Frequency Effects in Pol-InSAR Forest Height Estimation

Forest height has been related and inverted from interferometric measurements at different baselines, polarisations, frequencies. In this paper the effect of frequency on model based inversion of forest height from interferometric measurements is addressed and obtained experimental results at X, L and P Band are discussed

Eine Nivellement gestützte Methode zur Erzeugung langer DInSAR Zeitreihen mittels B-Splines

Die Erzeugung von DInSAR basierten Deformationszeitreihen, die mehrere Radarmissionen umfassen, stellt nach wie vor eine Herausforderung dar. Aufgrund des differentiellen Charakters der Beobachtungen ist es notwendig einen Bezugszeitpunkt für die Zeitreihen zu wählen, die aus radarinterferometrischen Auswertungen abgeleitet werden. Üblicherweise wird hier das Aufnahmedatum der ersten SAR Szene gewählt. Werden nun Zeitreihen aus mehreren Satellitenmissionen (z.B. ERS 1/2, EnviSat usw.) betrachtet, entsteht das Problem, dass jede einen unterschiedlichen zeitlichen Referenzpunkt besitzt. Erschwerend kommt hinzu, dass sich die Missionen oftmals nicht zeitlich überlappen. Aus diesem Grund lassen sich missionsüberspannende Zeitreihen nicht ohne Weiteres erzeugen. Außerdem ist es aus verschiedenen Gründen (Aufnahmegeometrie, Auflösung, identifizierte Rückstreuer usw.) zunächst nicht möglich identische Punkte zu identifizieren, deren Bewegung gemeinsam betrachtet werden soll. In diesem Beitrag wird ein mehrstufiges Verfahren präsentiert, mit dem es dennoch möglich ist, mehrere SBAS Einzelauswertungen der Satellitenmissionen ERS 1/2, EnviSat, TerraSAR X und Sentinel 1 zu gemeinsamen Punktbewegungszeitreihen zu verknüpfen. Ausgangspunkt hierfür sind punktbasierte Höhenunterschiede (vor der zeitlichen Integration) sowie die amtlichen Leitnivellements von 1993 bis 2017 im Bereich der Niederrheinischen Bucht. Unter der Annahme, dass sich nahe beieinander liegende Punkte ähnlich bewegen, werden Höhenunterschiede an den Koordinaten der Nivellementpunkte mittels inverser Distanzgewichtung der DInSAR Daten bestimmt. Für jeden Punkt mit einer \glqq Zeitreihe\grqq\ von Höhenunterschieden wird ein B-Spline basiertes, zeitlich kontinuierliches Bewegungsmodell angesetzt. Die amtlichen Höhendaten werden zur zwangsfreien Lagerung verwendet. Somit ist es möglich über einen Ausgleich mit zusätzlichen Restriktionen punktbasierte, absolute Bewegungsmodelle aus unabhängigen DInSAR Auswertungen zu erzeugen.Die Erzeugung von DInSAR basierten Deformationszeitreihen, die mehrere Radarmissionen umfassen, stellt nach wie vor eine Herausforderung dar. Aufgrund des differentiellen Charakters der Beobachtungen ist es notwendig einen Bezugszeitpunkt für die Zeitreihen zu wählen, die aus radarinterferometrischen Auswertungen abgeleitet werden. Üblicherweise wird hier das Aufnahmedatum der ersten SAR Szene gewählt. Werden nun Zeitreihen aus mehreren Satellitenmissionen (z.B. ERS 1/2, EnviSat usw.) betrachtet, entsteht das Problem, dass jede einen unterschiedlichen zeitlichen Referenzpunkt besitzt. Erschwerend kommt hinzu, dass sich die Missionen oftmals nicht zeitlich überlappen. Aus diesem Grund lassen sich missionsüberspannende Zeitreihen nicht ohne Weiteres erzeugen. Außerdem ist es aus verschiedenen Gründen (Aufnahmegeometrie, Auflösung, identifizierte Rückstreuer usw.) zunächst nicht möglich identische Punkte zu identifizieren, deren Bewegung gemeinsam betrachtet werden soll. In diesem Beitrag wird ein mehrstufiges Verfahren präsentiert, mit dem es dennoch möglich ist, mehrere SBAS Einzelauswertungen der Satellitenmissionen ERS 1/2, EnviSat, TerraSAR X und Sentinel 1 zu gemeinsamen Punktbewegungszeitreihen zu verknüpfen. Ausgangspunkt hierfür sind punktbasierte Höhenunterschiede (vor der zeitlichen Integration) sowie die amtlichen Leitnivellements von 1993 bis 2017 im Bereich der Niederrheinischen Bucht. Unter der Annahme, dass sich nahe beieinander liegende Punkte ähnlich bewegen, werden Höhenunterschiede an den Koordinaten der Nivellementpunkte mittels inverser Distanzgewichtung der DInSAR Daten bestimmt. Für jeden Punkt mit einer \glqq Zeitreihe\grqq\ von Höhenunterschieden wird ein B-Spline basiertes, zeitlich kontinuierliches Bewegungsmodell angesetzt. Die amtlichen Höhendaten werden zur zwangsfreien Lagerung verwendet. Somit ist es möglich über einen Ausgleich mit zusätzlichen Restriktionen punktbasierte, absolute Bewegungsmodelle aus unabhängigen DInSAR Auswertungen zu erzeugen

