一种SAR交叉定标参考目标选择方法与流程

一种sar交叉定标参考目标选择方法
技术领域
1.本发明涉及一种合成孔径雷达(sar)交叉定标参考目标选择方法，属于雷达定标领域。


背景技术：

2.合成孔径雷达(sar)是一种主动遥感系统，采取主动发射微波的探测方式，获取目标的散射特征信息。微波具有较强云雨穿透能力，能进行全天候、全天时观测，因此自世界首颗sar卫星seasat
‑
a发射至今，sar技术得到了蓬勃发展，在农业遥感、军事分析、测绘等领域得到了广泛的应用，并逐渐由传统的目视解译、形态辨识等定性应用走向物理量估计、几何参数测量等定量遥感应用。
3.sar辐射定标是遥感数据处理与应用链路的重要环节，可以消除系统的误差、监测载荷性能的变化，保证遥感数据的精准性、可靠性和一致性，是定量化遥感应用的前提。未定标的sar数据仅能提取目标初级、定性的信息，并且可能导致提取到错误的信息。sar辐射定标的方法，核心是通过参考目标“真值”及其对应的dn值构建辐射定标模型进行解算，通常以已知雷达横截面(rcs)的人工定标器作为参考目标，构建dn～rcs数据对获取定标参数
4.辐射定标主要包括以下方法：1)标准点目标测量法，通过在测绘带放置一系列雷达横截面积(rcs)已知的标准点目标，通过点目标进行sar辐射定标操作。由已知点目标的方向角、地理位置、雷达横截面积等信息，结合sar图像中点目标相应响应能量大小进行辐射定标。2)交叉定标法，通过已定标sar卫星数据对待定标sar卫星数据进行辐射定标。已精确定标的他方sar卫星图像的后向散射系数已知，通过他方sar卫星图像的后向散射系数获取待定标sar卫星图像的后向散射系数值，计算定标系数的方法。通过交叉定标方法进行辐射定标，可避免铺设大量点目标、不受限于卫星重访周期。
5.但交叉定标方法的定标精度很大程度上取决于参考目标“真值”准确性，因此交叉定标方法中参考目标的选取极为重要。交叉定标的参考目标需要满足如下要求：散射特性相对已定标sar参考卫星和待定标sar卫星都较为稳定、参考目标分布较为广泛、涵盖高低后向散射强度值等。
6.目前有学者通过城区中值重心作为参考目标进行辐射定标。而直接将城区中值重心作为参考目标，其后向散射系数随时间变化的稳定性有较大差异。因此有学者通过二分类模型对大量城区切片数据进行精细筛选，筛选的阈值需要根据不同城区数据进行估算。这种方法需要获取大量定标城市的数据，实际实施有较大难度。也有学者通过海洋风场进行辐射定标。由于海洋的后向散射系数受到海面风场影响，在挑选海洋参考目标时，选取的参考目标海面风速需要较为稳定。在实际参考目标挑选时需要通过一定方法获取实时海面风场数据，判定其风速的稳定性。而获取海面风场数据实际操作会引入一定误差、操作实施困难较大。目前急需一种参考目标广泛存在、参考目标散射特性相对稳定、参考目标数据获取更容易的sar交叉定标参考目标选择方法。


