Методы обработки радиолокационных данных

0

Д.Б. Никольский

Уровни обработки радиолокационных данных

Для радиолокационных данных можно выделить 5 основных уровней обработки данных, названия этих уровней немного изменяются в зависимости от сенсора, но суть остается:

— «сырые», не фокусированные данные. Переход от сырых данных к следующему уровню обработки называется фокусировкой (так как используется принцип синтезирования апертуры, то каждый «элемент» поверхности дает многократные отклики, при данной обработке эти отклики фокусируются в одно значение, таким образом осуществляется переход к следующему уровню обработки данных — SLC). Работа с «сырыми» данными может осуществляться только в специализированном программном обеспечении. Основным преимуществом, которое дает использование данных этого уровня является то, что весь цикл обработки может быть выполнен в одном программном продукте.

— SLC (single look complex) – это следующий уровень обработки, работа с которым также возможна только в специализированном программном обеспечении. Данные этого уровня обработки представляют собой радиолокационный снимок в комплексном виде, то есть изображение имеет два слоя: первый – амплитудная информация сигнала (по сути, изображение поверхности), второй – фазовая информация (по фазе определяется удаленность от сенсора до конкретной точки поверхности). Изображение в SLC формате представляется в системе координат снимка, оно довольно сильно деформировано ввиду специфической геометрии съемки (рис. 1а). SLC подходят для выполнения любого вида обработки данных, для работы с данными в таком формате также необходимо специализированное программное обеспечение.

— амплитудное изображение: для данного уровня обработки не поставляется фазовый слой, то есть мы имеем только снимок поверхности в радиодиапазоне. Изображение  также находится в системе координат снимка (географической привязки нет). Переход от SLC к данному типу осуществляется с помощью усреднения значений по азимуту и дальности, для того чтобы приблизительно привести размер пиксела к квадратному. Размер пиксела устанавливается в зависимости от типа данных (рис. 1б). Этот тип данных является переходным от специализированных к стандартным уровням обработки данных ДЗЗ.

— геокодированное изображение (рис. 1в): снимок земной поверхности, имеющий координатную привязку в заданной системе координат. Для данного уровня обработки, особенно для горных районов характерно наличие очень больших геометрических искажений, вызванных тем, что съемка проводится со значительным отклонением от надира. Для равнинных (плоских) территорий, где перепад высот небольшой, такой уровень обработки подходит для решения задач, не требующих высокой точности.

— ортотрансформированное изображение (рис. 1г): снимок земной поверхности, имеющий координатную привязку в заданной системе координат, для которого устранены геометрические искажения. Для выполнения ортотрансформирования необходима ЦМР.

Геокодирование и ортотрансформирование данных может выполняться без использования наземных опорных точек, только по орбитальным данным, но, как и для снимков, получаемых в оптическом диапазоне, для достижения необходимой точности требуются опорные точки. Для того чтобы, опорные точки уверенно идентифицировались на радиолокационных изображениях, перед съемкой необходима установка специальных уголковых отражателей, которые дают яркий отклик на изображении.

Рис. 1. Уровни обработки радиолокационных данных
Рис. 1. Уровни обработки радиолокационных данных

Основные направления использования радиолокационных данных

 Радиолокационные изображения используются для решения очень широкого круга задач. Они, во-первых, могут дать дополнительную информацию о состоянии поверхности и объектов наряду с данными оптического диапазона, во-вторых, радиолокационные данные могут служить источником уникальной информации, которую можно получить либо только по радарным данным, либо по наземным измерениям. Ниже перечислены основные направления использования радарных данных:

— использование одиночных снимков, либо дополнительно к оптическим, либо как альтернативу оптическим данным. При качественно выполненном ортотрансформировании изображения могут быть использованы как пространственная основа для решения целого класса задач по топографическому и тематическому картографированию местности. Для радиолокационных данных возможность получения изображения конкретного района в сжатые сроки очень высока (до нескольких дней), в отличие от оптических данных, где срок напрямую зависит от метеоусловий. Таким образом, в экстренных, срочных ситуациях радиолокационные данные незаменимы как единственный источник информации.

