今天给大家推荐的这份《合成孔径雷达手册》，2019年4月发布，共307页，手册将数十年来在SAR研究中获得的知识转化为实际指导，向各国提供关于如何利用合成孔径雷达进行森林监测、报告和REDD +不同方面的核查(MRV)。
该手册的系列章节由SAR遥感基础和应用领域的全球顶级专家编写，并与在研究向社会效益的应用过渡中茁壮成长的专业人士共同开发。旨在向可能不具备合成孔径雷达专业知识但有兴趣在林业部门利用合成孔径雷达技术的遥感专家提供易懂、易于吸收的技术资料。
下面是关于这份手册的详细介绍，需要英文原文的请给“雷达通信电子战”微信公众号发送消息“190925”查看，有效期为7天，仅供学习参考。更多合成孔径雷达相关知识可点击“阅读原文”查看。
致谢.......5
序言 .......8
前言.....10
第1章
介绍和原理 ....13
第2章
星载合成孔径雷达：原理、数据存取和基本处理技术 .....21
附录A：合成孔径雷达图像处理程序-训练模块......44
第3章
利用合成孔径雷达数据绘制毁林和森林退化图 ......65
附录B：开始使用合成孔径雷达进行森林监测-训练模块 .....80
第4章
林分高度估算 ....173
附录C：使用L波段合成孔径雷达-训练模块估算林分高度......186
第5章
测绘和监测森林生物量的合成孔径雷达方法 ....207
附录D：利用雷达遥感-训练模块绘制森林生物量图 ......247
第6章
红树林雷达遥感 .....255
附录E：利用雷达遥感-训练单元绘制和监测红树林 .....266
第7章
合成孔径雷达辅助森林生物量调查的抽样设计 .....281
附录F：森林生物量调查抽样设计-训练模块
第8章
合成孔径雷达在森林与环境监测中的应用前景
我们代表美国国际开发署(USAID)和美国地质调查局(USGS)，特别是代表SilvaCarbon倡议，我们很荣幸地与您分享以下手册，SilvaCarbon和SERVIR项目合作的产品。
SilvaCarbon成立于2010年，代表美国对全球森林观察倡议(GFOI)的贡献，本身就是一项支持各国利用地球观测数据对森林进行监测的合作努力。SilvaCarbon的执行机构包括美国国际开发署、美国国务院、美国林业局(USFS)、美国地质调查局、美国环境保护局(EPA)美国国家航空航天局(NASA)，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)，还有史密森学会。
这本手册也体现了其他科学家的重要贡献，其中包括一些美国的合成孔径雷达(SAR)专家，以及来自SERVIR全球枢纽网络的专家。
人们越来越有兴趣将这项技术应用于热带地区的土地覆盖测绘和监测，在那里，季节性和永久性的云层覆盖使得检测森林砍伐和森林退化非常具有挑战性。
历史上，雷达数据以昂贵和复杂的使用而闻名。然而，随着新数据集的出现开放源码，如欧洲航天局(ESA)的SENTINEL -1，光学和雷达数据的融合成为可持续和可复制方法的选择。缺点是缺少历史雷达数据在历史的基线。然而，SAR数据越早被纳入国家森林监测系统，就越快将被视为历史数据在未来。
GFOI的重点活动之一是提供“方法和指导”文件，以支持各国的森林监测活动。因此，本手册作为对方法和指导的重要贡献，特别是在可用数据集和工具的主体不断增加的背景下。一个预期的可用资源是美国和印度预计将在未来几年联合发射的尼萨尔卫星。
这本手册将带您从头开始了解SAR数据应用的原则，从如何使用开始访问数据并执行基本的处理技术。它描述了如何使用SAR数据来绘制森林砍伐和森林退化和如何估计森林高度。它还提供了使用合成孔径雷达的最佳方法的指导绘制和监测森林生物量。其中有一章举例说明雷达在绘制红树林地图方面的应用。最后提出了利用SAR数据进行生物量估算时选择采样设计的重要问题。
该手册最初是作为SERVIR主办的研讨会的成果提出的。这个研讨会汇集了科学家、项目经理和国家从业人员确定使用SAR数据的挑战，以及SAR数据不可用的区域，而SAR可以填补遥感数据森林监测方面的空白。
两年前，一群代表非洲、亚洲和美洲十几个国家的科学家和实践者确定了应用地球观测和国际发展社区的迫切需要和机遇。全球和各国对可持续景观管理的承诺——包括森林、红树林以及它们储存的生物量和捕获的二氧化碳——要求科学家和资源管理者开发和实施新的、准确的、成本有效的监测和报告系统。