技术实现要素：

7.本发明的主要目的是提供面向sar交叉定标的地面参考目标选择方法。
8.本发明是在对sar交叉定标相关方向进行了充分调研后，提出的针对sar交叉定标参考目标选择的方法。传统sar无场地定标方法的参考目标局限于亚马逊雨林地区，参考目标的选择较少，定标频次受限(越多的参考目标意味着卫星成像定标频次越高)，因此急需探索其他参考目标。sar交叉定标的精度取决于参考目标的后向散射特性。本发明的具体发明点在于：1)将后向散射系数值大于
‑
8db的地物类型作为高后向散射系数参考目标，通过筛选其后向散射系数的高频均值，剔除极值点。判定后向散射系数时序稳定性和随入射角变化的稳定性。2)挑选低后向散射系数值的参考目标，可选择盐碱地、沙漠、河流等后向散射系数小于
‑
15db的地物类型做参考目标，通过裸地散射模型校正入射角差异，获取实际后向散射系数值。3)通过对不同地物(分别具有高、低后向散射系数值)的后向散射特性进行分析，扩充参考目标选取范围，构建一个具备相对稳定散射特征、分布广泛的参考目标库。
9.本发明的技术方案具体来说，主要包括如下技术内容：
10.步骤a、高后向散射系数参考目标选取，用于选取具有高后向散射系数值的参考目标。
11.a1、准备高后向散射系数数据集。
12.1)数据集1(用于时序稳定性判别)：选取合适的高后向散射系数区域作为具有高后向散射系数值的参考目标，如溢油平台、城区等。参考目标的后向散射系数大于
‑
8db才能作为高后向散射系数参考目标。对每个选定的参考目标，选取同一已定标sar卫星、照射同一具有高后向散射系数值的区域、同年不同月的12组sar数据。这12组sar数据要求在同年不同月、具有相同升降轨、入射角、照射相同区域。
13.2)数据集2(用于入射角稳定性判别)：选取与数据集1中照射同一具有高后向散射系数值的区域的一组已定标sar卫星数据，以及与这组数据过境时间相差20天内、入射角不同、升降轨相同、照射同一区域的另一组已定标sar卫星数据。
14.a2、数据预处理。
15.对数据集1、数据集2进行数据预处理。由于初始sar数据提供sar图像数字值(dn)而非后向散射系数值，所以需要通过预处理步骤获取后向散射系数值，便于后续后向散射系数稳定性分析。
16.预处理包括：轨道校正、辐射定标、地形校正。通过预处理细化轨道状态信息、改善距离向畸变、建立图像数字值和后向散射系数值的关系，获取数据后向散射系数值。
17.a3、选取合理的高后向散射系数值的区域参考目标经纬度范围。
18.通过谷歌地球确定所选区域的大致范围，尽量避开公园、球场等大面积空地区域，可挑选城区中心地带、具有密集建筑群的区域作为城区参考目标初步选取的范围，并记录下具体经纬度。
19.a4、时序稳定性判定。
20.1)制作切片数据库。
21.对照a3所初步挑选的具有高后向散射系数值的参考目标经纬度范围截取数据集1中12景已定标sar数据。由于这12景sar数据是由同一卫星、相同轨道获取，可直接通过参考经纬度截取数据集，按照合适的比例尺大小对相应城区位置切片，组成切片数据库。
22.2)分析城区后向散射系数的时序稳定性。
23.对12景数据切片组成的数据库数据进行后向散射系数稳定性分析。需要剔除数据中的极值点，例如选取城区做高后向散射系数参考目标，其中还有大量道路、树木、桥梁等影响后向散射系数值的分布情况。为了剔除极值点，对每个切片中后向散射系数值进行频数统计，统计每组切片中后向散射系数在组距为0.4、统计范围为0
‑
4区间内出现的频数。对出现频率大于总统计像素点数量百分之十的统计范围内的数据计算均值，将均值进行单位转化如下式(1)所示：
[0024][0025]
式中是12景切片各自的后向散射系数均值，σ
i
是单位转化后的后向散射系数均值(单位db)，统计12景切片对应的后向散射系数统计均值(σ
i
)。计算相同经纬度的12景切片后向散射系数统计均值(σ
i
)间的均方误差。均方误差若高于0.8db，则将此组经纬度切片从切片数据库中剔除。记录下切片后向散射系数均方误差低于0.8db的经纬度范围。
[0026]