— работа с поляриметрическими изображениями – это отдельное направление, существенно улучшающее возможности по классификации объектов на радарных изображениях, дополнительно поляриметрические данные позволяют улучшить качество интерферометрической обработки, так как существует возможность использовать четыре изображения, полученные при различных поляризациях вместо одного при однополяризационных данных;

— использование серий снимков, имеются ввиду данные, полученные при одной и той же геометрии. Данное направление дополняет предыдущие, во-первых, мы получаем возможность рассматривать изменения, происходящие на местности по серии снимков, во-вторых, наличие серии снимков позволяет выполнить их совместную фильтрацию, при которой устраняется спекл-шум, а разрешающая способность, в отличие от стандартных алгоритмов фильтрации, не ухудшается;

— совместная обработка оптических и радиолокационных данных. Используя снимки, полученные в оптическом диапазоне и радиолокационные данные можно получать композитные изображения, которые содержат в себе информацию о подстилающей поверхности, полученную в двух зонах спектра;

— радарграмметрия: работа со стереоснимками, полученными в радиодиапазоне, данное направление работ применяется не очень широко, так как точности ЦММ, получаемые при такой обработке невысокие, в отличие от интерферометрии;

— интерферометрическая обработка пар снимков с целью построения ЦММ. Интерферометрия является одним из наиболее перспективных направлений в использовании радиолокационных снимков, так как иногда из-за метеоусловий и очень высокой стоимости получить достаточно современную и точную ЦМР практически невозможно;

— интерферометрическая обработка серий радиолокационных снимков с целью получения информации о смещениях/просадках, происходящих на местности. Основным продуктом при дифференциальной интерферометрической обработке являются карты смещений. Данная методика позволяет получить величины смещений на сантиметровом уровне;

— определение просадок на миллиметровом уровне, на основе большой серии изображений (15-20). Данное направление (Persistant Scatterer Interferometry) позволяет получать точечные значения вертикальных смещений, преимущественно для городских и инфраструктурных районов.

Более подробное рассмотрение перечисленных направлений приведено ниже. Рассмотренные методики даны на основании технологических цепочек и алгоритмов, реализованных в специализированном программном пакете SARscape 4.0, предназначенном для проведения комплексной обработки радиолокационных данных.

 Одиночные радиолокационные изображения и серии снимков

Одиночные снимки могут использоваться как основной, либо вспомогательный источник информации о поверхности. Для данной группы задач снимки выбираются в соответствии с необходимым рабочим масштабом (определяется разрешающей способностью, см. табл. 1), а также возможностью заказа новой съемки, либо наличием данных в архиве. Уровень обработки данных может быть различным, в зависимости от решаемых задач.

Таблица 1. Соответствие разрешающей способности и масштаба

Спутник Максимальное пространственное разрешение, м Масштабы
TerraSAR-X 1 1:10 000
Radarsat-2 3 1:25 000
ALOS / PALSAR 7 1:50 000
Radarsat-1 8 1:50 000
Envisat /ASAR 25 1:200 000
ERS-1, 2 30 1:200 000

 

Если радиолокационные данные используются в качестве пространственной основы, и не будут обрабатываться по специализированным алгоритмам (например, совместная обработка снимков) – необходимо выполнить их ортотрансформирование. Когда речь идет о совместной обработке разновременных радиолокационных снимков одной и той же территории, то первоначальной процедурой является корегистрация данных, то есть трансформирование всех изображений к единой геометрии с субпиксельной точностью. В данном случае для выполнения обработки требуются, по крайней мере, амплитудные изображения. На рис. 2 приведен пример совместной фильтрации группы изображений, которая существенно улучшает изобразительные свойства радиолокационного изображения.

