Weltraumgestützte Radarsysteme mit synthetischer Apertur entwickeln sich aufgrund des technologischen Fortschritts und der steigenden Anforderungen der Nutzer ständig weiter. Die System Performance Group deckt ein umfassendes SAR-Fachwissen ab, vom Systemdesign und der Entwicklung bis hin zum Betrieb im Orbit, der Validierung und der Nutzung der gelieferten SAR-Datenprodukte. Unser Kapital basiert auf der Kombination von Systemkenntnissen der SAR-Theorie, -Simulation und -Analyse, die wir in mehr als zehn Jahren Erfahrung in laufenden Satellitenmissionen erworben haben, zusammen mit der Expertise in der Entwicklung und dem operationellen Einsatz neuartiger Algorithmen für die Erzeugung wissenschaftlicher Produkte auf höherem Niveau. Die wichtigsten Aktivitäten und Projekte sind im Folgenden aufgeführt.
Wichtige Forschungsthemen
SAR-Leistungssimulation und -Optimierung
Die Qualität der SAR-Daten wird von mehreren Systemparametern beeinflusst, zum Beispiel von der Umlaufbahn und der Lage des Sensors, den Antennenmustern, der Sendebandbreite und der Pulswiederholungsfrequenz (PRF). Die Optimierung dieser Parameter durch Simulation ist der erste Schritt für die Entwicklung einer geeigneten SAR-Erfassung. Unsere Gruppe hat sich auf die Optimierung der Erfassungsparameter sowie auf die Definition effektiver Strategien zur Erzielung einer hohen Qualität der gelieferten Produkte spezialisiert. Sobald die operative Mission begonnen hat, werden die empfangenen SAR-Rohdaten analysiert, um mögliche Sättigungs-, Rausch- oder Kanalungleichgewichtseffekte zu erkennen, während die Qualität der fokussierten SAR-Bilder durch die Bewertung spezifischer Parameter wie Szenengröße, Auflösung, Signal-Rausch-Verhältnis und Entfernungs-/Azimuth-Mehrdeutigkeiten weiter beurteilt wird. Die erzielten Ergebnisse dienen als Grundlage für die weitere Verfeinerung der Erfassungsstrategie. Ein Beispiel ist in Abbildung 1 dargestellt, wo die Unterdrückung von Mehrdeutigkeiten in TerraSAR-X Vierpolarisationsprodukten durch PRF-Optimierung gezeigt wird. Für die TerraSAR-X- und TanDEM-X-Satelliten-SAR-Missionen sind wir für die Definition und Charakterisierung aller SAR-Modi und -Produkte verantwortlich, bis hin zur Spezifikation der SAR-Bildqualität der Stufe 1b.
Wir konzentrieren uns auch auf die Entwicklung und Optimierung neuer Algorithmen zur Unterstützung laufender und zukünftiger SAR-Missionen, wie z.B. die Untersuchung innovativer Ansätze zur Datenreduktion und die Untersuchung vollständiger polarimetrischer Daten.
Abbildung 1: Unterdrückung von Mehrdeutigkeiten durch PRF-Optimierung
Azimutales Antennendiagramm und mehrdeutige Bänder (a), TerraSAR-X quadpolarisierte Aufnahmen über Neapel mit einer PRF von 5267 Hz (b) und optimierter PRF von 6395 Hz (c). Mehrdeutigkeiten sind in (b) deutlich sichtbar.
(a) Radarrückstreukarte des Stadtgebiets von Mexiko-Stadt, aufgenommen von der TanDEM-X-Mission. (b) Phasenfehler-Karte desselben Gebiets aufgrund der Quantisierung der Rohdaten.
