今天給大家推薦的這份《合成孔徑雷達手冊》，2019年4月發布，共307頁，手冊將數十年來在SAR研究中獲得的知識轉化為實際指導，向各國提供關於如何利用合成孔徑雷達進行森林監測、報告和REDD +不同方面的核查(MRV)。
該手冊的系列章節由SAR遙感基礎和應用領域的全球頂級專家編寫，並與在研究向社會效益的應用過渡中茁壯成長的專業人士共同開發。旨在向可能不具備合成孔徑雷達專業知識但有興趣在林業部門利用合成孔徑雷達技術的遙感專家提供易懂、易於吸收的技術資料。
下面是關於這份手冊的詳細介紹，需要英文原文的請給「雷達通信電子戰」微信公眾號發送消息「190925」查看，有效期為7天，僅供學習參考。更多合成孔徑雷達相關知識可點擊「閱讀原文」查看。
致謝.......5
序言 .......8
前言.....10
第1章
介紹和原理 ....13
第2章
星載合成孔徑雷達：原理、數據存取和基本處理技術 .....21
附錄A：合成孔徑雷達圖像處理程序-訓練模塊......44
第3章
利用合成孔徑雷達數據繪製毀林和森林退化圖 ......65
附錄B：開始使用合成孔徑雷達進行森林監測-訓練模塊 .....80
第4章
林分高度估算 ....173
附錄C：使用L波段合成孔徑雷達-訓練模塊估算林分高度......186
第5章
測繪和監測森林生物量的合成孔徑雷達方法 ....207
附錄D：利用雷達遙感-訓練模塊繪製森林生物量圖 ......247
第6章
紅樹林雷達遙感 .....255
附錄E：利用雷達遙感-訓練單元繪製和監測紅樹林 .....266
第7章
合成孔徑雷達輔助森林生物量調查的抽樣設計 .....281
附錄F：森林生物量調查抽樣設計-訓練模塊
第8章
合成孔徑雷達在森林與環境監測中的應用前景
我們代表美國國際開發署(USAID)和美國地質調查局(USGS)，特別是代表SilvaCarbon倡議，我們很榮幸地與您分享以下手冊，SilvaCarbon和SERVIR項目合作的產品。
SilvaCarbon成立於2010年，代表美國對全球森林觀察倡議(GFOI)的貢獻，本身就是一項支持各國利用地球觀測數據對森林進行監測的合作努力。SilvaCarbon的執行機構包括美國國際開發署、美國國務院、美國林業局(USFS)、美國地質調查局、美國環境保護局(EPA)美國國家航空航天局(NASA)，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)，還有史密森學會。
這本手冊也體現了其他科學家的重要貢獻，其中包括一些美國的合成孔徑雷達(SAR)專家，以及來自SERVIR全球樞紐網絡的專家。
人們越來越有興趣將這項技術應用於熱帶地區的土地覆蓋測繪和監測，在那裡，季節性和永久性的雲層覆蓋使得檢測森林砍伐和森林退化非常具有挑戰性。
歷史上，雷達數據以昂貴和複雜的使用而聞名。然而，隨著新數據集的出現開放源碼，如歐洲航天局(ESA)的SENTINEL -1，光學和雷達數據的融合成為可持續和可複製方法的選擇。缺點是缺少歷史雷達數據在歷史的基線。然而，SAR數據越早被納入國家森林監測系統，就越快將被視為歷史數據在未來。
GFOI的重點活動之一是提供「方法和指導」文件，以支持各國的森林監測活動。因此，本手冊作為對方法和指導的重要貢獻，特別是在可用數據集和工具的主體不斷增加的背景下。一個預期的可用資源是美國和印度預計將在未來幾年聯合發射的尼薩爾衛星。
這本手冊將帶您從頭開始了解SAR數據應用的原則，從如何使用開始訪問數據並執行基本的處理技術。它描述了如何使用SAR數據來繪製森林砍伐和森林退化和如何估計森林高度。它還提供了使用合成孔徑雷達的最佳方法的指導繪製和監測森林生物量。其中有一章舉例說明雷達在繪製紅樹林地圖方面的應用。最後提出了利用SAR數據進行生物量估算時選擇採樣設計的重要問題。
該手冊最初是作為SERVIR主辦的研討會的成果提出的。這個研討會匯集了科學家、項目經理和國家從業人員確定使用SAR數據的挑戰，以及SAR數據不可用的區域，而SAR可以填補遙感數據森林監測方面的空白。