Рис. 2. Результат мультивременной фильтрации радиолокационных изображений
Рис. 2. Результат мультивременной фильтрации радиолокационных изображений

Еще одним приложением, при наличии мультивременных данных, является возможность создания на их основе мультивременных композитных изображений, которые могут быть рассчитаны по различным методикам:

— совмещение изображений за три различные даты, каждая соответствует одному из каналов RGB. В данном случае, преобладающем цветом, соответствующим дате, будет показано какое-либо изменение состояния объектов, либо земной поверхности (рис. 3а).  Важно объединять соответствующие комплекты данных в нужных целях. Например, для определения состояния посевов: несколько сеансов получения данных в период роста и созревания;  для картографирования наводнений: получение данных до, в течение, и (если возможно) сразу после пика наводнения; для обнаружения более долгосрочных изменений: комбинированные сеансы получения данных за один и тот же сезон, но в разные годы. Относительно интерпретации изображений можно сказать следующее: объекты без изменений будут отображаться в чёрно-белом цвете;  любое изменение в сцене, (выраженное в изменении обратного рассеяния), между двумя сеансами измерений отображается в цвете;

— выявление изменений по двум изображениям (change detection). Может быть несколько вариантов реализации: расчет композитного изображения, основанного на разностном изображении (рис. 3б, оттенки красного соответствуют максимальным изменениям), расчет композитного изображения на основе карты когерентности, рассчитываемой по двум изображениям (значения когерентности от 0 до 1) и характеризующей согласованность этих снимков между собой, а также наличие изменений, при использовании карты когерентности выполняется очень четкая локализация временных изменений (рис. 3в, оттенки синего соответствуют максимальным изменениям), и расчета карты изменений в виде классифицированного изображения.

Рис. 3. Различные виды композитных мультивременных изображений
Рис. 3. Различные виды композитных мультивременных изображений

Как было сказано выше, работа с поляриметрическими данными — это несколько обособленное направление, хотя в настоящее время большинство новых радиолокационных спутниковых систем предусматривают проведение многополяризационной съемки. Основными «рабочими» поляризациями остаются HH (горизонтальная) и VV (вертикальная), они используются при проведении интерферометрической обработки, да и в целом съемка производится преимущественно с этими видами поляризации излучения (в зависимости от сенсора), так как изображение поверхности, в целом, получается более информативным.  Кроссполяризации HV и VH дают дополнительную информацию о поверхности и для некоторых задач они являются очень важным дополняющим фактором. Например, для лесного и сельского хозяйства, наличие изображений HV или VH, позволяет более достоверно выполнить классификацию различных типов объектов. На основе многополяризационных данных создаются ложноцветовые композитные изображения. В качестве примера на рис. 4 приведено сравнение радиолокационных данных поляризаций: HH, HV, а также композитное изображение полученное на основе этих данных. Как видно, поляризация HV дает более четкую дифференциацию между участками леса и вырубками, хотя структурность изображения лучше на  изображении HH.

Рис. 4. Сравнение информативности данных, полученных при различных поляризациях излучения, при локализации вырубок
Рис. 4. Сравнение информативности данных, полученных при различных поляризациях излучения, при локализации вырубок

Совместная обработка радиолокационных и оптических изображений

Совместная обработка радиолокационных и оптических данных выделена как отдельное направление, так как во многих случаях именно совместное использование различных видов данных дает более полные результаты. Оптические изображения содержат информацию об отражённой или переизлученной световой энергии и информацию о «химических» свойствах поверхностного слоя, в то время как изображения, полученные в микроволновом диапазоне, предоставляют данные о геометрических параметрах (шероховатость, физическая структура и диэлектрические свойства) поверхности. Способ слияния данных заключается в геометрическом слиянии данных от различных источников и при необходимости их дальнейшей обработке, например какое-либо совместное преобразование. В качестве примера приведены два различных направления комбинирования оптических и радиолокационных данных:

