začiatku vlnenia a fáza
môže nadobúdať hodnoty v intervale - π až π . Z hľadiska tvorby DMT je fáza dôležitá,
pretože pri kombinácii dvoch snímok sa používa na tvorbu interferogramu. Fáza
odrazeného žiarenia závisí od vzdialenosti medzi vysielačom a miestom odrazu.
Obr. 3.1: Elektromagnetická vlna a jej charakteristiky (Bakoň, 2010)
Vyslaný impulz sa odráža od jednotlivých cieľov nachádzajúcich sa v rôznych
vzdialenostiach od zdroja žiarenia – antény. Tieto vzdialenosti spôsobujú oneskorenia
medzi prenosom a prijímaním signálu. Vzhľadom k takmer sínusovému charakteru
prenosového žiarenia oneskorenie τ predstavuje ekvivalent k zmene fázy φ (ESA, InSAR
Principles). Takto charakterizovaná fáza elektromagnetického žiarenia sa vyjadruje
nasledujúcim vzťahom (ESA, InSAR Principles):
φ=
2π
4π
2R =
R
λ
λ
(3.1)
kde R je vzdialenosť medzi zdrojom žiarenia a cieľom na Zemi.
V rámci časti venujúcej sa fyzikálnym princípom radarovej interferometrie je vhodné
upozorniť na skutočnosť, že tieto satelity vysielajú na troch pásmach – L, C, X. Pásmo L
zahŕňa žiarenie s vlnovou dĺžkou 15,00 – 30,00 cm s frekvenciou 1 – 2 GHz. Pásmo C
využíva žiarenie s vlnovou dĺžkou 3,75 – 7,50 cm s frekvenciou 4 – 8 GHz. S najkratšími
vlnovými dĺžkami, 2,40 – 3,75 cm, pracujú družice, ktoré vysielajú na pásme X.
Frekvencia signálu je 8,00 – 12,50 GHz pričom signál týchto družíc dokáže prenikať
niektorými typmi vegetácie. Satelit ENVISAT, ktorého datasety boli použité na
21
spracovanie DMT v tejto práci, využíval pásmo C (v roku 2012 ESA stratila kontakt
s družicou ENVISAT čo sa pokladá za ukončenie jej prevádzky).
3.2
Geometrické princípy
V prípade geometrických princípov ide o geometriu akvizície (snímania) nepretržite
realizovanú satelitmi radarovej interferometrie. Každý satelit má svoju obežnú dráhu, po
ktorej sa pohybuje. Anténa sa inštaluje do roviny približne kolmej na túto dráhu ale
zemský povrch sníma v šikmom smere kvôli zabezpečeniu priestorového rozlíšenia
objektov. Úlohou takto situovanej antény je vysielať smerom k zemskému povrchu
elektromagnetické pulzy a následne zachytiť ich odraz.
Pri geometrii akvizície zohrávajú dôležitú úlohu dva uhly – uhol pohľadu a uhol
dopadu. V ideálnej situácii sú ich veľkosti totožné. Pod touto situáciou sa myslí plochá
Zem. Samozrejme, v praxi je tento prípad v dôsledku zakrivenia zemského povrchu
nerealizovateľný preto sa hodnoty uhlov líšia. Veľkosť uhla pohľadu (angl. off-nadir) sa
pohybuje v intervale 20 – 60 stupňov. Jeho hodnota závisí od konštrukcie satelitu. Uhol
pohľadu sa definuje ako uhol Θ zvieraný šikmým smerom vysielaného signálu (smer,
v ktorom anténa sníma Zem) a zemskou normálou, ktorá prechádza satelitom. Uhol dopadu
(angl. incidence angle) Θ i sa nachádza medzi zemskou normálou prechádzajúcou bodom
dopadu elektromagnetického žiarenia a smerom šírenia sa signálu (smerom vysielaného
signálu).
Smer šírenia sa signálu je definovaný ako šikmý smer (angl. slant range direction),
ktorý charakterizuje vzdialenosť medzi anténou a pozemným cieľom. Jeho ortogonálny
priemet na zemský povrch sa označuje ako priečny smer (angl. ground range direction)
a zodpovedá geografickej vzdialenosti cieľa a antény, ktorá je na zemskom povrchu
realizovaná ortogonálnym priemetom nazývaným nadir (angl. nadir) N príp. subsatelitný
bod (angl. subsatellite point). Ďalším priemetom na zemský povrch je ortogonálny priemet
dráhy družice nazývaný pozemná trasa (angl. ground track). V podstate kopíruje pohyb
družice na zemskom povrchu. Rovnobežný smer s dráhou letu satelitu a teda aj
s pozemnou trasou na zemskom povrchu je azimut (angl. azimuth).
Dôležitou charakteristikou je aj vertikálna vzdialenosť medzi subsatelitným bodom
a družicou definovaná ako výška (angl. altitude) H družice. V prípade ENVISAT je to 790
kilometrov nad zemským povrchom.
22
Pri monitorovaní Zeme satelity vytvárajú pás, ktorý vzniká dopadom elektromagnetického
žiarenia. Takto iluminovaná časť povrchu Zeme jedným pulzom elektromagnetického
žiarenia
renia sa nazýva stopa antény.
Podmienkou geometrie akvizície je, aby uvedené geometrické charakteristiky (okrem
stopy antény) ležali v jednej rovine približne kolmej na dráhu družice. Grafické zobrazenie
tejto geometrie sa nachádza v Obr. 4.
Obr. 3.2: Geometria akvizície zemského
zemského povrchu (Bakoň,
(Bakoň 2010)
Šikmý smer a azimut spolu s fázou φ predstavujú radarové súradnice, ktoré sa
transformujú na súradnice zvoleného referenčného
referen ného systému ale len za podmienky, že sú
známe geometrie akvizície
zície oboch datasetov.
23
4
Zdroje chýb
V priebehu akvizície aj samotného spracovania DMT dochádza k prenosu
a hromadeniu chýb dôsledkom čoho sa zhoršuje kvalita jednotlivých produktov procesu
spracovania, čo v niektorých prípadoch môže viesť k úplnému znemožneniu tvorby
výsledného produktu. Niektoré z chýb je možné redukovať zlepšovaním používaného
systému, iné chyby zase vhodným výberom a následne spracovaním dát. Avšak nikdy sa
nedajú odstrániť alebo redukovať všetky zdroje chýb. V podstate každý výsledný produkt
bude zaťažený chybami ale spracovateľ, ktorý pozná ich zdroj a príčinu dokáže ovplyvniť
mieru s akou vstupujú do procesu tvorby a s akou ovplyvňujú konečný DMT (Hanssen,
2010).