Darüber hinaus konzentrieren wir uns auf die Definition und Implementierung neuer Algorithmen zur Unterstützung laufender und zukünftiger SAR-Missionen, wie zum Beispiel die Entwicklung innovativer Methoden zur Datenreduktion an Bord. In der Tat wird für die gegenwärtigen und zukünftigen weltraumgestützten SAR-Missionen ein immer größeres Volumen an On-Board-Daten benötigt, was vom Missionsdesign her höhere Anforderungen an den On-Board-Speicher und die Downlink-Kapazität mit sich bringt. In diesem Szenario ist die Quantisierung der SAR-Rohdaten ein wichtiger Aspekt, da die für die Digitalisierung der Rohdaten verwendete Datenrate die Menge der zu speichernden und zum Boden zu übertragenden Daten bestimmt, sich aber auch direkt auf die Leistung der SAR-Produkte auswirkt. Abbildung 2 zeigt auf der linken Seite die Radarrückstreukarte des Stadtgebiets von Mexiko-Stadt, die von TanDEM-X erfasst wurde, und auf der rechten Seite die Phasenfehlerkarte desselben Gebiets aufgrund der Quantisierung der Rohdaten. Der Phasenfehler wurde durch den Vergleich des Interferogramms, das durch die Digitalisierung der gleichen Rohdaten mit einem adaptiven Blockquantisierer (BAQ) bei 2 Bits/Sample erzeugt wurde, mit dem nicht komprimierten Interferogramm ermittelt. Höhere Phasenfehler befinden sich in Bereichen mit geringerer Rückstreuung und umgekehrt. Die Forschungsaktivitäten der Gruppe zielen darauf ab, neuartige Methoden zur effizienten Datenreduzierung im Rahmen zukünftiger Missionen, wie Mehrkanal-SAR oder gestaffelte SAR-Systeme, zu untersuchen.
Interferometric SAR System Performance
Hervorragende Systemleistung und fortschrittliche Datenverarbeitung sind die notwendige Grundlage für die Ableitung qualitativ hochwertiger Produkte mit Hilfe der SAR-Interferometrie. Seit 2010 fliegen die TerraSAR-X- und TanDEM-X-Satelliten in einer engen Orbitalformation und fungieren als Single-Pass-Interferometer. Eine solche Konfiguration ermöglicht die Ableitung von hochauflösenden digitalen Höhenmodellen (DEMs), indem die Phasendifferenz zwischen einem ko-registrierten Paar bistatischer SAR-Bilder ausgenutzt wird. Der komplexe Korrelationskoeffizient dieses Datenpaares ist die interferometrische Kohärenz und quantifiziert den Anteil des Rauschens, der das Interferogramm und damit die endgültige DEM-Qualität beeinflusst (je höher die Kohärenz, desto besser die endgültige DEM-Leistung). Die erwartete Kohärenz ergibt sich aus der Kombination mehrerer Dekorrelationsquellen, die auf das begrenzte Signal-Rausch-Verhältnis, Quantisierungsrauschen, Mehrdeutigkeiten, Entfernungs- und Azimutverschiebungen sowie zeitliche und räumliche Dekorrelation zurückzuführen sind. Wir haben eine globale Strategie für die regelmäßige Erfassung von Daten an speziellen Teststandorten (so genanntes Long Term System Monitoring, LTSM) und die Untersuchung des interferometrischen Kohärenzverhaltens in Abhängigkeit von der Erfassungsgeometrie und der Art der Landbedeckung entwickelt, wie in Abbildung 3 (a) dargestellt. Diese wertvollen Informationen wurden genutzt, um die Entwicklung einer optimierten Erfassungsstrategie im Rahmen der TanDEM-X-Mission zu unterstützen. Dies führte zu einer erheblichen Verbesserung der Gesamtleistung durch die Optimierung der Erfassungsgeometrie, z.B. über bewaldeten Gebieten und sandigen Wüsten (Abbildung 3 (b) und (c)).
