手把手教你用SNAP做全极化SAR图像分类

引言

最近在研究极化SAR图像分类方面的内容，发现用SNAP软件可以很方便的实现图像的分类。因为在入门过程中踩了很多坑，浪费了一些时间，为了不让大家踩坑，所以决定写下这篇教程。

前期准备

软件下载

SNAP是欧空局旗下的一个SAR图像处理软件，可以点击下载地址进行下载。

数据下载

数据下载地址：https://mdacorporation.com/sample_data/RS2_OK76385_PK678065_DK606754_FQ15_20080506_142539_HH_VV_HV_VH_SLC.zip
也可以直接点击：这里

数据不是很大，200+M的样子。本次实验使用的是加拿大 温哥华的全极化SAR数据，单视（SLC），由RADARSAT-2卫星提供。

实验步骤

1.打开文件

打开SNAP软件，找到并点击红圈中的文件夹式的按钮，打开我们所下载好的数据，数据以压缩文件的形式保存着，可以直接在SNAP中打开，不用解压缩。

在弹出的窗口中，找到数据中的：product.xml文件。点击open

2.查看打开的文件

可以在左上角的Product Exploer中查看文件。
选择bands那一栏，可以看到如下图所示的形式：

对于每一种极化方式，都有对应的复数据i路和q路，还有对应的强度（Intensity）。

3.查看VH极化方式

选择“Intensity_VH”双击：

可以用鼠标的滑轮对图片进行方法缩小，也可以拖动左下角的方框对图片进行平移。
通过对图片进行缩放和平移，将视野固定在温哥华机场区域：

4.创建数据子集

为了减小计算量，对于一幅图片我们只需取它的感兴趣区域（Area of Interest, AOI）,在SNAP种可以通过“创建数据子集”的方式实现。
在把图片缩放到感兴趣区域之后，右击图片，选择 ‘Spatial Subset from View’。
弹出如下所示对话框：

按上图设置好参数后点击‘OK’。

5.对数据进行定标操作

找到Radar–>Radiometric–>Calibrate,点击

Source Product:是我们截取的感兴趣区域；
Target Product:是我们定标之后将要生成的文件；
Directory：是我们文件保存的地址。


记得要选上：Save as complex output

6.生成极化矩阵

极化矩阵有协方差矩阵（T矩阵）和相干矩阵（C矩阵）。
我们可以用SNAP软件生成极化数据的极化矩阵。
相干矩阵T3在分类种用到的比较多，因为它包含更多的物理信息。
具体做法是：
Radar–>Polarimetric–>Polarimetric Generation


点击:run,生成T3矩阵，可以看到bands文件夹中的变化。

7.极化滤波

极化滤波可以去除一下相干噪声，在这里我们选择使用Refined Lee滤波器。



点击run
得到滤波后的文件。
可以将滤波之后的T11与之前的T11进行对比：


精简一下任务栏：选择Close Other Products

8.极化分解

按照下图的方式：选择极化分解选项


在‘Processing Parameters’中选择‘Freeman-Durden Decomposition’

点击run,得到如下所示分解结果：

右键点击分解后的文件夹，选择‘Open RGB Image Window’

得到RGB填充的分解图像：

如图所示，表面散射是蓝色，二次散射是红色，体散射多是植被，所以用绿色表示。

10.导出图片

选择 view as image 导出图片：

保存的图片是bmp的格式。

11.进行非监督分类

在非监督分类过程中，T3矩阵作为输入，进行相似像素归类为一类的操作。
选择polarimetric Unsupervised Classification

分类用的是H Alpha Wishart分类

注意：source data那里要选滤波后的文件，而不是选择分解后的文件，否则会报错。
分类结果如下所示：

共分成了9个类别，可以在Colour Manipulation中对类别的颜色进行修改。

结语

Wishart非监督分类器基于熵（H）和alpha平面进行分类的，分类器在分类过程中计算九个簇的中心点，然后根据像素到中心点的距离对各个像素进行归类。
极化SAR图像分类的学习是一个漫长的过程，学会使用软件仅仅是漫长道路中的一步，还有很多步需要我们一起努力，加油吧！

参考文献

https://step.esa.int/main/doc/tutorials/snap-tutorials/