Tab. 4.1 Chyby merania a spracovania prepracované z (Hanssen, 2010)
Kategória chyby
Typ chyby
Tepelná dekorelácia
Geometrická dekorelácia
Dekorelácia spôsobená Dopplerovým
Fázové chyby
centroidom
Časová dekorelácia
Dekorelácia spôsobená spracovaním
Dekorelácia vplyvu atmosféry
Chyba základne
Metrologické chyby
Chyba polohy nosiča
Chyba zo vzdialenosti
Zhustenie
Chyby spôsobené členitosťou terénu
Prekrytie
Tieň
4.1
Fázové chyby
Výsledná koherencia závisí od jednotlivých faktorov dekorelácie a jej hodnota sa
môže podľa (Hanssen, 2010) určiť zo vzťahu:
γ tot = γ geom γ DC γ vol γ thermalγ temporalγ processin g
(4.1)
24
γ tot - celková koherencia
γ geom - geometrická dekorelácia
γ DC - dekorelácia spôsobená Dopplerovým centroidom
γ vol - dekorelácia spôsobená preniknutím radarovej vlny do vegetácie
γ thermal - dekorelácia spôsobená tepelným šumom
γ temporal - časová dekorelácia
γ processin g - dekorelácia spôsobená spracovaním
Ku geometrickej dekorelácii dochádza v dôsledku pozorovania bodu pod mierne
odlišnými uhlami, preto zachytené príspevky jednotlivých cieľov v rámci jedného pixla
budú odlišné. Táto skutočnosť sa prejaví aj v celkovej hodnote pixla. Mierne odlišné uhly
spôsobujú aj malé zmeny vzdialenosti medzi vysielačom a náhodne usporiadanými cieľmi
na zemskom povrchu. Výsledkom sú náhodné signály spôsobujúce pokles korelácie, ktorý
ja definovaný ako geometrická dekorelácia.
Rozsah snímaného územia sa podarilo zväčšiť využitím Dopplerového princípu a to
tak, že spolu s vhodnou kombináciou zbieraných dát sa vytvorí syntetizujúca clona, ktorej
rozmer presahuje veľkosť akejkoľvek uvažovanej antény. Ale rozdiel medzi frekvenciami
Doplerovského centroidu (stredmi týchto frekvencií) medzi dvoma akvizíciami spôsobí
dekoreláciu. V tomto prípade sa hovorí o azimutálnom ekvivalente geometrickej
dekorelácie.
Tepelná dekorelácia vzniká ako dôsledok nenulovej teploty v čase akvizície
a zároveň pozorovaním objektov rôznej teploty. Zosilnenie signálu však umožňuje znížiť
vplyv tejto chyby.
Časová dekorelácia výrazne závisí od skúmaného terénu, pretože ten sa v čase medzi
dvoma akvizíciami môže zmeniť. V extrémnych prípadoch sú tieto zmeny spôsobené
prírodnými katastrofami (zosuvy pôdy, zemetrasenia, vulkanická činnosť) ale najčastejšími
vplyvmi sú napríklad rast vegetácie, stavebná činnosť, erózia a pod. Oblasti zarastené
vegetáciou a vodné plochy sa dokážu meniť v priebehu milisekúnd, preto ich dekorelácia
spôsobuje nízke hodnoty koherencie. Naopak zastavané plochy, pohoria bez vegetácie
alebo kamenité púšte vykazujú nízku dekoreláciu a teda vysoké hodnoty koherencie, ktoré
si dokážu udržať aj niekoľko rokov.
25
V dôsledku uvedených vplyvov sa volí čo najkratší možný čas medzi dvoma po sebe
nasledujúcimi akvizíciami tej istej oblasti, aby nastali čo najmenšie zmeny, v ideálnom
prípade žiadne zmeny.
Od použitého vlnového pásma závisí dekorelácia spôsobená prenikaním radarovej
vlny vegetáciou. Napríklad pásmo C, na ktorom vysielal aj ENVISAT, nedokáže prenikať
vegetáciou, preto aj v oblastiach s malým množstvom vegetácie spôsobí vysoké hodnoty
dekorelácie. Ale pásmo L (japonské satelity JERS-1, JERS-2) prenikne aj vegetáciou
výsledkom čoho sú nižšie hodnoty tejto dekorelácie.
Pri spracovaní a tvorbe interferogramu a následne DMT dochádza k prenosu
a hromadeniu chýb. Preto sa aj v prípade spracovania hovorí o dekorelácii. K prenosu chýb
dochádza pri každom kroku tvorby DMT. Najväčšími zdrojmi chýb sú dva základné kroky:
koregistrácia a prevzorkovanie (v programe NEST realizované súčasne), rozbalenie fázy.
Pri koregistrácii dochádza k vzniku náhodného šumu v dôsledku nezodpovedajúcich si
signálov susedných pixlov, ktoré sa pri tomto procese zlúčia dokopy. Pri prevzorkovaní ide
hlavne o chyby z interpolácie kontinuálneho signálu na mriežku jedného datasetu.
Podrobnejšie informácie o tejto chybe sa nachádzajú v (Hanssen, 2010).
V prípade rozbalenia fázy je výhodné používať viacej snímkových dvojíc, pretože
vzhľadom na zložitosť tohto kroku spracovania sa aj zdroj chýb hľadá veľmi ťažko.
Výsledok rozbalenia nie je vždy jednoznačný a rovnaký, zároveň existuje viacej metód
rozbalenia. Problematika rozbalenia fázy je komplikovaná a chyba spôsobená rozbalením
môže úplne znehodnotiť výsledný produkt spracovania.
Podrobnejšie informácie o spomenutých krokoch spracovania sú uvedené v kapitole 6 tejto
práce.
Do triedy fázových chýb sa zaraďuje aj vplyv atmosféry na generovaný signál. Pri
prechode atmosférou dochádza k zmenám vo vysielanom žiarení čo vedie k vzniku chýb
v topografii alebo v prípade diferenčnej metódy radarovej interferometrie (angl.
Differential
Interferometric
Synthetic
Aperture
Radar
–
DInSAR)
k chybám
v deformáciách. K týmto dekoreláciam dochádza kvôli časovému rozdielu medzi dvoma
po sebe nasledujúcimi akvizíciami rovnakej oblasti. To znamená že za čas, kým družica
preletí nad tou istou oblasťou dôjde k zmene atmosférických podmienok čo predstavuje
bohatý zdroj šumu, z ktorých najväčší je zmena vlhkosti. Napríklad zmena vlhkosti o 20%
spôsobí topografickú chybu až 100 metrov.
26
4.2
Metrologické chyby
Pri interferometrickom spracovaní sa vychádza z predpokladu, že je známa
geometria oboch akvizícii rovnakej oblasti. Z tejto geometrie je dôležitý interferometrický
trojuholník tvorený smermi šírenia sa signálu (R1, R2) v oboch polohách akvizície
a priestorovou vzdialenosťou družíc B.
Obr. 4.1: Interferometrický trojuholník
Pri využití metódy opakovaného preletu (to je aj prípad tejto práce) chyba základne závisí
od presnosti určenia orbít, preto je výhodnejšie brať do úvahy relatívnu presnosť polohy
v čase akvizície ako absolútnu presnosť polohy družice. Táto problematika sa podrobnejšie
rozoberá v (Hanssen, 2010).
Vzhľadom k tomu, že ENVISAT predstavoval satelit s veľkými rozmermi, presnosť
určenia jeho polohy bola nižšia čo sa mohlo prejaviť na vyhotovených datasetoch.