兩年前，一群代表非洲、亞洲和美洲十幾個國家的科學家和實踐者確定了應用地球觀測和國際發展社區的迫切需要和機遇。全球和各國對可持續景觀管理的承諾——包括森林、紅樹林以及它們儲存的生物量和捕獲的二氧化碳——要求科學家和資源管理者開發和實施新的、準確的、成本有效的監測和報告系統。
結合衛星遙感技術的實地測量為監測、報告和核查系統提供了行業標準的投入。在過去的十年裡，獲取衛星數據的關鍵技術突飛猛進，這在很大程度上要歸功於美國宇航局和美國地質勘探局公開發布的40多年來Landsat數據，以及歐洲航天局(ESA)的哥白尼哨兵系列的免費開放數據政策。然而，僅僅訪問數據並不能保證數據的到適當的使用。工具和培訓是確保個人和機構各級有足夠能力的重要步驟。
本手冊是由美國政府主導的SilvaCarbon倡議和美國國家航空航天局-美國國際開發署SERVIR聯合項目為支持全球森林觀察倡議(GFOI)所呼籲的全球能力建設努力而共同作出的貢獻。
SERVIR的全球卓越技術中心網絡，被稱為「SERVIR中心」，在定義需求和最初擴大合成孔徑雷達(SAR)能力方面發揮了關鍵作用。SERVIR中心對現有的國家和區域遙感林業和生物量監測能力有深入的了解，這些能力闡明了本手冊所述的關鍵差距。
雲是應用遙感領域在林業和景觀監測方面面臨的共同挑戰。多年來，合成孔徑雷達（SAR）具備全天候、晝夜工作的能力，但代價高昂。在歐空局哥白尼計劃推出Sentinel-1系列和JAXA發布了存檔的ALOS-1圖像之前，SAR數據實際上是無法獲取的，不適用於國家和區域一級的林業和生物量監測。NASA和印度空間研究組織(ISRO)即將執行的SAR任務NISAR，將會增加對SAR數據的免費訪問。
通過仔細的測試和整理，這些材料旨在補充現有的國家、區域和全球林業和生物量估算方法。我們自豪地將此作為一項多邊貢獻來分享，以改進免費衛星數據的使用，從而更好地監測和管理我們的地球環境。
儘管具有全天候能力的合成孔徑雷達（SAR）技術已經存在了30多年，但將該技術應用於作戰目的已經證明是困難的。
本介紹性章節解釋了區域利益相關者的需求，這些利益相關者發起了本SAR手冊的編制和應用培訓材料的生成。它還解釋了本手冊的主要目標。
為了在通常從研究角度討論的主題上生成這種應用內容，作者採用了一種涉及全球服務網絡的獨特方法。這一過程確保了本手冊所涵蓋的內容實際上滿足了試圖應用尖端科學合成孔徑雷達處理和分析方法的用戶的需要。
本章提供了合成孔徑雷達（SAR）遙感主要概念的背景信息和實際處理練習。在簡要介紹了SAR圖像採集過程的特點之後，本章的剩餘部分將致力於幫助讀者解譯通常不熟悉的SAR圖像。
它描述了傳感器參數（如信號極化和波長）以及環境因素（如土壤溼度和表面粗糙度）對SAR圖像外觀的影響。包括過去、現在和計劃的合成孔徑雷達傳感器的綜合列表，以向讀者提供可用合成孔徑雷達數據集的概述。
對於這些傳感器中的每一個，描述了它們的主要成像特性，並列出了它們最相關的應用。對SAR數據類型和產品級別及其主要用途和數據訪問方式的說明總結了本章的敘述部分，並作為一套實際數據處理技術的導言。這些技術使用公共領域軟體工具引導讀者瀏覽一些最相關的SAR圖像處理例程，包括地理編碼和輻射地形校正，幹涉SAR處理，變化檢測。
本章重點研究了合成孔徑雷達（SAR）對森林砍伐和森林退化引起的森林覆蓋變化的觀測。討論了傳感器和目標參數對SAR後向散射的影響。傳感器參數包括合成孔徑雷達的波長/頻率、入射角、觀測方向、發射和接收極化。
由於傳感器參數通常在衛星SAR上是穩定的，所以後向散射隨時間的變化可歸因於兩個主要的目標參數：結構和溼度。對於森林和其他目標，這意味著後向散射變化的觀測可以直接與森林結構的變化以及植被和下墊土壤的水分條件相聯繫。
這使得SAR觀測與光學數據互補：（1）大氣或太陽光照變化對SAR響應幾乎沒有影響；（2）較長的波長和對林冠的主動穿透直接與結構和水分條件相互作用。
本章討論了傳感器和目標參數對森林後向散射變化的影響，並提出了一種用於森林變化檢測的時間序列分析方法。討論了森林應用中SAR數據校正的正確方法，包括預處理和適當的數據縮放。本章中的大多數圖像例子都來源於厄瓜多上空在通用橫軸墨卡託衛星上獲取的哨兵1號數據的時間序列堆棧。