Darüber hinaus ist ein großräumiger Ausblick auf die endgültige DEM-Leistung ein wesentliches Merkmal für das Verständnis möglicher systematischer Effekte auf lokaler und globaler Ebene und für die Definition einer zuverlässigen Leistungsvorhersage und Modellierung. Für jede bistatische TanDEM-X-Szene erzeugt der operationelle TanDEM-X-Prozessor (ITP) mehrere Quicklook-Bilder als Nebenprodukte der interferometrischen Verarbeitungskette, die verschiedene Größen wie Amplitude und interferometrische Kohärenz in einem Bodenpixelabstand von 50 x 50 Metern abbilden. Dieser einzigartige globale Datensatz stellt den idealen Ausgangspunkt für die Erstellung globaler Geokarten und für die Untersuchung von Themen im Zusammenhang mit der Fernerkundung dar, mit dem Ziel, nützliche Daten für die internationale wissenschaftliche Gemeinschaft zu liefern. Zu diesem Zweck haben wir Quicklook-Bilder verschiedener Parameter kombiniert, wie z.B. der SAR-Amplitude, der Kohärenz und des relativen Höhenfehlers, der den zufälligen Rauschanteil darstellt, der die geschätzte Höhe beeinflusst und ein wichtiger Parameter für die Definition der interferometrischen Missionsanforderungen ist. Abbildung 4 zeigt ein Beispiel für ein globales Mosaik des aus der Kohärenz abgeleiteten relativen Höhenfehlers des TanDEM-X DEM. Der absolute Höhenfehler umfasst alle niederfrequenten DEM-Ungenauigkeiten (z.B. aufgrund von Basislinien- oder Restkalibrierungsfehlern). Abbildung 5 zeigt die globale Karte des vertikalen absoluten Höhenfehlers mit einem Konfidenzniveau von 90% für jede TanDEM-X-DEM-Kachel (1°x1° in Breiten-/Längengraden).
Abbildung 4: Globales Mosaik der Kohärenz
Globales Mosaik der Kohärenz (im Hintergrund) und des relativen Höhenfehlers, das durch die Kombination von Aufnahmen aus allen verfügbaren TanDEM-X-Abdeckungen erhalten wurde. Die Karte ist aus Kohärenz-Quicklook-Bildern abgeleitet und hat eine Auflösung von 300 Meter × 300 Meter.
In diesem Rahmen konzentrieren wir uns derzeit auf die Entwicklung neuer Algorithmen für den Abruf geophysikalischer Größen aus SAR-Bildern, wobei wir uns insbesondere auf die Analyse multitemporaler Daten, auf maschinelles Lernen und auf Deep Learning basierende Klassifizierungsansätze sowie auf die Fusion von Multisensordaten konzentrieren. Ein Beispiel für den Bereich der Biosphäre ist die TanDEM-X Forest/Non-Forest Map , eine neue globale binäre Schicht mit einer Auflösung von 50 x 50 Metern, die in Abbildung 6 dargestellt ist. Dieses Produkt ist ein äußerst wertvoller Ausgangspunkt für die Überwachung der Entwaldung in großem Maßstab oder für die Untersuchung von multitemporalen Sentinel-1-Stapeln für die Überwachung von Wäldern durch die Kombination von interferometrischer Modellierung und Klassifizierungsalgorithmen mit maschinellem Lernen. Weitere Beispiele aus dem Bereich der Kryosphäre sind die Klassifizierung der Schneefazies des grönländischen Eisschilds mit Hilfe von interferometrischen TanDEM-X-Daten und die Schätzung der X-Band-Eindringtiefe, wie in Abbildung 7 dargestellt.
Abbildung 6: TanDEM-X Forest/Non-Forest Map
Die globale TanDEM-X Forest/Non-Forest Map, die aus den operativen TanDEM-X DEM-Erfassungen erstellt wurde.
(a) Schneefacetten des grönländischen Eisschildes aus TanDEM-X-Daten, (b) Referenzschmelzkarte, die für die Interpretation von (a) verwendet wurde, (c) geschätzte Eindringtiefe, (d) Unterschiede zwischen TanDEM-X-DEMs und ICESat-Messungen.
