SNAPを使ったSAR画像解析2(SAR画像の準備)SAR画像をダウンロードして、SNAPへと取り込んでみましょう。世界各国が沢山のSARの衛星を打ち上げています。以下に有名な衛星と、簡単な特徴を挙げます。Sentinel-1...ESAの持つCバンドを使った衛星で、データが無料で公開されています。2機編成なので回帰日数が短いのが特徴です。ALOS、ALOS-2...JAXAの持つLバンドを使った衛星です。Lバンドは樹冠などの透過力が高く、またどちらの衛星もフルポラリメトリの観測が可能です。RADARSAT-2...CSA(カナダ宇宙庁)の持つCバンドを使った衛星です。フルポラリメトリの観測が可能です。TerraSAR-X...DLR(ドイツ航空宇宙センター)が打ち上げた、官民共同運用のXバンドを持った衛星です。上記の様なSAR衛星がありますが、データ入手が無料かつ容易なSentinel-1を使いたいと思います。(https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home)からダウンロードできます。ダウンロードする際にはアカウントが必要なので、画面右上の人間マークをクリックしてから指示に従ってアカウントを作成してください。Hubに飛んだら、左上の検索コーナーに「S1A_IW_GRDH_1SDV_20190503T204316_20190503T204341_027068_030CA5_8388」と入れてください。検索結果に出てきた画像のダウンロードURLをクリックすれば、ダウンロードが開始されます。任意の場所の画像を使う場合には、この動画などが参考になると思います(https://www.youtube.com/watch?v=wBp2pJxhnaw)。Sentinel-1のファイル名の意味Sentinel-1のファイル名はとても長いですが、このファイル名にはその画像についての詳細な情報が詰まっています。今回使用する画像を使い、ファイル名についての重要な要素についての説明をしたいと思います。最初の"S1A"はSentinel1-Aで撮られた画像であることを示しています。Sentinel1-Bで撮られた場合にはS1Bとなります。次の"IW"は画像取得のモードを示しています。Wide"の略で、Sentinel-1の画像で最も一般的な撮影モードになっています(解像度5×20m、撮影幅250km)。"GRDH"は"GRD"が画像のタイプを示しています。Detected"の略で、SARによる生の取得データを、地球を表すモデルの表面に投影した状態のデータになっています。Resolution"の略となっています。"1SDV"は"1"が処理レベルを表しています(レベル1プロダクト)。Standard"クラスであることを示しています。"DV"はSAR画像を使う上でとても重要な要素の一つの偏波の種類を示しています。HH/HV"の画像となっています。この画像はHH(水平偏波送信/水平偏波受信)とHV(水平偏波送信/垂直偏波受信)の観測結果から作られたデータです。その後の数字の羅列"20190503T204316_20190503T204341"は"データ取得開始日時T時刻_データ取得終了日時T時刻"を示しています。残りの数字は衛星の軌道データやミッションIDなどを示していますが、詳細についてはESAの公式ガイドを参考にしてください。SAR画像の下準備SAR画像はLandsatなどで撮影された通常のデータと多くの異なる特徴を持っています。大気中の水蒸気量や電離層の影響に加え、特に問題となるのが以下の3点です。https://javaboys74.wordpress.com/2015/07/19/speckle-in-sar-synthetic-aperture-radar/)。スペックルが生じる原因は「画素内にランダムに分布した散乱体による振幅は同じだが、位相が異なる反射波の干渉」です。位相が異なるとランダムに強め合い・弱め合いが生じてしまうので、画像にはごま塩状に明るい点と暗い点が生じてしまいます。様々な対処法がありますが、よく使われているのはマルチルックとフィルタがけです。レベル1のGRDプロダクトでは既にマルチルック処理が為されているので、フィルタがけによるスペックル低減を行います。キャリブレーションとは、衛星上で観測されたデータを地上における後方散乱係数へと変換する操作です。