2、 应用案例

GAMMA合成孔径雷达（SAR）系统结构紧凑，可安装在无人机、汽车、船舶及有人驾驶飞机等多种平台上，并能配置多种天线组合，适用于干涉测量和极化测量等应用场景。这些应用包括：通过重轨SAR测量视线（LOS）形变、全极化复后向散射测量、单航迹极化干涉组合测量以及层析SAR测量。利用两幅重轨SAR图像或更长时间序列的重轨SAR图像，可获取沿雷达视线方向的地表位移。本文展示的应用案例包括：通过车载SAR干涉测量实现地表位移的移动测绘（如滑坡监测、冰川流速测量），以及在城市区域和山谷斜坡开展的无人机载重复干涉测量演示。通过飞行多条具有足够空间间隔的重复平行航迹，可获取SAR数据层析栈并进行聚焦处理，从而反演半透明介质的三维结构信息。

2.1、雷达仪器

表1总结了配置用于机载/车载采集模式的GAMMA-L波段和S段 FMCW合成孔径雷达（SAR）系统的规格。这些雷达均配备四个可同时工作的低噪声接收通道。定制的FPGA数字化仪可同步记录所有四个通道，并以最高60 MB/s 的速度将雷达原始数据流式传输至SSD存储器。雷达仪器由基于Linux（Ubuntu）的计算机控制，该计算机负责处理雷达配置、时序、导航与雷达数据记录以及系统状态监控。雷达控制软件和原始数据分析采用 Python3 编写，且有完善的文档说明。雷达发射器的最大输出功率在L段为13W，S段为8W。发射器输出可路由至两个输出端口之一，或与雷达脉冲同步交替切换。交替模式适用于采集全极化数据或具有多个跨轨/沿轨干涉基线的数据。

数据采集时总功耗通常为100W，雷达静止时约为50W。其中约10W的功耗来自GNSS/INS系统。

2.2、使用 GNSS/INS 系统进行准确定位

从移动平台、无人机或有人驾驶飞机获取的GAMMA-L/S波段合成孔径雷达（SAR）数据，其SAR成像与干涉处理要求在SAR传感器轨迹内达到厘米级（或更高）的相对定位精度。因此，内置的全球导航卫星系统/惯性导航系统（GNSS/INS）是Gamma SAR系统的关键组成部分，可确保生成高质量的SAR图像和干涉数据产品。除了内置的霍尼韦尔HGuide n500 GNSS/INS系统外，通常还会在计划的SAR传感器轨迹附近设置一个临时GNSS参考站，以基于GNSS载波相位实现最高精度的后处理动态（PPK）定位。若无法设置临时GNSS接收机，也可使用附近的永久GNSS站或基于永久GNSS站网络的虚拟参考站（VRS）。导航数据处理需要专用软件，包括通过PPK模式获取的GNSS定位数据以及GNSS/INS数据融合。

在我们的合成孔径雷达（SAR）作业中，我们已成功使用霍尼韦尔 HGuide n580 GNSS/INS 系统或内置版本 n500，并搭配 Septentrio 多频段 GNSS 接收机（Altus NR3、AsteRx SB3 ProBase）作为临时GNSS参考站，同时采用Novatel 的Waypoint Inertial Explorer 软件处理导航数据，以满足所需的定位精度要求。

当然可以使用其他GNSS/INS系统和导航处理软件，但我们尚未对其进行测试。不过，我们可以在定义合适的GNSS/INS设置以及处理后的GNSS/INS定位和姿态数据格式方面提供指导，以使其与TDBP处理软件对接。请注意，使用其他GNSS/INS系统需要制造商自身的导航处理软件或类似软件（如Novatel 的Waypoint Inertial Explorer）。

2.3、SAR图像处理

作为敏捷平台上端到端合成孔径雷达（SAR）系统的第三个重要组成部分，时域反向投影（TDBP）算法的CUDA/ANSI C实现[1]经过适配FMCW系统[1,4,5]，可将航空或车载SAR图像直接聚焦至地图坐标。基于CUDA-GPU的TDBP处理软件可与GAMMA软件的GEO模块结合使用。TDBP聚焦软件支持以下计算机硬件和操作系统（OS）配置：配备最新NVIDIA GPU（全局GPU内存：>10 GB）的Ubuntu Linux计算机。我们使用过的具体硬件/OS配置包括Ubuntu Linux 20.04/22.04/24.04。建议使用工作站级或高性能计算版本的NVIDIA GPU。在笔记本电脑上运行的最新NVIDIA GPU（如RTX3000系列或更新型号）也可与TDBP软件包配合使用。