One-Step Three-Dimensional Phase Unwrapping Approach Based on Small Baseline Subset Interferograms

One of the most critical steps in a multitemporal D-InSAR analysis is the resolution of the phase ambiguities in the context of phase unwrapping. The Extended Minimum Cost Flow approach is one of the potential phase unwrapping algorithms used in the Small Baseline Subset analysis. In a first step, each phase gradient is unwrapped in time using a linear motion model and, in a second step, the spatial phase unwrapping is individually performed for each interferogram. Exploiting the temporal and spatial information is a proven method, but the two-step procedure is not optimal. In this paper, a method is presented which solves both the temporal and spatial phase unwrapping in one single step. This requires some modifications regarding the estimation of the motion model and the choice of the weights. Furthermore, the problem of temporal inconsistency of the data, which occurs with spatially filtered interferograms, must be considered. For this purpose, so called slack variables are inserted. To verify the method, both simulated and real data are used. The test region is the Lower-Rhine-Embayment in the southwest of North Rhine-Westphalia, a very rural region with noisy data. The studies show that the new approach leads to more consistent results, so that the deformation time series of the analyzed pixels can be improved

Mapping Tropical Rainforest Canopy Disturbances in 3D by COSMO-SkyMed Spotlight InSAR-Stereo Data to Detect Areas of Forest Degradation

Assessment of forest degradation has been emphasized as an important issue for emission calculations, but remote sensing based detecting of forest degradation is still in an early phase of development. The use of optical imagery for degradation assessment in the tropics is limited due to frequent cloud cover. Recent studies based on radar data often focus on classification approaches of 2D backscatter. In this study, we describe a method to detect areas affected by forest degradation from digital surface models derived from COSMO-SkyMed X-band Spotlight InSAR-Stereo Data. Two test sites with recent logging activities were chosen in Cameroon and in the Republic of Congo. Using the full resolution COSMO-SkyMed digital surface model and a 90-m resolution Shuttle Radar Topography Mission model or a mean filtered digital surface model we calculate difference models to detect canopy disturbances. The extracted disturbance gaps are aggregated to potential degradation areas and then evaluated with respect to reference areas extracted from RapidEye and Quickbird optical imagery. Results show overall accuracies above 75% for assessing degradation areas with the presented methods

Forest Assessment Using High Resolution SAR Data in X-Band

Novel radar satellite missions also include sensors operating in X-band at very high resolution. The presented study reports methodologies, algorithms and results on forest assessment utilizing such X-band satellite images, namely from TerraSAR-X and COSMO-SkyMed sensors. The proposed procedures cover advanced stereo-radargrammetric and interferometric data processing, as well as image segmentation and image classification. A core methodology is the multi-image matching concept for digital surface modeling based on geometrically constrained matching. Validation of generated surface models is made through comparison with LiDAR data, resulting in a standard deviation height error of less than 2 meters over forest. Image classification of forest regions is then based on X-band backscatter information, a canopy height model and interferometric coherence information yielding a classification accuracy above 90%. Such information is then directly used to extract forest border lines. High resolution X-band sensors deliver imagery that can be used for automatic forest assessment on a large scale