4.3
Chyby spôsobené členitosťou terénu
Získaný obraz zemského povrchu môže byť ovplyvnený lokálnou topografiou
záujmovej oblasti. V kombinácii so sklonom terénu šikmé snímanie ovplyvňuje
viditeľnosť jednotlivých častí terénu a aj štruktúru obrazu danej lokality. Pri takomto
snímaní môžu nastať tri základné typy chýb:
• zhustenie (angl. foreshortening) – v tomto prípade sa jednotlivé ciele na sklonenom
teréne nachádzajú v takmer rovnakej vzdialenosti od zdroja žiarenia (v extrémnom
27
prípade môže byť sklon terénu kolmý na smer vysielaného žiarenia) a preto sa zobrazia
príliš zhustené na malej ploche.
• prekryt (angl. layover) – z časti ide o extrémne zhustenie, ku ktorému dochádza ak je
uhol pohľadu menší ako lokálny sklon terénu alebo ak je sklon nulový. Dokonca môže
dôjsť k zmene poradia cieľov nachádzajúcich sa v teréne, pretože odrazený signál
z vyššie položeného bodu dorazí k satelitu skôr ako z nižšie umiestneného cieľa ku
ktorému bol signál vyslaný skôr.
• tieň (angl. shadow) – vzniká v miestach, kde neprenikne vyslaný elektromagnetický
impulz, napríklad ak vysoký horský masív zakrýva, prípadne tieni oblasť za sebou.
Takáto časť terénu sa zobrazí tmavou plochou.
Obr. 4.2: Chyby spôsobené lokálnym sklonom terénu (Girmala, 2006)
V prípade ak z daného územia už existuje DMT môže sa použiť na geometrické korekcie,
ktoré čiastočne napravia tieto chyby. Ale nevieme ich odstrániť úplne a tak svojou
hodnotou prispievajú k celkovej presnosti výsledného produktu spracovania.
28
5
Interferometria
Vo všeobecnosti sa interferometria chápe ako interferencia (skladanie) vĺn s cieľom
skúmania
ich
vlastností
pri
šírení
rôznymi
prostrediami.
V prípade
radarovej
interferometrie sa tiež môže hovoriť o skladaní, ktoré je reprezentované komplexným
násobením prislúchajúcich si pixlov dvoch datasetov s cieľom vytvoriť interferogram. Pred
tvorbou interferogramu je však potrebné vybrať správne snímky a poznať štruktúru obrazu
snímanej časti zemského povrchu.
5.1
Obraz povrchu Zeme
Obraz záujmovej oblasti nachádzajúci sa na snímke má štruktúru tvorenú
usporiadanými riadkami a stĺpcami malých obrazových elementov nazývaných pixle. Pri
akvízicii sa jednotlivé pixle zobrazujú po riadkoch. Po nasnímaní jedného riadku sa
pokračuje ďalším až sa vytvorí obraz snímaného zemského povrchu. Každému pixlu je
priradení index určujúci jeho polohu v riadku. Tento je doplnený aj o číslo riadku,
v ktorom sa pixel nachádza. Každý z obrazových elementov obsahuje malú časť zemského
povrchu a poskytuje informácie o amplitúde a fáze odrazeného žiarenia.
Rozlíšenie obrazu sa delí na dva typy:
• rozlíšenie v smere azimutu – vzhľadom na to, že azimut je rovnobežný so smerom letu,
môže sa označovať aj ako rozlíšenie v smere letu. Závisí od vzdialenosti zdroja
elektromagnetického žiarenia a od jeho šírky.
• rozlíšenie v smere range – alebo rozlíšenie v smere kolmom na dráhu družice (rovina
šírenia sa signálu) závisí od dĺžky pulzu.
Rozlíšenie sa mení aj vplyvom uhla, pod ktorým anténa sníma záujmovú oblasť. Uhol však
nesmie byť veľmi veľký, lebo s rastom hodnoty uhla rastie aj množstvo chýb.
Najvhodnejší je interval 20 – 60 stupňov.
5.2
Parametre výberu interferometrickej snímkovej dvojice
Po vyhotovení snímok prichádza na rad ich spracovanie do interferogramu, z ktorého
sa následne vytvorí DMT. Z množstva dostupných datasetov je potrebné zvoliť si dve
snímky, ktoré sa použijú pri spracovaní. Keďže interferogram svojou presnosťou vplýva na
presnosť DMT, je potrebné precízne dbať na správny výber snímkovej dvojice.
29
Obr. 5.1: Interferometrická konfigurácia družíc
Pri výbere snímok berieme do úvahy dĺžku kolmej základne Bn, hodnotu časovej
základne Bt a smer dráhy družice.
Časová / temporálna základňa (angl. temporal baseline) Bt je časový interval medzi
dvoma akvizíciami toho istého územia. Pri voľbe snímok sa vyberá čo najkratšia základňa,
pretože sa predpokladá, že za krátky časový úsek nedošlo k zmenám, ktoré by výrazne
znížili presnosť spracovania. Čím dlhšia je temporálna základňa, tým vyššie je riziko
vzniku zmien v záujmovej oblasti. Najlepšie je zvoliť základný interval obehu družice.
Tento interval sa mení v závislosti od typu misie. ENVISAT mal 35 – dňový interval
obehu, teda každých 35 dní sa ocitol nad rovnakou časťou zemského povrchu.
Kolmá základňa (angl. perpendicular baseline) Bn je, ako vyplýva z Obr. 7,
vektorovou zložkou interferometrickej základne kolmou na smer šírenia signálu. Jej
rozmery tiež limitujú presnosť získaného obrazu. Najvhodnejší interval je 150 – 300 m.
Hodnoty
mimo
tohto
intervalu
predstavujú
zdroj
šumu,
ktorý
znehodnocuje
interferometrický obraz. V rámci uvedených dĺžkových limít platí, že čím dlhšia kolmá
základňa tým presnejšie sa určí výška.
Druhou vektorovou zložkou interferometrickej základne je rovnobežná základňa
(angl. parallel baseline) Bp, ktorá je rovnobežná so smerom šírenia signálu.
Interferometrická základňa (angl. interferometric baseline) B charakterizuje priestorovú
vzdialenosť medzi satelitmi v dobe snímania. Je kolmá na smer pohybu družice, ktorej
snímka má označenie hlavná snímka.
30
Tretím kritériom je smer dráhy satelitu. Družice radarovej interferometrie sa
pohybujú po obežných dráhach smerujúcich pozdĺž meridiánov (poludníkov). Každá táto
orbita sa delí na dve časti: zostupnú a vzostupnú dráhu.
Obr. 5.2: Vzostupná (vľavo) a zostupná dráha družice (vpravo) (ESA, 2007)
Vzostupná dráha (angl. ascending orbit) – družica sa pohybuje smerom z juhu na
sever a záujmovú oblasť sníma zo západu.
Zostupná dráha (angl. descending orbit) – družica smeruje zo severu na juh a to isté
územie sníma z východu.
Pri výbere snímok sa odporúča nekombinovať datasety z týchto dráh. Ich použitím sa
stáva proces spracovania komplikovanejším. Efektívnejšie je využiť snímky z rovnakého
smeru dráhy čím sa urýchli a zjednoduší proces koregistrácie i prevzorkovania.
