Page 180 - 现代测绘技术在水利工程中的应用

第七章 遥感技术在水利工程中应用

的波段，即特征选择。特征提取的目的是获取遥感影像中具有代表性的特征，以便于
更好地实现目标变化检测，以主成分分析法（PCA）最为基础，其他还有基于统计特征、
纹理特征、形状特征、空间特征的各种提取方法等；随着海量数据增长和计算机性能
提升，基于神经网络机器学习的方法在遥感影像特征识别与变化检测中得到快速发展，

如卷积神经网络（CNN）、深度卷积神经网络（DCNN）等，通过深度学习自动提取
图像中的特征。特征选择方法可分为基于信息量和基于类间可分性的波段选择方法。
基于信息量的波段选择主要是选出信息量大而相关性小的波段组合，最佳索引因子方
法是一个应用相对较广的波段选择方法；基于高光谱各波段与地物类别之间的关系，

也可通过计算已知地物类别在单波段或波段组合中的统计距离来实现不同地物特征的
选择。
（二）雷达遥感监测

雷达遥感监测通过发送雷达波束，接收和解析回波信号，从而获取地表的反射、
散射和回波特征，实现对目标的探测与测量。最大的优点是其主动遥感工作方式少
受云层遮挡限制，可全天时、全天候进行观测。20 世纪 50 年代，使用脉冲雷达用于
军事侦察和天气预报，分辨率和探测能力较低。1967 年，NASA 喷气推进实验室进
行了最早的雷达干涉测量实验，即通过使用 2 个雷达波束、测量波束的相位差来获

取地表形变信息；由此，SAR 技术的出现使雷达遥感监测迈向了新阶段，并逐渐发
展具有不同穿透能力的多波段雷达技术（包括 X、C、L 波段）以提供更丰富的地表
信息。ESA 发射的 ERS-1（1991 年）、ERS-2（1995 年）卫星搭载 SAR 进行对地观

测，为雷达干涉测量技术的发展提供了重要的数据源；加拿大航天局（CSA）发射的
RADARSAT 系列，其中 RADARSAT-1（1995 年）为第一颗 C 波段合成孔径雷达卫星，
具有高分辨率和全天候观测能力，RADARSAT-2（2007 年）具有更高空间分辨率与灵
活观测模式，之后发射的 RADARSATConstella-tionMission（RCM，2019 年）更是能

提供多种成像模式的高分辨率 SAR 影像；ESA 发射了 Envisat、Sentinel-1 合成孔径雷
达卫星，其中 Sentinel-1A/B（2014 年、2016 年）提供 C 波段、4 种极化工作模式、
多种成像模式以及 5~20m 不等空间分辨率、重访周期为 6~12d 的影像；日本航空航
天局（JAXA）发射了 ALOS 系列 L 波段 SAR 卫星，具有多种成像模式，空间分辨率

在干涉模式下由 3m（ALOS-1，2006 年）提升至 2.5m（ALOS2，2014 年）；此外，
德国航天中心（DLR）和 ESA 开发的 TerraSAR-X（2007 年）可提供 X 波段、多种成
像模式、空间分辨率高达 1m、重访周期为 11d 的 SAR 影像；意大利航天局（ASI）
提供的 COSMO-SkyMed（2022 年）为 X 波段、多成像模式、空间分辨率高达 1m、

重访周期为 16d 的 SAR 影像；中国的高分三号卫星（GF3，2016 年）也具有 1m 的分
辨率，是世界上分辨率最高的 C 波段、多极化卫星。

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