结合卫星遥感技术的实地测量为监测、报告和核查系统提供了行业标准的投入。在过去的十年里，获取卫星数据的关键技术突飞猛进，这在很大程度上要归功于美国宇航局和美国地质勘探局公开发布的40多年来Landsat数据，以及欧洲航天局(ESA)的哥白尼哨兵系列的免费开放数据政策。然而，仅仅访问数据并不能保证数据的到适当的使用。工具和培训是确保个人和机构各级有足够能力的重要步骤。
本手册是由美国政府主导的SilvaCarbon倡议和美国国家航空航天局-美国国际开发署SERVIR联合项目为支持全球森林观察倡议(GFOI)所呼吁的全球能力建设努力而共同作出的贡献。
SERVIR的全球卓越技术中心网络，被称为“SERVIR中心”，在定义需求和最初扩大合成孔径雷达(SAR)能力方面发挥了关键作用。SERVIR中心对现有的国家和区域遥感林业和生物量监测能力有深入的了解，这些能力阐明了本手册所述的关键差距。
云是应用遥感领域在林业和景观监测方面面临的共同挑战。多年来，合成孔径雷达（SAR）具备全天候、昼夜工作的能力，但代价高昂。在欧空局哥白尼计划推出Sentinel-1系列和JAXA发布了存档的ALOS-1图像之前，SAR数据实际上是无法获取的，不适用于国家和区域一级的林业和生物量监测。NASA和印度空间研究组织(ISRO)即将执行的SAR任务NISAR，将会增加对SAR数据的免费访问。
通过仔细的测试和整理，这些材料旨在补充现有的国家、区域和全球林业和生物量估算方法。我们自豪地将此作为一项多边贡献来分享，以改进免费卫星数据的使用，从而更好地监测和管理我们的地球环境。
介绍和原理
尽管具有全天候能力的合成孔径雷达（SAR）技术已经存在了30多年，但将该技术应用于作战目的已经证明是困难的。
本介绍性章节解释了区域利益相关者的需求，这些利益相关者发起了本SAR手册的编制和应用培训材料的生成。它还解释了本手册的主要目标。
为了在通常从研究角度讨论的主题上生成这种应用内容，作者采用了一种涉及全球服务网络的独特方法。这一过程确保了本手册所涵盖的内容实际上满足了试图应用尖端科学合成孔径雷达处理和分析方法的用户的需要。
星载合成孔径雷达：原理、数据存取和基本处理技术
本章提供了合成孔径雷达（SAR）遥感主要概念的背景信息和实际处理练习。在简要介绍了SAR图像采集过程的特点之后，本章的剩余部分将致力于帮助读者解译通常不熟悉的SAR图像。
它描述了传感器参数（如信号极化和波长）以及环境因素（如土壤湿度和表面粗糙度）对SAR图像外观的影响。包括过去、现在和计划的合成孔径雷达传感器的综合列表，以向读者提供可用合成孔径雷达数据集的概述。
对于这些传感器中的每一个，描述了它们的主要成像特性，并列出了它们最相关的应用。对SAR数据类型和产品级别及其主要用途和数据访问方式的说明总结了本章的叙述部分，并作为一套实际数据处理技术的导言。这些技术使用公共领域软件工具引导读者浏览一些最相关的SAR图像处理例程，包括地理编码和辐射地形校正，干涉SAR处理，变化检测。
利用合成孔径雷达数据绘制毁林和森林退化图
本章重点研究了合成孔径雷达（SAR）对森林砍伐和森林退化引起的森林覆盖变化的观测。讨论了传感器和目标参数对SAR后向散射的影响。传感器参数包括合成孔径雷达的波长/频率、入射角、观测方向、发射和接收极化。
由于传感器参数通常在卫星SAR上是稳定的，所以后向散射随时间的变化可归因于两个主要的目标参数：结构和湿度。对于森林和其他目标，这意味着后向散射变化的观测可以直接与森林结构的变化以及植被和下垫土壤的水分条件相联系。
这使得SAR观测与光学数据互补：（1）大气或太阳光照变化对SAR响应几乎没有影响；（2）较长的波长和对林冠的主动穿透直接与结构和水分条件相互作用。
本章讨论了传感器和目标参数对森林后向散射变化的影响，并提出了一种用于森林变化检测的时间序列分析方法。讨论了森林应用中SAR数据校正的正确方法，包括预处理和适当的数据缩放。本章中的大多数图像例子都来源于厄瓜多尔上空在通用横轴墨卡托卫星上获取的哨兵1号数据的时间序列堆栈。
林分高度估算