Pri výbere snímok je vhodné zobrať do úvahy aj atmosférické a meteorologické
podmienky v čase akvizície. Ideálne je ak sú splnené všetky podmienky. Už nesplnenie
jednej podmienky determinuje snímkovú dvojicu ako nevhodnú pre spracovanie
(samozrejme, výnimky sa vylúčiť nedajú).
31
5.3
Interferogram a vznik interferometrického obrazu
Po správnom výbere snímok ja možné použiťť túto dvojicu na tvorbu
interferometrického obrazu – interferogramu. Ako bolo spomenuté v časti 5.1, pixle oboch
snímok poskytujú informácie o amplitúde a fáze odrazeného žiarenia. Tieto hodnoty sú
dôležité
z hľadiska
adiska
tvorby
interferogramu,
pretože
pri
komplexnom
násobení
zodpovedajúcich si pixlov oboch snímok dochádza k vzájomnému vynásobeniu amplitúd
a odčítaniu fázy vedľajšej
ľajšej
ajšej snímky (angl. slave image) od fázy hlavnej snímky (angl. master
image). V časti
asti 5.2 bolo uvedené, že hlavná snímka je tá, ktorá bola vyhotovená družicou,
na ktorej smer obehu je kolmá interferometrická základňa.
základ
Pre fázu v jednotlivých pixloch oboch snímok platí (Girmala, 2006):
φ = φ spec + φ dist
(5.1)
kde φ dist je závislá od vzdialenosti medzi družicou a cieľom
ľom na zemskom povrchu
φ dist .
a vypočíta sa podľa
ľ vzťahu
ťahu (3.1). φ spec je fáza obsahujúca vplyvy, ktoré nezahŕňa
nezah
Obr. 5.3: Výpočet
čet fázy a zmena výšky susedných cieľov povrchu,, obr. prepracovaný z
(Bakoň, 2010)
Nasledujúce odvodenie vzťahov
vz ahov vychádza z (ESA, 2007), (Girmala, 2006) a (Bakoň,
(Bako
2010). Za predpokladu, že snímky rovnakého územia boli vytvorené v krátkom čase,
pričom v lokalite nedošlo k zmene (prípadne minimálnym zmenám) a ani v atmosfére sa
neuskutočnili
nili žiadne výrazne zmeny, pre fázu φ spec platí,, že je totožná pre obe snímky.
32
Potom sa fáza interferogramu ∆φ vypočíta takto:
∆φ =
4π
(R1 − R 2) = 4π ∆r
λ
λ
(5.2)
Odvodením z (5.2) a Obr. 5.3 sa vypočíta interferometrická fáza v bodoch A, B:
φA =
φB =
4π
[R (2, A ) − R (1, A )]
λ
4π
[R (2, A ) − ∆r − R (1, B)]
λ
(5.3)
(5.4)
Ak v prípade oboch akvizícii ide o rovnakú šikmú vzdialenosť, zmena interferometrickej
fázy sa vypočíta nasledujúcim vzťahom:
∆φ = φ A − φ B =
4π
∆r
λ
(5.5)
Na výpočet ∆r je potrebné najprv odvodiť vzťahy pre interferometrickú základňu a jej
vektorové zložky. Pri odvodení sa vychádza z Obr. 5.4.
Obr. 5.4: Geometrický vzťah interferometrickej základne a jej vektorových zložiek
(Bakoň, 2010)
33
Premenné z Obr. 5.4: Θ, Θ1 , Θ 2 sú uhly pohľadu. R1, R2 predstavujú vzdialenosti družíc
od povrchu Zeme a α je uhol od horizontu k interferometrickej základni.
Z Obr. 5.4 vyplývajú nasledujúce vzťahy:
B p = R 1 − R 2 = B. sin (Θ − α )
(5.6)
B n = B. cos(Θ − α )
(5.7)
Po odvodení (5.6) a (5.7) je potrebné uvedomiť si, že odvodenie sa robí pre technológiu
radarovej interferometrie, ktorá sníma zemský povrch z vesmíru čo vedie k záveru, že
zmena uhlu pohľadu je veľmi malá a vzdialenosť R medzi satelitom a zemským povrchom
je naopak, veľmi veľká. Preto sa na vyjadrenie ∆r používa vzťah:
∆r = δΘ
B n .q
q
=
sin (Θ ) R. sin (Θ )
(5.8)
kde δΘ je zmena uhlu pohľadu Θ , q je zmena výšky susedného bodu na zemskom
povrchu.
Po dosadení (5.8) do (5.5) vznikne vzťah pre výpočet fázy interferogramu, ktorý uvažuje
len výškovú zmenu susedných bodov, od ktorých sa odrazil vysielaný signál:
∆φ =
4πB n q
λR. sin (Θ )
(5.9)
Z (5.9) a Obr. 5.4 sa môže vyjadriť zmena výšky susedného bodu q pod podmienkou, že
v čase medzi oboma akvizíciami nedošlo k deformácii zemského povrchu. Použitím
substitúcie δΘ = B n / R v (5.9) podľa Obr. 10 sa získa vzťah na vyjadrenie q:
q=
λ. sin (Θ)
∆φ
4π.δΘ
(5.10)
Pri odvodení výškovej nejednoznačnosti qa sa vychádza z toho, že výškový cyklus (angl.
altitude of ambiguity) sa definuje ako výškový rozdiel qa (teda výšková nejednoznačnosť),
ktorá v zabalenom interferograme vytvára fázový rozdiel 2 π . Pri určení qa sa vychádza zo
vzťahu:
34
∆φ = 2 π ⇒ h =
λ. sin (Θ ) λR. sin (Θ )
=
2.δΘ
2B n
(5.11)
a z toho vzťah výškovej ambiguity má tvar:
qa =
λR. sin (Θ )
2B n
(5.12)
Z uvedených vzťahov je jasné že s rastúcou hodnotou kolmej základne sa zvyšuje aj
citlivosť na výškové členenie zemského povrchu avšak zároveň sa zvyšuje množstvo šumu
v interferometrickom obraze. Preto je potrebné dodržiavať interval 150 – 300 metrov,
ktorý limituje množstvo šumu v interferograme. Taktiež zo vzťahov vyplýva, že výšková
ambiguita qa závisí od uhla pohľadu a od vzdialenosti R.
Ak sa do úvahy vezme aj posun susedných bodov v šikmom smere, ∆r sa môže vyjadriť aj
takto:
∆r = δΘ
B n .s
s
=
tg(Θ) R.tg(Θ)
(5.13)
kde s predstavuje zmenu vo vzdialenosti susedného bodu v smere šikmom. A teda konečný
vzťah pre výpočet fázy interferogramu má tvar:
∆φ = ∆φ1 + ∆φ 2 =
5.4
4π B n .q
4π B n .s
.
+
.
λ R. sin (Θ ) λ R.tg(Θ )
(5.14)
Posúdenie kvality interferogramu
Správnym výberom datasetov a vhodným postupom spracovania je možné
zredukovať chyby ovplyvňujúce presnosť interferogramu. Nikdy sa však úplne nevylúči
vplyv negatívnych javov, a preto výsledný interferogram bude vždy zaťažený chybami.
