Analysis and image reconstruction of synthetic aperture radar raw data

Abstract

The feasibility of global mapping by spaceborae Synthetic Aperture Radar ( SAR ) systems was demonstrated by the successful SEASAT experiment. Many high quality images were obtained which constituted a basis for major developments in remote sensing. The feature of global mapping with high resolution made SAR a desirable imaging tool in many application areas such as geological mapping, crop identification, ocean circulation monitoring, land classification, disaster detection, polar ice monitoring, desertification assessment. SAR produces high quality large scale images of the Earth surface via synthesizing a long antenna by transmitting pulses and coherently adding the successively reflected pulses to increase resolution in azimuth direction. Since SAR is an active sensor, that is it produces its own waveform and recieves backscattered signals, it is not dependent on sunlight providing day - and - night monitoring the Earth' s surface. In addition, SAR operates in microwave band which enables penetration of waves through clouds. Hence, monitoring of the Earth is cloud independent which is important for imaging regions that are constantly covered by clouds. Unique features of SAR makes it desirable and the number engineering projects on this area is incresing day by day. Collected data by the SAR sensor is meaningless without proper and efficient processing. Images are produced by using raw data via different processing schemes. In this study, raw data which are collected by spaceborne SAR sensors are processed by various algorithms. Examined algorithms are narrow focusing and wide focusing, namely. In both process operations, transfer function of the system is obtained. As a result, two - dimensional images of the illuminated surfaces are obtained. During study, ERS-2 raw data is used. Sample images are given for Istanbul, Turkey.

Yapay açıklıkh radar ( YAR ) ile görüntülemenin kullanılabilirliği ilk olarak SEASAT uydusu kullanılarak elde edilen görüntüler ile gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, uzaktan algılama konusunda öncülük etmiş ve birçok çalışma için temel oluşturmuştur. Yüksek çözünürlüklü görüntü elde etme özelliği yapay açıklıkh radarın jeolojik haritalandırma, tarım ürünü tanımlama, okyanus hareketlerini inceleme, sınıflandırma, afet belirleme, kutup buzlarını inceleme, çölleşmeyi gözlemleme gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmasına imkan tanımıştır. Yapay açıklıkh radar, yeryüzünün yüksek çözünürlüklü görüntüsünü, darbe işareti gönderip eşzamanlı yansıyan işaretleri toplayarak uzun bir anten sentezleme yöntemiyle elde eder. YAR aktif bir sensör olduğundan gönderdiği işaretleri kendisi oluşturur. Böylelikle pasif sensörlerdeki durumun aksine Güneş' ten bağımsız olarak her zaman görüntüleme gerçekleştirilebilir. Ayrıca elektromagnetik dalgaların bulutlardan geçebildiği mikrodalga bandında çalışılması hava şartlarından etkilenmeden görüntü alınmasını sağlar. YAR, bu önemli özellikleri nedeniyle giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yapay açıklıkh radar ile toplanan veriler etkin bir şekilde işlenmedikleri sürece anlamsızdırlar. Değişik işleme algoritmalar veriler üzerinde uygulanarak anlamlı görüntüler oluşturulmaktadır. Bu çalışmada işlenmemiş uydu verileri çeşitli algoritmalarla işlenmiş ve görüntü oluşturuhnuştur.İncelenen algoritmalar dar odaklama ve geniş odaklamadır. Her iki süreç için de sistemin transfer fonksiyonu elde edilmiş ve sonuçta göz önüne alınan coğrafi bölgelerin iki boyutlu görüntüleri oluşturulmuştur. Çalışma boyunca ERS-2 platformunun işlenmemiş verisi kullanılmıştır. Ömek görüntüler İstanbul, Türkiye için verilmiştir.