Геометрическое совмещение данных на примере выявления новых площадей вырубок в лесном массиве. Задача решается по стандартному алгоритму, при наличии двух оптических изображений (желательно наличие красного или ближнего ИК каналов). В рассматриваемом же случае, современного оптического снимка необходимого разрешения не было, в то время как радиолокационная съемка, с нужными параметрами была в архиве. При совместной обработке, в данном случае, можно выделить ряд особенностей. Геометрия радиолокационных изображений существенно отличается от геометрии оптических, поэтому от качества выполнения ортотрансформирования данных, результат работ зависит очень существенно. Разрешение используемых изображений должно быть сходным, либо оптический снимок может иметь более низкое разрешение, так как изобразительные способности таких изображений выше. Желательно использование радиолокационных данных, полученных при нескольких поляризациях излучения (HH и HV, см. выше), а оптических – в красной либо ближней ИК зонах спектра. На рис. 5 показана реализация описанной выше задачи.

Рис. 5. Выявление новых вырубок в лесных массивах
Рис. 5. Выявление новых вырубок в лесных массивах

Аналогично определению вырубок в лесных массивах могут выявляться другие различные природные и антропогенные объекты. Очень много ситуаций, когда современных оптических данных нет в наличии, чтобы выполнить новую съемку требуется значительное время, в этих случаях радиолокационные данные могут служить хорошей альтернативой, так как их получение не зависит от метеоусловий.

Второй вариант совмещения данных основан на преобразовании RGB ↔ HIS, такое совмещение данных позволяет совместить на одном выходном изображении информацию о местности, полученную в двух разных диапазонах. Сначала выполняется преобразование трех наиболее информативных спектральных каналов RGB → HIS (яркость-насыщенность-оттенок цвета), затем в полученном изображении яркость заменяется на радиолокационный снимок и проводится обратное преобразование, при проведении которого необходимо сбалансированное растяжение каналов для повышения качества конечного представления в RGB. Конечные цвета не имеют физического значения и их можно объяснить, поскольку цвет и насыщенность сохранены из оптического диапазона. По таким изображениям можно определить шероховатость (низкая/высокая растительность, затопленный/незатопленный район), также при выполнении такого преобразования за счет радиолокационного изображения очень четко отображается структурность территории, что необходимо для геологических задач.

Комплексный анализ оптических и радиолокационных данных позволяет в особых условиях исследовать объекты различного геологического значения: некоторые из них слабо видимы на обоих типах изображений и поэтому могут быть выделены в объединенном комплекте данных, иногда они могут быть полностью невидимы для оптических датчиков (экранированы), но чётко отображены на радиолокационных снимках или наоборот. На рис. 6 приведены примеры совмещения оптических и радиолокационных данных, основанных на преобразовании RGB ↔ HIS.

Рис. 6. Пример совмещения оптических и радиолокационных данных, на основе преобразования RGB ↔ HIS
Рис. 6. Пример совмещения оптических и радиолокационных данных, на основе преобразования RGB ↔ HIS

Рассмотренные варианты комбинирования данных иллюстрируют два основных направления, в каждом из которых существует множество различных вариантов комбинирования и дальнейшего использования данных.

 Радарграмметрия

 Под радарграмметрией понимается обработка стереопары радиолокационных изображений. Данная методика не получила широкого практического применения, так как получаемые точности являются довольно невысокими в сравнении с обработкой стереопар оптических изображений и интерферометрической обработкой радиолокационных данных. Радарграмметрия проигрывает в точности из-за того, что при обработке используется только амплитудная информация, то есть используются только значения интенсивности радарных изображений, полученные под двумя различными углами, а вследствие того, что изобразительные свойства изображений невысоки и снимки очень зашумлены, точность по сравнению с оптическими данными получается невысокой. В случае же с интерферометрическим подходом, ключевой информацией является не амплитудная информация, а фазовая, по которой и производится восстановление высот местности.