V dôsledku tejto skutočnosti sa posudzuje jeho presnosť. Existujú tri základné spôsoby
posúdenia presnosti interferogramu:
• vizuálna kontrola – interferogramy vysokej kvality obsahujú čisté interferometrické
prúžky, naopak tie so škvrnitými prúžkami sú definované ako zlé s nízkou kvalitou.
• stupeň koherencie – používa sa na určenie koherencie medzi použitými snímkami
a vyjadruje sa korelačným koeficientom v intervale 0 – 1. Interferogram s nulovým
35
koeficientom predstavuje čistý šum. Na druhej strane korelačný koeficient s hodnotou 1
je čistý signál bez šumu. Interferogram je tým kvalitnejší čím vyššiu hodnotu má
korelačný koeficient.
• fázové rozdiely – každý pixel snímky predstavuje fázu s určitou hodnotou. Fázové
rozdiely susediacich pixlov v interferograme by mali byť malé. Taktiež ich suma musí
dosahovať malé hodnoty. Pri kvalitných interferogramoch sa predpokladajú nízke
hodnoty rozdielov fáz a ich sumy.
36
6
Praktické spracovanie digitálneho modelu terénu
Pri praktickom spracovaní boli použité datasety nasnímané satelitom ENVISAT.
Táto družica nie je už v prevádzke. 8. apríla 2012 s ňou
ou ESA stratila kontakt a 9. máj 2012
predstavuje deňň ukončenia
čenia jej misie.
Obr. 6.1: Model satelitu ENVISAT
Na spracovanie sa použili snímky zobrazujúce časť západného Slovenska, pretože
cieľom
om bolo vytvoriť DMT mesta Bratislava. Na území Slovenska je to prvé
interferometrické spracovanie reálnych dát z tohto územia získaných technológiou
radarovej interferometrie. Aj na ich spracovanie sa použil
žil na Slovensku
Slove
doposiaľ
netestovaný softvér na tvorbu DMT s názvom Next Esa Sar Toolbox – NEST.
Európska vesmírna agentúra poskytla na spracovanie snímky zo zostupnej (26
datasetov) aj vzostupnej (36 datasetov) dráhy. Softvér NEST bol poskytnutý webovou
službou tejto agentúry. Z dostupných snímok boli vybrané dvojice, ktoré najviac
vyhovovali podmienkam spomenutým v kapitole 5, časti 5.2. Túto činnosť
činnos uľahčil program
NEST, ktorý po načítaní
čítaní snímok automaticky určil
ur il vzájomné kolmé
ko
a temporálne
základne. V Tab. 2 sú uvedené najvhodnejšie snímkové dvojice.
37
Tab. 6.1 Najvhodnejšie snímkové dvojice
Číslo orbity
Doba akvizície
9698.N1
27.08.2003
1762.N1
23.07.2003
Vzostupná
1767.N1
07.07.2004
(ascending)
1768.N1
11.08.2004
1760.N1
05.03.2003
1761.N1
09.04.2003
Zostupná
4268.N1
21.11.2009
(descending)
4262.N1
12.09.2009
Typ dráhy
Kolmá
Temporálna
základňa [m]
základňa [deň]
-147,12
35,00
163,44
-35,00
206,48
-35,00
178,84
70,00
Temporálna základňa snímkovej dvojice zo zostupnej dráhy dosahovala dvojnásobok
intervalu
obehu
satelitu
ENVISAT
ale
napriek
tomu
ide
o dvojicu
snímok
s najkvalitnejšími parametrami zo všetkých dostupných datasetov tohto smeru dráhy.
Kolmá základňa dvojice datasetov 9698.N1, 1762.N1 sa nachádzala približne tri metre pod
najnižšou hodnotou dovoleného intervalu. V prípade troch metrov sa urobila výnimka
a dvojica sa zaradila medzi optimálne dvojice snímok.
Najlepšie parametre dosiahli datasety 1767.N1 a 1768.N1 ktoré vyhovovali aj
atmosférickým a meteorologickým podmienkam. Naopak dvojica zo zostupnej dráhy bola
vytvorená v období jesene a začiatkom zimy, kde snehová pokrievka môže predstavovať
ďalší výrazný zdroj šumu na snímkach čo by viedlo k zníženiu kvality interferogramu.
Pred samotným spracovaním bolo potrebné určiť súradnice oblasti mesta Bratislava, aby sa
príslušné snímky orezali len na túto lokalitu. Súradnice sa zistili v programe Google Earth.
So spracovaním v programe NEST sa začalo najvyhovujúcejšou snímkovou
dvojicou: 1767.N1, 1768.N1. Pri spracovaní sa vychádzalo z (Minchella – Marinkovic,
Example of a full processing for DEM generation using NEST). V prvom rade sa museli
snímky orezať na príslušnú oblasť. Na tvorbu subsetov, snímok orezaných na príslušnú
lokalitu, boli použité súradnice zistené v programe Google Earth. NEST ponúkal aj
možnosť ohraničenia oblasti prostredníctvom pixlov. Táto možnosť však nebola
vyhovujúca. Vytvorené subsety sa použili na ďalšie spracovanie interferogramu. Grafické
zobrazenie dvojice snímok a ich subsetov je uvedené v prílohe 2.
38
Obr. 6.2: Definovanie subsetu snímok
Obr. 6.3:
6. Ohraničenie záujmovej oblasti na mape sveta
K vytvoreným subsetom softvér automaticky stiahol dáta o orbite družice a takto doplnené
produkty sa následne použili v procese koregistrácie.
39
Koregistrácia pozostáva z dvoch základných krokov: hrubej a jemnej koregistrácie.
Pri hrubej koregistrácii softvér cez vyhľadávacie
vyh adávacie okno pátra po GCPs (Groung Control
Points), ktoré majú rovnakú funkciu ako vlicovacie body (VB) vo fotogrametrii. Na
základe
týchto
bodov
následne
následne
jemná
koregistrácia
vykonala
prevzorkovanie
(pretransformovanie) systému vedľajšej
ved
snímky (alebo vedľajšieho
ľajšieho subsetu) na systém
hlavnej snímky. V referencii tohto produktu sa potom vytvára aj interferogram.
interfe
Tento
proces z teoretického hľadiska
hľadiska závisí od miestnej topografie ale v praxi je vplyv
nadmorskej výšky v podstate zanedbateľný.
zanedbate
Obr. 6.4: Nastavenia koregistrácie
V Obr. 6.4 sú uvedené nastavenia pri ktorých proces koregistrácie pracoval úspešne.
úsp
Pri pôvodných nastaveniach softvér nevyhľadal
nevyh adal GCPs. Ponúkaným riešením bolo
zvyšovanie počtu
č očakávaných
čakávaných GCPs a znižovanie presnosti. Prvá časť
č ť riešenia sa mohla
realizovať bez problémov ale zníženie presnosti nepripadalo do úvahy. Dôvodom bolo, že
koeficient korelácie (v Obr. 6.4 je to Coherence Threshold) dosahoval hodnotu 0,6, ktorá
sa pokladá za hranicu medzi šumom a signálom. Ak by sa hodnota znížila pod 0,6 ,
výsledný produkt by bol už príliš poznačený
pozna
šumom, čo by viedlo k znehodnoteniu
interferogramu a následne DMT.