森林結構特徵的測量對於資源管理中的各種監測、報告和驗證（MRV）協議非常重要。特別重要的一個特徵是林分高度（FSH），即林分中樹木的平均高度。在這種情況下，FSH可以用作林分年齡、動植物棲息地和林分中的地上生物量（AGB）的指標。
FSH可以通過地面和/或機載雷射雷達來測量，機載雷射雷達由於其覆蓋範圍廣和直接測量森林高度而特別有用。然而，空中測量的一個困難是，雖然這些測量在數十至數百公頃的水平上工作良好，但它們很難超出這個範圍。
利用星載合成孔徑雷達（SAR），特別是在l波段重複通過幹涉合成孔徑雷達（inSAR）對FSH進行空間尺度測量，可以通過alos-2和未來niSAR任務的重複觀測獲得。在這種情況下，通過使用從雷射雷達獲得的局部訓練數據，inSAR去相關的測量可以與FSH相關。
本章重點介紹了重複通過inSAR在FSH估計中的應用，並給出了這些方法的原理、軟體和實例。儘管目前ALOS-2的L波段合成孔徑雷達的可用性有限，但當NISAR於2021年發射時，所提出的FSH測定方法可應用於大區域，特別是當使用全球生態系統動力學調查雷射雷達（GEDI）ABO等儀器初始化時。國際空間站或其他雷射雷達觀測。
森林在全球碳循環中扮演著重要角色，將超過25%的碳從化石燃料消耗和土地利用變化中排放到大氣中。因此，森林中碳的積累已成為減緩氣候變化的有效戰略和各國滿足許多國際議定書和協定規定的排放要求的重要機制。
遙感技術被認為是提供不同規模森林覆蓋和碳儲量狀況最新信息的最有希望的方法。在遙感技術中，長波合成孔徑雷達（SAR）傳感器對森林地上生物量（AGB）具有很強的敏感性，能夠定量和監測人類活動發生規模的碳儲量。
本章總結了估算森林AGB和監測現有和未來SAR衛星系統變化的方法和技術。本章的材料旨在幫助實踐者、遙感學生和專家使用合成孔徑雷達圖像繪製和監測森林生物量。這些實例和參考文獻反映了SAR遙感技術在植被結構和生物量方面的最新進展，為愛好者提供了跟蹤技術和方法學的未來發展方向的資源。
紅樹林是高生產力的生態系統，提供重要的生態系統服務。據估計，大約三分之一的紅樹林在上個世紀已經消失，目前仍以每年0.4%的速度被砍伐。紅樹林是生活在熱帶海岸上的一種薄帶狀森林。
這些環境通常是多雲的；光學遙感儀器提供有限的時間覆蓋範圍，以確保對紅樹林健康和狀況的持續監測。雷達遙感可以全天候監測紅樹林的得失程度。此外，還可以觀察到與垂直冠層結構和生物量有關的幾個參數。
本章第一部分介紹了紅樹林及其最新雷達遙感技術在紅樹林結構監測中的應用。本章的第二部分將逐步介紹如何使用雷達遙感進行這些測量。在本章之後，讀者將能夠對紅樹林等的雷達圖像進行分析。
為了支持在區域和全球範圍內對森林生物量/碳進行具有成本效益的監測，需要有效地整合來自地塊數據和各種遙感系統（包括星載SAR）的信息的抽樣設計。特別是，需要抽樣設計和統計建模/估計框架，以便對不確定性進行可靠的、統計上嚴格的評估，並有效利用昂貴的野外繪圖數據和更廣泛地利用較便宜的遙感信息。
此外，這些設計還應提供靈活性，以適應各種野外繪圖配置和遙感數據採集策略/解析度。本章討論了在多級抽樣設計中量化不確定性的幾個重要考慮因素，包括模型輔助和基於模型的推理框架，並使用仿真來說明與這些設計相關的估計器的統計特性，以期為邊遠地區森林資源清查與監測方案的設計提供參考。
考慮到未來在森林和環境監測中使用合成孔徑雷達的情況可能會發生怎樣的變化，思考合成孔徑雷達目前在一系列應用中的使用情況是有益的。如前幾章所述，早期的研究已經過渡到應用領域，從使用合成孔徑雷達跟蹤森林砍伐到使用合成孔徑雷達估計森林高度和生物量。
由于越來越多的SAR數據可供應用，應用前景預計將發生變化，如niSAR（nasa-isro合成孔徑雷達）和歐洲航天局（ESA）的生物量任務計劃在五年內發射。儘管存在局限性，但預計將進一步加速SAR數據應用的其他因素包括用於處理和分析雷達數據的桌面和在線平臺的可用性不斷增加，正如本手冊所證明的，用於構建用戶的資源越來越多。
市政當局應用合成孔徑雷達數據的能力。為了支持全球森林觀測倡議（GFOI）和西爾瓦卡本， SERVIER計劃的全球中心網絡也準備成為重要的資源中心，以幫助加強其各自區域內應用SAR進行森林監測以及其他環境監測的能力。