森林结构特征的测量对于资源管理中的各种监测、报告和验证（MRV）协议非常重要。特别重要的一个特征是林分高度（FSH），即林分中树木的平均高度。在这种情况下，FSH可以用作林分年龄、动植物栖息地和林分中的地上生物量（AGB）的指标。
FSH可以通过地面和/或机载激光雷达来测量，机载激光雷达由于其覆盖范围广和直接测量森林高度而特别有用。然而，空中测量的一个困难是，虽然这些测量在数十至数百公顷的水平上工作良好，但它们很难超出这个范围。
利用星载合成孔径雷达（SAR），特别是在l波段重复通过干涉合成孔径雷达（inSAR）对FSH进行空间尺度测量，可以通过alos-2和未来niSAR任务的重复观测获得。在这种情况下，通过使用从激光雷达获得的局部训练数据，inSAR去相关的测量可以与FSH相关。
本章重点介绍了重复通过inSAR在FSH估计中的应用，并给出了这些方法的原理、软件和实例。尽管目前ALOS-2的L波段合成孔径雷达的可用性有限，但当NISAR于2021年发射时，所提出的FSH测定方法可应用于大区域，特别是当使用全球生态系统动力学调查激光雷达（GEDI）ABO等仪器初始化时。国际空间站或其他激光雷达观测。
测绘和监测森林生物量的合成孔径雷达方法
森林在全球碳循环中扮演着重要角色，将超过25%的碳从化石燃料消耗和土地利用变化中排放到大气中。因此，森林中碳的积累已成为减缓气候变化的有效战略和各国满足许多国际议定书和协定规定的排放要求的重要机制。
遥感技术被认为是提供不同规模森林覆盖和碳储量状况最新信息的最有希望的方法。在遥感技术中，长波合成孔径雷达（SAR）传感器对森林地上生物量（AGB）具有很强的敏感性，能够定量和监测人类活动发生规模的碳储量。
本章总结了估算森林AGB和监测现有和未来SAR卫星系统变化的方法和技术。本章的材料旨在帮助实践者、遥感学生和专家使用合成孔径雷达图像绘制和监测森林生物量。这些实例和参考文献反映了SAR遥感技术在植被结构和生物量方面的最新进展，为爱好者提供了跟踪技术和方法学的未来发展方向的资源。
红树林雷达遥感
红树林是高生产力的生态系统，提供重要的生态系统服务。据估计，大约三分之一的红树林在上个世纪已经消失，目前仍以每年0.4%的速度被砍伐。红树林是生活在热带海岸上的一种薄带状森林。
这些环境通常是多云的；光学遥感仪器提供有限的时间覆盖范围，以确保对红树林健康和状况的持续监测。雷达遥感可以全天候监测红树林的得失程度。此外，还可以观察到与垂直冠层结构和生物量有关的几个参数。
本章第一部分介绍了红树林及其最新雷达遥感技术在红树林结构监测中的应用。本章的第二部分将逐步介绍如何使用雷达遥感进行这些测量。在本章之后，读者将能够对红树林等的雷达图像进行分析。
合成孔径雷达辅助森林生物量调查的抽样设计
为了支持在区域和全球范围内对森林生物量/碳进行具有成本效益的监测，需要有效地整合来自地块数据和各种遥感系统（包括星载SAR）的信息的抽样设计。特别是，需要抽样设计和统计建模/估计框架，以便对不确定性进行可靠的、统计上严格的评估，并有效利用昂贵的野外绘图数据和更广泛地利用较便宜的遥感信息。
此外，这些设计还应提供灵活性，以适应各种野外绘图配置和遥感数据采集策略/分辨率。本章讨论了在多级抽样设计中量化不确定性的几个重要考虑因素，包括模型辅助和基于模型的推理框架，并使用仿真来说明与这些设计相关的估计器的统计特性，以期为边远地区森林资源清查与监测方案的设计提供参考。
合成孔径雷达在森林与环境监测中的应用前景
考虑到未来在森林和环境监测中使用合成孔径雷达的情况可能会发生怎样的变化，思考合成孔径雷达目前在一系列应用中的使用情况是有益的。如前几章所述，早期的研究已经过渡到应用领域，从使用合成孔径雷达跟踪森林砍伐到使用合成孔径雷达估计森林高度和生物量。
由于越来越多的SAR数据可供应用，应用前景预计将发生变化，如niSAR（nasa-isro合成孔径雷达）和欧洲航天局（ESA）的生物量任务计划在五年内发射。尽管存在局限性，但预计将进一步加速SAR数据应用的其他因素包括用于处理和分析雷达数据的桌面和在线平台的可用性不断增加，正如本手册所证明的，用于构建用户的资源越来越多。
市政当局应用合成孔径雷达数据的能力。为了支持全球森林观测倡议（GFOI）和西尔瓦卡本， SERVIER计划的全球中心网络也准备成为重要的资源中心，以帮助加强其各自区域内应用SAR进行森林监测以及其他环境监测的能力。