40
Taktiež veľkosť vyhľadávacích okien musela byť vhodne zvolená. Čím väčšie okno sa
podieľalo na vyhľadávaní tým menej GCPs našlo. Preto sa zvolilo okno v tvare štvorca
s rozmermi 64 x 64 pixlov v prípade hrubej koregistrácie a 32 x 32 pixlov v prípade jemnej
koregistrácie. Výsledný počet nájdených GCPs pri očakávanom množstve 100 000 bol 507
bodov. Ich zobrazenie sa nachádza v prílohe 2.
Pomocou funkcií programu NEST sa z produktu koregistrácie vypočítal komplexný
v (ESA, 2007) označovaný aj ako surový interferogram, ktorého obraz bol poznačený
vysokou hodnotou šumu spôsobeným prevažne atmosférickými prírastkami prijímaného
signálu. Z jeho hodnôt sa však mohol vypočítať odhad koherencie, pričom výsledkom,
ktorý je spolu aj s interferogramom uvedený v prílohe 2, sa stal produkt zobrazený
v odtieňoch sivej farby. Najsvetlejšie časti, v podstate až bielej farby, znázorňovali
zastavanú plochu mesta, pretože tá dosahovala najvyššie hodnoty koherencie. Naopak
odtieňami sivej sa zobrazili oblasti pokryté vegetáciou (do tejto kategórie sa zaraďujú aj
mestské parky) a rieka Dunaj bola zvýraznená najtmavšou farbou ako najviac pozmenená
oblasť, ktorá dosahovala aj najnižšie hodnoty koherencie.
Vytvorený interferogram bol následne vyfiltrovaný filtrom goldstein, ktorý zaostril
interferometrické prúžky obrazu tak, že pri výpočte priradil ich vrcholom väčšiu váhu
(Girmala, Metódy posúdenia kvality interferogramu). Filtráciou sa znížila koncentrácia
šumu v interferometrickom obraze (pozri prílohu 2).
Vyfiltrovaný produkt sa spracoval v kroku Multilooking. Tento proces využíva
efektívny algoritmus na zníženie fázového šumu v interferometrickom obraze. Jeho
výhoda spočíva v tom, že odstraňuje šum spôsobený viacerými cieľmi v jednom pixli
pričom v ňom zvýrazní fázu odrazenú od jedného dominantného bodu. To znamená že na
odstránenie šumov nepostačuje len filtrácia ale musí sa zavádzať aj špeciálny algoritmus
slúžiaci na redukciu iného typu šumu. Výsledkom všetkých filtrácii bol interferogram so
zabalenou fázou. Od jeho presnosti výrazne závisí aj presnosť výsledného DMT. Presnosť
DMT môže znížiť už len rozbalenie fázy (angl. phase unwrapping), ktoré nasleduje ako
ďalší krok spracovania.
Interferogram so zabalenou fázou (pozri prílohu 2) obsahuje relatívne výšky terénu
zabalené v 2 π fázovom cykle. Rozbalením sa fázové hodnoty prevádzajú do hodnôt
relatívnych výšok. Každému pixlu sa priradí hodnota fázy ψ , ktorá vznikne priradením
celého čísla cyklov n k zabalenej fáze φ , čo sa dá vyjadriť vzťahom:
ψ = φ + 2π.n
(6.1)
41
V Obr. 6.5 je červenou farbou zobrazená zabalená fáza φ , modrou farbou sú zobrazené
rozbalené hodnoty výšok.
Obr. 6.5: Rozbalenie fázy
Proces rozbalenia patrí k najdôležitejším a najzložitejším krokom spracovania DMT.
Výsledok rozbalenia výrazne ovplyvní presnosť
presnos výsledného produktu, preto sa musí
vykonávať precízne.
uskutoč ť, preto sa na tento proces
V programe NEST rozbalenie nebolo možné uskutočniť,
použil program SNAPHU v operačnom
nom systéme UBUNTU. Po realizácii rozbalenia
vznikol produkt obsahujúci relatívne výšky terénu,
ter
v ktorom sa následne vykonala filtrácia
vodných plôch. Tento krok je najvhodnejšie používať
používa prevažne v oblastiach kde sa na
snímkach nachádzajú rozsiahle vodné plochy, ktoré sa touto filtráciou odstraňujú
odstra
a znižuje
sa tak ich vplyv na koherenciu obrazu. V tomto prípade koherencia obrazu nebola
ovplyvnená.
Po vykonaní terénnej korekcie, teda odstránení vplyvu lokálneho terénu, vznikol
digitálny model mesta Bratislava. Produkty vytvorené po rozbalení fázy sa nachádzajú
v prílohe 2.
Posledným krokom k definitívnemu výsledku bola transformácia lokálnych súradníc
modelu na súradnice referenčného
referen
systému WGS-84.
84. Transformácia sa vykonala
v rozhraní programu Global Mapper verzie 14.
Digitálny model terénu vytvorený s najvyššou presnosťou
ťou sa nakoniec porovnal
porov
s modelom z databázy vytvorenej v priebehu projektu Shuttle Radar Topography Mission
(SRTM). Databáza bola spracovaná zo snímok radarov SIR-C
SIR a X-SAR
SAR nachádzajúcich sa
na raketopláne Endeavour (Bakoň,
(Bako , 2010). Grafické porovnanie výškových profilov je
uvedené v Obr. 6.6.
42
Obr. 6.6: Porovnanie výškových profilov
V Obr. 6.6 je zeleným krúžkom označený
ozna ený chybný priebeh terénu. K tejto chybe došlo pri
rozbalení fázy v časti, kde sa začína
za
rovinaté okolie mesta.
43
6.1
Riešenie problémov
Digitálny model terénu nesplnil podmienky očakávanej presnosti, čo sa prejavilo
vysokou variráciou výšok. DMT a jeho výškový profil sa zobrazil v programe Surfer,
verzia 11. Tento grafický výstup sa nachádza v prílohe 3.
Postačovalo vytvoriť len jeden výškový profil danej oblasti, aby bolo jasné, že výsledok je
zaťažený chybami, ktoré ho výrazne ovplyvnili.
Prvým spôsobom riešenia problému bolo zopakovanie procesu tvorby DMT inými
snímkovými dvojicami. Postupne boli použité všetky dvojice datasetov uvedené v Tab. 6.1
na str. 36. Ani jeden z výsledkov spracovania jednotlivých dvojíc nedosiahol očakávanú
presnosť. Všetky grafické výstupy modelov a ich výškových profilov sú kvôli lepšiemu
vizuálnemu porovnaniu umiestnené v prílohe 3. Najkvalitnejší model mesta Bratislava sa
dosiahol spracovaním prvej dvojice snímok.
Druhým spôsobom riešenia problému bolo vynechanie filtrácie prvotného
interferogramu a jej použitie na výslednom interferograme (so zabalenou fázou).
Vzhľadom k nezmenenému výsledku sa ešte filtrácia aplikovala na úplný začiatok
spracovania, kde boli filtrované snímky vstupujúce do procesu a následne sa filtrácia
použila aj po rozbalení fázy. NEST však kvôli nevhodnému umiestneniu tohto kroku
odmietol filtrovať rozbalené produkty a filtrácia použitých snímok výsledok neovplyvnila.