TDBP处理方法可精确处理与线性飞行轨迹的偏差，通常也能处理非线性传感器轨迹，前提是传感器轨迹和被照射区域的地形已知。通过这种方式，可直接在地图坐标中获取聚焦的单视复数SAR图像。在这些地理编码的复数SAR图像中，地形相位分量已被去除，可直接计算差分干涉图。由于TDBP SAR处理软件在命令行上执行，因此也可在配备NVIDIA GPU的Ubuntu Linux云实例上运行，例如亚马逊网络服务（AWS）提供的实例。

GAMMA软件的其他模块支持对聚焦后的SAR图像进行进一步处理，包括干涉处理（ISP/DIFF模块）、极化分解与滤波（LAT模块）、干涉时间序列分析（IPTA模块）等。该软件原生支持对TDBP处理包生成的地理编码单视复数（SLC）图像进行后处理，涵盖干涉图与相干图计算、相位解缠、滤波及时间序列分析等功能。

2.4、发展

最初，在瑞士创新署Innosuisse的支持下，我们通过与苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）合作开展研发项目，进行了多次车载合成孔径雷达（SAR）测试活动，以构建、测试和集成L波段SAR与GNSS/INS仪器，并验证时域反向投影（TDBP）SAR图像聚焦和干涉合成孔径雷达（InSAR）处理方法。这些研发活动已在GAMMA公司内部持续开展，以拓展和演示更多应用场景与使用案例。

案例1、机载模式地面监测

无人机是灵活的航空平台，可针对特定应用灵活规划和实现定制化的传感器轨迹。2024年5月，在美国新泽西州彭索金首次演示了使用GAMMA- L波段SAR系统的四轴无人机SAR成像与重轨干涉测量，如图1所示。图3展示了短时间间隔（几分钟）内重轨差分干涉SAR（DInSAR）数据采集的SAR图像、干涉相位图和相干图。在时域反向投影（TDBP）SAR聚焦处理中，使用了高精度后处理传感器轨迹和数字地形模型。高相干性和光滑的相位图表明SAR成像和干涉处理具有高质量。仅在近场范围内，未包含在地形模型中的建筑物/树木与残余非零空间基线共同导致了显著的残余非零（地形）干涉相位。

图3：左上角为从谷歌地球获取的美国新泽西州彭索金感兴趣区域正射影像图。右上角为单视强度SAR图像，左下角为干涉相位图，右下角为干涉相干图，数据由搭载于Freefly Alta X无人机（另见图1）的Gamma L波段SAR系统通过四轴无人机载重复轨道SAR成像获取，雷达电子组件内置霍尼韦尔HGuide n500导航系统。该SAR图像标称距离分辨率为0.75米（雷达信号带宽200MHz），合成孔径约200米，在1公里处对应方位向（平行于飞行方向）空间分辨率约0.2-0.5米。标称零基线重复轨道干涉采集作业在地面上方约120米高度实施，飞行方向朝西，位于所示图像以南约100米处。

案例2、机载模式冰川监测

本案例在山谷内沿线性重复轨道的传感器轨迹飞行，以评估山谷斜坡的视线方向位移，而无需考虑地面地形的直接可达性。早在2019年，已使用安装在Aeroscout GmbH的VTOL无人机Scout B1-100上的首版GAMMA- L波段SAR系统开展了重轨干涉测量作业。

图4：右上角为安装在Aero scout公司VTOL无人机Scout B1-100上的GAMMA L波段合成孔径雷达（SAR），配备霍尼韦尔HGuide n580 GNSS/INS导航系统，位于瑞士沃尔芬西施森测试场。中左图为作业当日的感兴趣区域。右下角为本地GNSS参考站，用于获取无人机位置的高精度后处理动态GNSS解算结果。中右图为无人机载SAR后向散射强度图像的谷歌地球视图，前景显示无人机飞行轨迹。底行图为标称零空间基线、3分钟时间基线的无人机载L波段差分干涉相位（左）和相干图（右）的谷歌地球视图。这两条重复轨道的飞行轨迹管半径在1米以内。除近场森林区域和严重透视收缩区域外，获得了极高的相干性，且干涉相位也很稳定。