Из современных радарных систем, данные с которых используются  для радарграмметрии, можно выделить спутники серии RADARSAT, обладающие очень высокими возможностями по проведению съемки в различных режимах и под различными углами. Условием получения снимков, пригодных для цифровой стереообработки, является съемка с одноименных витков (восходящих или нисходящих) с разностью углов визирования примерно от 5 до 30 градусов. При подборе стереопар желательно выбирать снимки, сделанные с меньшим временным интервалом, чтобы избежать взаимной декорреляции изображений из-за различных изменений на поверхности произошедших за время между съемками.

Интерферометрические пары и серии изображений

Интерферометрическая обработка пар и серий снимков с целью построения ЦММ либо определения просадок земной поверхности является одним из уникальных и перспективных направлений в использовании радиолокационных снимков.

Радарная интерферометрия – метод измерений, использующий эффект интерференции электромагнитных волн. Техника интерферометрической обработки радиолокационных данных предполагает получение нескольких когерентных измерений одного и того же района земной поверхности со сдвигом в пространстве приёмной антенны радиолокатора.

Рис. 7. Геометрия интерферометрической съёмки
Рис. 7. Геометрия интерферометрической съёмки

Основная идея метода заключается в формировании интерферограммы, которая представляет собой результат перемножения двух комплексных радарных изображений местности, полученных идентичными съемочными SAR-системами из близко расположенных точек орбиты, одной и той же территории. Геометрия формирования интерферометрической пары показана на рис. 7.

Радиолокационное изображение  содержит информацию об амплитуде, характеризующей отражательные свойства объекта, и о фазе сигнала, которая определяется удаленностью от объекта. Для определения геометрических характеристик объекта необходимо знать разность фаз между двумя радарными изображениями S1 и S2, полученными из близко расположенных точек пространства, а также разницу наклонных дальностей r и геометрические параметры съемки (H, B, угол наклона).

Для построения качественной итерферограммы и, соответственно, определения высот или смещений, необходимо, чтобы два изображения обладали высокой когерентностью (условие интерференции), а также были с высокой точностью совмещены геометрически, то есть вспомогательное изображение S2 предварительно должно быть трансформировано в геометрию основного снимка S1 с субпиксельной точностью, после чего выполняется перемножение этих двух изображений, в результате которого получается интерферограмма, характеризующая изменение высот на рассматриваемом участке, а также содержащая информацию о подвижках произошедших на поверхности. На рис. 8 приведена цепочка изображений, демонстрирующая основные шаги интерферометрической обработки пары радиолокационных снимков с целью получения ЦММ.

Рис. 8. Изображения, демонстрирующие основные шаги интерферометрической обработки (использованы данные ENVISAT)
Рис. 8. Изображения, демонстрирующие основные шаги интерферометрической обработки (использованы данные ENVISAT)

Для выполнения интерферометрической обработки данных необходимо выполнение целого ряда условий:

— съемка должна выполняться идентичными сенсорами (тандемная миссия ERS-1/2, будущая TanDEM-X), либо одним и тем же аппаратом, через определенное время;

— при идентичности сенсора, также необходима одинаковая геометрия съемки, то есть съемка должна быть проведена с одинаковых орбит спутника и с одинаковыми углами наклона. Таким образом, съемка производится из близких точек пространства. Расстояние между точками съемки называется базисом (для интерферометрии определяющим является перпендикулярная составляющая), его величина существенно влияет на результаты обработки. Теоретически для построения ЦММ, чем больше  величина базовой линии, тем выше точность результирующей модели местности, на практике же, большие базовые линии приводят к тому, что когерентность такой пары изображений получается довольно низкая, и в итоге – неудовлетворительный результат. Для выявления смещений желательно использование пар изображений с минимальной базовой линией, так как теоретически на интерферограмме с нулевой базовой линией отображаются только смещения. Для различных диапазонов, можно рассчитать предельную величину базы, при которой еще возможно построение интерферограммы. Но использование пар с такими базовыми линиями не целесообразно, так как вероятность получения результата очень низкая. При обработке данных C диапазона (ERS, Envisat, Radarsat), наилучшими являются значение: 100 – 300 м (при построении ЦММ), для L диапазона (PALSAR), значения базовых линий могут быть больше на порядок, так же как и для данных TerraSAR-X.