Ďalšou možnosťou riešenia bolo rozdelenie mesta Bratislava na niekoľko malých
oblastí a spracovať ich nezávisle od seba (Marinkovic, 2014). Pri ďalšom postupe sa
použila priemyselná oblasť Slovnaft, ktorá sa pri predchádzajúcich spracovaniach
zobrazila najlepšie. SNAPHU však nedokázal rozbaliť fázu, pretože oblasť dosahovala
veľmi malé rozmery. V prípade o niečo väčších celkov sa však výsledky nezmenili.
Pri hľadaní riešenia sa pozornosť obrátila na koregistráciu. Koeficient korelácie sa
z 0,6 zvýšil na 0,7 ale pri počte 100 000 očakávaných GCPs sa nenašli žiadne body. Pri
hodnote milión očakávaných bodov, softvér našiel len 4 GCPs. Väčšie množstvo bodov už
systém programu NEST nepripustil, preto nemalo zmysel ďalej dvíhať počet týchto bodov
a ani presnosť.
Zavedením range a azimuth filtrácie sa rozbalenie fázy uskutočnilo úplne nesprávne.
Rizikom spomenutých filtrácii je, že v oblastiach s nízkou členitosťou môžu viac uškodiť
ako pomôcť. V tomto prípade sa táto teoretická informácia potvrdila v praxi.
Ďalšie úvahy sa opäť obrátili smerom k riešeniu problému rozdelením na menšie
časti (Marinkovic, 2014). Použité oblasti boli rozlohovo väčšie ako priemyselná oblasť
44
Slovnaft, aby SNAPHU mohol rozbaliť fázu. Toto riešenie sa od predchádzajúceho líšilo
tým, že vybraná oblasť mesta obsahovala minimum vegetácie (mestských parkov)
a dôležitou podmienkou bola absencia rieky Dunaj, prípadne bola zachytená jej malá časť.
Spracovaním takýchto subsetov došlo k zvýšeniu presnosti a po prezretí Obr. 6.6 je zrejmé,
že v tejto lokalite bola očakávaná presnosť, až na malú časť vyhodnocovanej lokality,
v podstate dodržaná.
45
7
Záver
Vytvorený digitálny model mesta Bratislava sčasti nezodpovedá očakávanej
presnosti. V dôsledku rovinatého terénu vyhodnocovanej oblasti došlo k chybe v rozbalení
okrajovej časti tejto lokality, ktorá predstavuje skok zo zastavaného územia mesta do
rovinatého terénu. Tento výsledok však nie je považovaný za neúspech. Dôvodom, prečo
je to tak, je že na území Slovenskej republiky je to prvé spracovanie reálnych dát z územia
tejto krajiny získaných z družice radarovej interferometrie. Spracovanie sa realizovalo
v programe NEST. S rozhraním tohto programu na Slovensku taktiež nikto ešte
nepracoval. Ide teda o úplne novú problematiku čo sa týka vzdelanosti a miery poznania na
Slovensku.
Technológia radarovej interferometrie nachádza uplatnenie prevažne v oblasti
určovania deformácii, ktoré dokáže určiť so subcentimetrovou presnosťou. Z uvedeného
vyplýva, že najpresnejšou metódou radarovej interferometrie je diferenčná metóda. Čo sa
týka metód aplikovaných na topografické mapovanie, ich výsledné produkty dosahujú
presnosť niekoľko metrov, v horšom prípade aj desiatok metrov. Avšak táto presnosť sa
v súčasnosti stále zlepšuje a výhodou je, že celé územie planéty dokážu satelity zmapovať
za veľmi krátku dobu.
Aplikovať metódy radarovej interferometrie na topografické mapovanie a pri
využívaní pásma C (čo je prípad tejto práce) je výhodné v lokálnych oblastiach, v ktorých
sa nachádzajú horské masívy, členité terény so slabým výskytom vegetácie a zastavané
územia bez porastu.
V práci už bolo spomenuté, že na spracovanie DMT sa použili snímky satelitu
ENVISAT, ktorý vysielal na pásme C. Vlnové dĺžky tohto pásma neumožňujú
vysielanému signálu prenikať vegetáciou, preto sa od nej odrážajú. Vegetácia sa však mení
v priebehu niekoľkých milisekúnd (napríklad pohyb listov) čo vedie k vzniku obrazu
s nízkou hodnotou koherencie a teda s vysokou hodnotou šumu. Dokonca aj v oblastiach
s malým výskytom vegetácie sa tento problém môže výrazne odzrkadliť na vzniknutom
datasete a ak sa tento použije na spracovanie, tak aj na interferograme a DMT. Príkladom
je výsledok tohto spracovania. Mesto síce vykazuje vysoké hodnoty koherencie (pozri
prílohu 3, koherenčná fáza) ale dochádza v ňom k veľkým skokom koherencie medzi
budovami, ktoré predstavujú vysoké hodnoty koherencie a mestskou zeleňou, ktorá
vykazuje nízke hodnoty koherencie. Táto skutočnosť mohla výrazne ovplyvniť rozbalenie
fázy. A ak dôjde k nesprávnemu rozbaleniu, výsledný produkt dosahuje výrazne nižšiu
46
kvalitu než sa očakáva. V takýchto prípadoch je možné chybu odstrániť použitím snímok
z tandemovej misie, pri ktorej bola tá istá časť zemského povrchu zosnímaná dvakrát
s rozostupom jedného dňa. Použitím týchto snímok by sa aj lokalita akou je mesto
Bratislava zobrazila a vyhodnotila s výrazne vyššou kvalitou. Pri spracovaní sa však
použili snímky vyhotovené v 30-dňovom intervale.
Ďalším zdrojom chýb mohol byť samotný ENVISAT. Tento satelit slúžil viacerým
technológiám, nielen radarovej interferometrii. A vzhľadom na to, že niesol viaceré
zariadenia, musel byť aj dostatočne rozmerovo veľký. Platí však, že čím je satelit väčší,
tým viac podlieha vplyvom, ktoré spôsobujú zmeny jeho dráhových elementov. ENVISAT
tento problém mal a preto je možné túto skutočnosť považovať za jeden z možných
vplyvov, ktoré ovplyvnili presnosť DMT. Ak sa k chybným dráhovým elementom
pripočíta nižšia rozlišovacia schopnosť satelitu, je ťažké zabrániť hromadeniu chýb.
DMT rovinatých oblastí dosahujú nižšie presnosti ako modely členitých území. Na
spracovanie DMT boli dostupné len snímky mesta Bratislava a jeho okolia, ktoré
predstavuje najrovinatejšiu oblasť územia Slovenskej republiky. Okolie mesta je porastené
vegetáciou. Týmto sa nemyslia len lesy ale aj polia a tie sú v letnom období (použité
snímky, ktoré dosiahli najvyššiu presnosť boli vytvorené v júli a auguste) pokryté
hustejšou vegetáciou, než v inom ročnom období. Lepšie výsledky sa dosahujú na
územiach kde sa nachádza púšť, najlepšie kamenitá.