※注意，本文示例实验时间为冬季，但是我们并不推荐用户在冬季进行观测，以避免时间失相干。本次示例实验旨在验证无人机载L波段SAR系统重轨SAR能力、数据采集能力和TDBP数据处理能力。

案例3、车载模式冰川监测

我们演示了用无人机搭载GAMMA-L波段雷达进行重轨干涉测量冰川的结果。本案例将介绍用汽车搭载SAR雷达进行重轨测量冰川运动，实验场地位于瑞士中部。通过时间域后向投影的方法可以同时得到DME和地图坐标系下的SAR数据。通过上述地理编码，差分干涉图直接转成了地图坐标系。GAMMA- L波段雷达灵活的移动测量方式大大提高了实验数据的有效获取。

左边两图为车载L波段SAR雷达示意图，雷达上安装了一根发射天线和3根接收天线。实验中汽车行驶载弯曲的山路上，同时对Stein冰川进行监测。右边两图为谷歌地图上的Stein冰川和雷达后向强度图叠加到谷歌地球上的结果。

重复轨道差分干涉相位

上图为车载SAR获取的Stein冰川差分干涉图。左上图时间基线为30分钟，最上侧中间图时间基线为135分钟，右上图时间基线为152分钟，左下图时间基线为280分钟，最下侧中间图时间基线为375分钟，右下图时间基线为1020分钟。获取时间基线为17小时的雷达图像时，设置参数脉冲持续时间为1ms，因此最远观测距离可以达到4.68千米。其它图像获取时脉冲持续时间为2ms。雷达中心频率为1.325GHz（波长22.6cm），因此2弧度对应11.3cm。

左图为Stein冰川的差分干涉图叠加到多视强度图结果，右图为相干性图叠加到多视强度图结果，时间基线为1020分钟。雷达安装载在行驶的汽车上，并进行重复轨道观测。

※上述实验结果都能在参考文献中看到。

案例4、车载模式滑坡监测

本应用案例展示了在瑞士布林察尔斯（Brinzauls）对快速移动滑坡及周边区域的地表位移进行移动测绘的情况。这是可采用车载系统配置的典型应用场景（图8），相关成果示例见图9，更多细节可参考文献[10]。该案例使用的是早期版本的GAMMA- L波段合成孔径雷达（SAR）系统，其特性与现有系统高度相似，但尺寸略大、重量更重，且雷达电子组件的外壳设计有所不同。

图 8：在布林察尔斯滑坡区域部署的车载 GAMMA- L波段合成孔径雷达（SAR）系统，配备霍尼韦尔HGuide n580全球导航卫星系统 / 惯性导航系统（GNSS/INS）。

图9：左上角为瑞士布林察尔斯滑坡测试场地的三维渲染图，正射影像和数字高程模型©swisstopo。车载L波段SAR数据采集的传感器轨迹以红色曲线显示。右上角为参考SAR图像（geoslc）与正射影像渲染场景的叠加图，该SAR图像直接聚焦于DEM在地图坐标中表示的三维地形。中间行分别为车载SAR 4天解缠差分干涉图（左，重缠色标）和相干图（右），两者均与多视强度图像融合。左下角为经对流层相位校正并去趋势的4天解缠差分干涉图，已应用阴影掩膜和视图掩膜（重缠色标）。右下角为4天内（2020年1月20日14:21至2020年1月24日11:25）观测到的视线（LOS）位移。

2024年8月，我们还在布林察尔斯滑坡区域开展了车载S波段重复轨道干涉测量作业。图10展示了短时间（5分钟）和40小时的干涉相位图与相干图，这些结果表明，400MHz带宽的GAMMA- S波段SAR系统不仅具备高分辨率测绘能力，还能在滑坡形变测绘中展现出色的重轨干涉测量性能。

图10：在瑞士布林察尔斯滑坡区域使用GAMM-S波段合成孔径雷达系统（400MHz带宽）进行的车载重复轨道合成孔径雷达干涉测量：短时间（5分钟间隔）重复轨道干涉相位图（左上角）和相干图（右上角），以及40小时重复轨道干涉相位图（左下角）和相干图（右下角）。