これによって、複数の画像を比較・検討することができます。幾何学的な歪みはレイオーバーやフォアショートニングと呼ばれる問題で、SAR画像は「衛星から対象までの距離」を測ることで画像を生成していることに由来しています。山の山頂などは衛星に対して距離が近くなり、実際の地上における状態と比べて衛星側に近づいた様に表示されてしまいます(フォアショートニング)。このサイト(https://www.sed.co.jp/sug/contents/edu/edu9a_sarexampleuse.html)は参考になると思います。この歪みはDEMを使って補正されます。それでは、ダウンロードしたSAR画像の下準備を行ってみましょう。メモリの拡張SAR画像の処理には相当のRAMを消費します。そのためデフォルトの設定のままでは干渉SARや、作成した画像のエクスポートができません(メモリ不足の表示が出てしまう)。PC本体に積むメモリは32GB以上が望ましいです。16GBでも動くようですが、処理に時間がかかってしまうかもしれません。SNAPのディレクトリ内にetcのディレクトリがあると思います。etcの中にsnap.confというファイルがあるので、viを使って開いてください。"-J-Xmx◯◯◯"(◯◯◯には何かの数字が入っています)の欄を書き換えてください。"-J-Xmx22G"と書けば、snapは最大で22GBのメモリを使うことができます。22GBの状態で干渉SARなどの操作は問題なく行えました。処理時にメモリ不足の表示が出た場合、適宜この欄を調整してください。Productを押して、先ほどダウンロードしたSAR画像ファイルを選択してOKを押してください。これでSNAPへと画像が取り込まれます。Explorerにファイルが表示されていると思うので、ファイル横の三角形を押してください。Dataなどいくつかのフォルダが表示されます。画像本体が格納されているのはBandsのフォルダとなっています。Bandsのフォルダを押すとAmplitude_VHやIntensity_VHといったファイルが表示されるので、Amplitude_VHをダブルクリックしてみましょう。これで画像が表示されます。開かれたSAR画像を眺めてみると、鏡面反射の影響で霞ヶ浦や海などの水面は暗く、二回反射の影響で市街地や建物の密集した東京周辺と景品工業地帯は明るく写っていることがわかります。東京湾に見える沢山の点は、おそらく大型の船舶と考えられます。スペックルを低減する開かれた画像は前述のスペックルの影響でチラチラとしているので、フィルタをかけてスペックル低減を行います。Filterを選んでクリックしてください。スペックルフィルタについてのメニューが開かれます。parametersではFilterにLeeを選んでください。Runを押せばフィルタリングが実行されます。Explorerに新たなフォルダ([2])が作成されているので、BandsからAmplitude_VHをダブルクリックしてください。スペックル低減前の画像と比べてみると、特に河川敷や水面など暗い場所でスペックルが低減されているのがわかります。キャリブレーションを行う上部のRadar→Radiometric→Calibrateを選んでクリックしてください。初期設定のままで大丈夫なので、Runを押しましょう。Explorerに新たなフォルダ([3])が作成されているので、BandsからSigma_0VHをダブルクリックしてください。幾何補正を行う関東山地の方を拡大して見てみましょう。SNAPの左下に小さめの画面と、半透明な長方形が表示されていると思います。この長方形の領域は現在大きな画面で表示されている領域になっています。マウスカーソルでこの長方形を見たい場所に動かしてから、大きい画面上でマウスホイールを回せば拡大・縮小を行うことができます。山地にフォアショートニングの効果が生じているのが確認できます。そのため、これを幾何補正で軽減します。Collectionを選んでクリックしてください。ParametersではSigma0_VHをクリックして選択したら、Runを押しましょう。(VHのみについて行うのは処理時間を短くするためです)処理には数分程度かかります。処理が完了したら新たなフォルダ([4])が作成されているので、BandsからSigma0_VHをダブルクリックしてください。関東山地のフォアショートニングが軽減されているのがわかると思います。