Sentinel-1 衛星臺灣全島雷達回波強度影像

Sentinel-1 為歐洲太空總署哥白尼計畫中的地球觀測衛星，為太陽同步衛星，軌道高度693公里，像幅寬度250公里，配有波長5.6公分的C波段合成孔徑雷達(synthetic aperture radar, SAR)，具有能穿透雲層，不受天候影響之特性。由Sentinel-1A與Sentinel-1B兩顆衛星組成，Sentinel-1A自2014年4月發射成功，並持續運行中；Sentinel-1B於2016年4月發射成功，但自2021年12月23日起，因電力系統供電異常而暫停提供影像，經過官方數個月的詳細調查，最終判定此異常無法復原，於2022年8月3日正式宣告Sentinel-1B取像任務中止，並預計於2024年發射Sentinel-1C衛星以接續雷達衛星的取像工作。BigGIS已建置2014年至今的臺灣Sentinel-1 VV雷達回波強度影像。

雷達衛星根據取像時軌道的運行方向，可分為由南向北運行的升軌 (ascending) 及由北向南運行的降軌 (descending)，衛星觀測方向則為右視並與衛星運行方向垂直。單顆衛星相同軌道的取像頻率為12天，兩顆衛星同時運作相同軌道的取像頻率則為6天，相同衛星升軌與降軌影像間隔為2天。臺灣本島的升、降軌影像取像時間分別為國際標準時間的10點及21點50分左右，換算臺灣時間則為18點及隔天上午5點50分 (BigGIS上的影像日期皆以國際標準時間標示)。

雷達回波訊號之強度與地表粗糙度有關，圖 1上圖中顯示出，假如地表為一平面，雷達回波訊號則從雷達入射的反方向折射，此時雷達接收天線無法收到任何的回波訊號，因此在雷達回波強度影像中的像元則呈現黑色，此散射方式則稱為表面散射 (surface scattering)。圖 1下兩圖則表示假如地表有一些微的高低起伏，不是一完全平面，雷達接收天線則可以接收些許的回波訊號，因此在雷達回波強度影像中呈現暗灰色或是微亮的灰色。雷達回波強度影像像元中的灰階值取決於回波訊號的強度，越粗糙則回波訊號強度越強，像元灰階值則越亮 (偏白色)，反之則越暗。(Ulaby et al. 1982)

                                     圖1 地表粗糙度與雷達反射訊號互相作用圖 (Ulaby et al. 1982)

透過雷達訊號反射之強度與地表粗糙度的相關性，則可針對作物、植被做一衍生，如圖 2所示。圖 2中由左至右分別為表面散射 (surface scattering)、二次散射 (double bounce scattering) 以及體散射 (volume scattering)。表面散射於上段描述中可得知較無雷達回波訊號或是強度較弱，水體或是裸露土多為表面散射。二次散射為雷達訊號先接觸到地表再折射至一垂直物體，接著再折射回雷達接收天線，此種散射幾乎等於將發射出的雷達訊號，完整的反射回雷達接收天線，因此二次散射之回波訊號強度最強。通常都市區都呈現二次散射之狀態。體散射為雷達訊號接觸到一無規則形狀之地表目標物，使得雷達訊號再這無規則形狀之目標物四處散射或折射，因此只有部分的回波訊號可被雷達接收天線所接收。體散射通常發生於植被地區。若依照回波強度排列，則二次散射之回波強度最強，其次為體散射，最後則是表面散射。(Taghvakish 2012)

                                   圖2 雷達反射訊號與地面目標之散射機制示意圖 (Taghvakish 2012)

另外，雷達訊號發射與接收時，可用不同的偏極化模式 (polarization mode)，雷達波水平發射或接收的波稱為水平偏極化 (Horizontal, H)，而垂直發射或接收的波稱為垂直偏極化 (Vertical, V)。依照不同的發射與接收組合可以分為四種不同的偏極化模式，如HH：水平發射與水平接收；VV：垂直發射與垂直接收；HV：水平發射與垂直接收；VH垂直發射與水平接收，如圖 3所示。當雷達波發射與接收回波皆為相同的偏極模式時，稱為平行極化 (Parallel polarization)，如HH、VV。當雷達波發射與接收回波為不同的偏極模式時稱為交叉極化 (Cross polarization)，如HV、VH。根據發射與接收的偏極模式不同，雷達波與地表交互作用以及回波散射方式也有差異。臺灣本島可取得VV及VH兩種極化資料。

                                               圖3 電磁波之極化示意圖 (Haagsma 2015)

雷達衛星對於偵測水體而言是一個合適的工具，相較於陸地，水體表面較為平坦，接收到雷達波後，回波訊號較弱，在雷達衛星強度影像中數值較低 (Gulácsi and Kovács 2020)，因此被廣泛運用於圈繪地表水體，如淹水範圍及堰塞湖水體。在水體偵測的應用上，Sentinel-1 IW模式中，VV極化資料可獲得相較於VH極化資料較佳的精度 (Twele et al. 2016)。圖 4為Sentinel-1 VV 極化資料應用於高雄荖濃溪堰塞湖水體範圍圈繪之案例。

                                                                        圖4 Sentinel-1影像高雄荖濃溪堰塞湖 (右圖紅色多邊形為水體變異偵測結果)

Uncategorized References

Gulácsi, A., & Kovács, F. (2020). Sentinel-1-Imagery-Based High-Resolution Water Cover Detection on Wetlands, Aided by Google Earth Engine. Remote Sensing, 12, 1614

Haagsma, M. (2015). Crop Monitoring with Radar, Correlation between SAR Polarimetric Response and Vegetation Indices. In: Delft University of Technolog

Taghvakish, S. (2012). Refined Freeman-Durden for harvest detection using POLSAR data. In, Engineering--Agricultural Remote Sensing University of Calgary

Twele, A., Cao, W., Plank, S., & Martinis, S. (2016). Sentinel-1-based flood mapping: a fully automated processing chain. International Journal of Remote Sensing, 37, 2990-3004

Ulaby, F.T., Moore, R.K., & Fung, A.K. (1982). Microwave Remote Sensing Active and Passive-Volume II: Radar Remote Sensing and Surface Scattering and Enission Theory. Addison-Wesley Publishing CompanyAdvanced Book Program/World Science Division