— небольшая временная база, между двумя съемками (для построения ЦММ), так как, при большом промежутке времени, между съемками, происходит больше изменений, и степень корреляции снижается. При выявлении смещений, наоборот, часто необходимо использование данных с большой временной базой, в этом случае подбираются снимки за схожие даты, сезоны; важна стабильность подстилающей поверхности;

— так же немаловажным фактором являются погодные условия, хотя радиоизлучение и проникает через облачность, но влияние облачности все равно присутствует и, соответственно, вносятся изменения в распространение посланного и отраженного сигналов, особенно если облака насыщены влагой. Наряду с наличием облачности является важным состояние подстилающей поверхности. Например, если первый снимок из интерферометрической пары получен при малооблачной сухой погоде, а второй снимок получен при влажной погоде, то корреляция этих двух снимков будет довольно низкая, то же самое относится к наличию и состоянию снежного покрова, состоянию растительности и т.п.

Чтобы повысить вероятность получения хорошего результата, необходим тщательный выбор данных: в первую очередь оценка пространственной и временной базы, затем оценка метеоусловий в регионе на момент съемок.

Для интерферометрической обработки можно использовать данные, получаемые при соблюдении вышеописанных условий, всеми SAR-системами, но, для того чтобы получить удовлетворительные результаты, необходимо использовать не пары, а серии (цепочки) изображений. При использовании интерферометрических цепочек (от 4-х изображений) существенно повышается вероятность получения полного и качественного результата. Дело в том, что даже при очень тщательном выборе данных нельзя гарантировать их высокую когерентность по всему полю изображения из-за различных факторов, и с использованием цепочек данных эта проблема частично решается.

Следует также отметить, что уровень когерентности данных существенно зависит от типа подстилающей поверхности. Например, для полупустынной территории, почти лишенной растительности, значения когерентности будут в целом выше и однороднее, чем для залесенных территорий. Так как значительная часть территории России покрыта лесами, рекомендуется использовать:

— цепочки данных, в том числе и разносезонные;

— данные, получаемые в  L-диапазоне, так как большая длина волны обладает большей проникающей способностью, а, следовательно, состояние растительного покрова оказывает меньшее влияние на уровень когерентности;

— поляриметрические наборы данных. В целом для интерферометрии наиболее подходят данные с параллельной поляризацией, максимальный уровень когерентности имеют данные VV-поляризации, HH – чуть ниже. При выполнении специальной обработки поляриметрических пар данных (HH, VV, HV, VH) удается повысить суммарный уровень когерентности за счет расчета когерентности по 4 поляризациям.

Для горных территорий, со сложным рельефом при проведении радиолокационной съемки, практически всегда присутствуют тени, а также другие эффекты, что очень сильно снижает качество выходной продукции. Устранить влияние этих эффектов можно за счет использования интерферометрических цепочек данных получаемых с разных орбит: восходящей и нисходящей, таким образом, при комбинировании итоговых цифровых моделей информация обо всех склонах будет полной.

Построение ЦММ: для получения корректного результата необходимо наличие, во-первых, опорной цифровой модели рельефа (могут быть использованы GTOPO-30, SRTM, чем точнее, тем лучше), во-вторых, наличие опорных точек с известными

Рис. 9. Уголковый отражатель
Рис. 9. Уголковый отражатель

координатами и высотами, которые уверенно опознаются на радиолокационном снимке. Для уверенного распознавания опорных точек на радиолокационных изображениях среднего разрешения устанавливаются специальные металлические уголковые отражатели (рис. 9), с размером грани около 1 м (зависит от съемочной системы), точно сориентированные на спутник, которые дают яркий отклик на изображении (эффект многократного отражения сигнала).