Záverom práce nie je zhodnotenie, ktoré by definovalo metódy radarovej
interferometrie ako nespoľahlivé pri topografickom mapovaní rovinatého terénu. Táto
technológia je neustále vo vývoji, ktorý vedie k zlepšovaniu vlastností umožňujúcich
prenikaniu vysielaného signálu vegetáciou a k zvyšovaniu jeho intenzity. Navyše sa na
obežnej dráhe nachádza satelit SENTINEL -1, ktorý opäť posúva technológiu radarovej
interferometrie vpred.
Výsledkom tejto práce je digitálny model mesta Bratislava, ktorý sa líši od
digitálneho modelu rovnakej lokality získaného z databázy vytvorenej misiou SRTM
maximálne o 35 metrov. Čo sa týka zakrúžkovanej oblasti v Obr. 6. 6 na strane 42, tak tam
dochádza k odchýlke takmer 50 metrov. Najväčším zdrojom tejto chyby je pravdepodobne
rovinatý terén, ktorý spôsobil svojim tvarom a s tým súvisiacim odrazeným signálom,
problém pri rozbaľovaní.
47
Literatúra
Bakoň, M. Možnosti využitia technológie InSAR na určenie digitálneho modelu reliéfu.
Bakalárska práca. STU SvF, 2010. 54 s. SvF-5326-48872
Bakoň, M. Osobná komunikácia, 2013 - 2014
ESA. InSAR Principles: Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation.
ESA Publications. Noordwijk, 2007. 246 p. ISBN: 92-9092-233-8
ESA Earth Online, European Space Agency [online, prístupné dňa 2014-05-02 ] dostupné
na internete: https://earth.esa.int/web/guest/home
ESA Earth Online, European Space Agency online, prístupné dňa 2014-05-02 ] dostupné
na internete: https://earth.esa.int/web/nest/user-communityúforum
Girmala, M. Metódy posúdenia kvality interferogramu. Diplomová práca. VUT FAST,
2006.90 s. Dostupné na: josef.fsv.cvut.cz/~capkova/diplomky/girmala.pdf
Hanssen, F. Ramon. Radar Interferometry – Data Interpretation and Error Analysis.
Kluwer Academic Publishers. New York, London, Moscow, 2002. 298 p. ISBN: 0-79236945-9
Ježko, J. – Sokol, Š. – Vybíral, P. Geodézia II – Elektronické meranie dĺžok. Slovenská
technická univerzita v Bratislave, 2005. 102 s. ISBN: 80-227-2194-8
Minchella, A. - Marinkovic, P.Example of a full processing for DEM generation using
NEST.
Dostupné
na
internete:
https://earth.esa.int/documents/507513/1077939/NEST_ERS_ETNA_DEM_09102012.pdf
Marinkovic, P. Osobná komunikácia, 2014
Marinkovic, P. – Minchella, A. – Engdahl, M. NEST InSAR Course Theory. Dostupné na
internete: earth.eo.esa.int/workshops/fringe2011/index.php?page=177&type=s
Marinkovic, P. – Minchella, A. – Engdahl, M. NEST InSAR Course Practical. Dostupné na
internete: earth.eo.esa.int/workshops/fringe2011/index.php?page=177&type=s
48
Papčo, J. Osobná komunikácia, 2014
Rocca, F – Milano di, P. Phase unwrapping. Presentation. Dostupné na internete:
earth.eo.esa.int/download/eoedu/Earthnet-website-material/to-access-fromEarthnet/2008_ASAR-Training-Course-Hanoi/DAY_09/2008-Hanoi_Phase-UnwrappingDEM-Generation.pdf
49
Príloha 1 – Prehľad družíc radarovej interferometrie
Satelit
Krajina
Agentúr
Štart Koniec
a
Frekvencia Vlnová
vysielania dĺžka Pásmo
[GHz]
[cm]
Seasat
USA
JPL
1978
1978
1.27
23.5
L
SIR-B
USA
JPL
1984
1984
1.28
23,4
L
Magellan
USA
JPL
1989
1992
2.39
12,6
L
ERS-1
EU
ESA
1991
2000
5.30
5.7
C
JERS-1
Japonsko
JAXA
1992
1998
1.27
23.5
L
USA
JPL
1994
1994
1.24
24,2
L
EU
ESA
1995
operuje
5.30
5.7
C
Kanada
CSA
1995
operuje
5.30
5.7
C
SRTM
USA
JPL
2000
2000
5,30
5,7
C
Envisat
EU
ESA
2002
2012
5.33
5.6
C
ALOS
Japonsko
JAXA
2006
2011
1.27
23.6
L
Kanada
CSA
2007
operuje
5.30
5.7
C
COSMO-SkyMed
Taliansko
CSI
2007
operuje
9.65
3.1
X
TerraSAR-X
Nemecko
DLR
2007
operuje
9.65
3.1
X
TanDEM-X
Nemecko
DLR
2010
operuje
9.65
3.1
X
RISAT-1
India
ISRO
2012
operuje
5.35
5.6
C
Kompsat-5
Kórea
KARI
2013
operuje
9.66
3.2
X
Sentinel-1A
EU
ESA
2014
operuje
5.41
5.5
C
ALOS 2
Japonsko
JAXA
2014
v pláne
1.26
23.8
L
SeoSAR
Španielsko
INTA
2014
v pláne
9.65
3.1
X
SAOCOM 1A
Argentína
CONAE 2015
v pláne
1.27
23.5
L
COSMO-SkyMed
(druhá generácia)
Taliansko
CSI
2016
v pláne
9.65
3.1
X
EU
ESA
2016
v pláne
5.41
5.5
C
CONAE 2016
v pláne
1.27
23.5
L
v pláne
5.41
5.5
C
SIR-C/X-SAR
ERS-2
Radarsat-1
Radarsat-2
Sentinel-1B
SAOCOM 1B
RCM
Argentína
Kanada
CSA
2018
50
Príloha 2 – Produkty procesu tvorby DMT
Vľavo:
avo: snímky 1767. N1 (ľavá
(ľ
snímka), 1768.N1 (pravá snímka). V strede: subset snímky
1767.N1 (ľavá
avá snímka), subset snímky 1768.N1 (pravá snímka). Vpravo: subsety po
koregistrácii (vľavo
(v avo 1767.N1, vpravo 1768.N1).
Vľavo:
avo: surový interferogram. V strede: produk zobrazujúci fázu koherencie. Vpravo:
filtrovaný interferogram.
51
Interferogram so zabalenou fázou (vľavo
(v
v odtieňoch
och sivej, vpravo vo farebnom
prevedení)
Vľavo:
ľavo:
avo: interferogram po rozbalení. Vpravo: digitálny model terénu
52
Príloha 3 – Digitálne modely mesta Bratislava a ich výškové profily
DMT a výškový profil zo snímok 9698.N1 a 1762.N1 (vľavo), 1767.N1 a 1768.N1
(vpravo)
DMT a výškový profil zo snímok 1760.N1 a 1761.N1 (vľavo), 4268.N1 a 4262.N1
(vpravo)
53
DMT a výškový profil zo snímok 1767.N1 a 1768.N1 orezaných na jednotlivé časti mesta
Bratislava
54
Download

Využitie radarovej interferometrie na tvorbu digitálneho