Вместо уголковых отражателей могут быть использованы специальные устройства – транспондеры, дающие сильный отклик на SAR-изображениях, которые не требуют ориентации на спутник, и будут давать отклик при съемке любым аппаратом, но их применение пока развито не очень широко. На одно изображение необходимо 5-8 отражателей, равномерно распределенных по территории снимка. С использованием опорных точек проводится уточнение параметров интерферометрической модели, и восстановление высот. Точности создаваемых ЦММ достаточно сильно варьируются в зависимости от множества факторов и могут быть оценены только приблизительно.

В таблице 2 приведены оценочные точностные характеристики цифровых моделей, создаваемых в результате интерферометрической обработки радиолокационных изображений, с использованием опорных точек.

Таблица 2. Оценка точности определения высот ЦММ, получаемых в результате интерферометрической обработки

Спутник Пространственное разрешение, м Оценка точности определения высоты, м *
TerraSAR-X 3 2 – 4
Radarsat-2 3 3 – 6
ALOS / PALSAR 7 – 14 5 – 10
Radarsat-1 8 – 25
Envisat /ASAR 25
ERS-1, 2 30

 

*  —  точность определения высоты в таблице указана достаточно в широких пределах, так как зависит от большого числа факторов, перечисленных выше и определяющих качество интерферограммы.

Построение карт смещений: в данном случае, необходима актуальная опорная цифровая модель максимальной точности, так как по ней устраняется влияние рельефа местности на интерферограмме, если точность используемой ЦММ будет невысокой, то на карте смещений будут присутствовать значительные ошибки. Данный вид обработки данных называется дифференциальной интерферометрией (рис. 10), и часто для определения смещений используется несколько разновременных интерферограмм, тем самым можно избежать использования внешней точной ЦММ напрямую, так как рельеф фиксируется на обоих интерферограммах, и его влияние может быть устранено при построении дифференциальной интерферограммы.

Рис. 10. Карты смещений, полученные методом дифференциальной интерферометрии
Рис. 10. Карты смещений, полученные методом дифференциальной интерферометрии

Для расчета величин смещений так же необходима опорная информация, то есть точки с известными величинами смещений. Так как получить такую информацию существенно сложнее, нежели координаты точек, то идут от обратного. В качестве опорных берут те точки, где смещения теоретически должны быть нулевые, либо минимальные. На рис. 11 показано наглядное трехмерное представление вертикальных смещений земной поверхности, произошедших в результате землетрясения.

Рис. 11. Трехмерное представление вертикальных смещений земной поверхности
Рис. 11. Трехмерное представление вертикальных смещений земной поверхности

Наряду с показанной выше методикой, существует другой подход к определению вертикальных смещений земной поверхности, который эффективно применяется для городских территорий и позволяет фиксировать просадки на миллиметровом уровне, на основе большой серии изображений (15-20 снимков). В основе метода (Persistant Scatterer Interferometry) лежит совместная обработка большого массива снимков территории, полученных в течение нескольких лет. Все имеющиеся снимки обрабатываются совместно, с целью локализации излучателей, таких как разнообразные металлические и бетонные сооружения: здания, мосты, скальные породы, специально установленные уголковые отражатели, которые отображающихся на радиолокационных изображениях в виде интенсивных вспышек, либо точек. Точное измерение миллиметровых подвижек определяется на фоне этих объектов. Результат представляет собой таблицу, в которой сравниваются измерения среднегодовых подвижек и временные серии подвижек для каждой точки измерений (графическое представление показано на рис. 12). Эти данные могут использоваться для различных строительных и инженерных проектов, так как определяют положение и масштабы оседаний и сдвигов на городских территориях с субмиллиметровой точностью.

Рис. 12. Графическое представление метода Persistant Scatterer Interferometry. Цвет точек соответствует значениям от -5 (красный) до 5 (синий) мм/год
Рис. 12. Графическое представление метода Persistant Scatterer Interferometry. Цвет точек соответствует значениям от -5 (красный) до 5 (синий) мм/год