a5、后向散射系数随入射角变化的判定。
[0027]
1)制作切片数据库。
[0028]
基于步骤a4最终选取的高后向散射系数参考目标经纬度范围，对配准后数据集2的后向散射系数值进行数据库2切片制作。由于入射角不同，两组数据在经纬度上具有一定差异性。在制作数据切片时难以直接由经纬度进行配准。在这里引入标志性地物判定对两组数据进行配准，辅助两组入射角不同的已定标sar卫星数据配准。将其中一组已定标sar卫星数据根据配准结果进行左右平移，将两组数据匹配到像素点一致。
[0029]
2)分析后向散射系数随入射角变化稳定性。
[0030]
为了剔除极值点，采取计算高频均值的方法。对数据库2中每个切片的后向散射系数值进行频数统计，统计在0
‑
4范围、每组切片中后向散射系数值在组距为0.4范围内出现的频数。对频率大于百分之十的统计范围计算均值并进行单位转换。对两组入射角不同的切片的后向散射系数均值(单位db)之间的差值，差值大于0.8db，则剔除此组切片经纬度范围。
[0031]
a6、建立高后向散射系数数据库。
[0032]
此经纬度范围内的已定标sar卫星的后向散射系数满足时序稳定性、也不随入射角变化，符合交叉定标参考目标选取条件，可作为备选的高后向散射系数参考目标。将符合a4和a5条件的切片经纬度范围加入高后向散射系数参考目标数据库。
[0033]
步骤b、低后向散射系数参考目标选取，用于选取低后向散射系数值的参考目标。
[0034]
常见的低后向散射系数的地物场景有：沙漠、盐碱地、湖泊等区域，这些地物场景分布广泛、后向散射系数值低于
‑
15db，适宜作为低后向散射系数参考目标。
[0035]
b1、准备低后向散射系数参考目标数据集。
[0036]
在数据选取时，选取低后向散射系数地物场景范围较大的国家和地区的已定标sar卫星数据，参考世界土壤信息库(hwsd)确定所选已定标sar卫星数据照射区域是否含有这种地物场景区域。记录下所选参考目标所在经纬度。选取已定标sar卫星数据时，排除6
‑
8月数据，因为6
‑
8月降水充沛，土壤湿度受降雨影响较大，容易对后向散射系数分析造成误差。
[0037]
1)数据集1(用于时序稳定性判别)：对所选定的低后向散射系数参考目标区域，选取同一已定标sar卫星同年不同月(1
‑
5月和9
‑
12月)、照射此目标区域的9组sar数据。这9组sar数据要求在同年不同月、具有相同升降轨、入射角、照射相同区域。
[0038]
2)数据集2(用于入射角稳定性判别)：选取数据集1中一组已定标sar卫星数据和与这组数据过境时间相差20天内、入射角不同、升降轨相同、照射同一区域的另一组已定标sar卫星。
[0039]
b2、数据预处理。
[0040]
对数据集1、数据集2进行数据预处理。由于初始sar数据提供sar图像数字值(dn)而非后向散射系数值。所以需要通过预处理步骤获取后向散射系数值，便于后续后向散射系数稳定性分析。
[0041]
预处理包括：轨道校正、辐射定标、地形校正。通过预处理细化轨道状态信息、改善距离向畸变、简历图像数字值和后向散射系数值的关系，获取数据后向散射系数值。
[0042]
b3、选取合理的低后向散射系数值的区域参考目标经纬度范围。
[0043]
所选数据集中已定标sar卫星数据照射范围广，并非全部照射低后向散射系数区域，需要截取数据集。参考世界土壤信息库(hwsd)提供的地表土壤信息判断地表信息，尽量选取低后向散射地物类型所在范围较大的区域。通过谷歌地图查看所选区域是否有植被覆盖，为了避免植被对后向散射系数的影响，尽量选取无植被的区域。记录下最终所选的参考目标经纬度范围。
[0044]
b4、时序稳定性判定。
[0045]
1)制作切片数据库。
[0046]
对照b3所初步挑选的低后向散射系数参考目标的经纬度范围截取数据集1中9景已定标sar数据。由于这9景sar数据是由同一卫星、相同轨道获取，可直接参考经纬度截取数据集，对最大的参考目标范围按照合适的比例尺大小进行相应参考目标位置切片。将数据集1中9景已定标sar数据对应步骤b3中选取的合理参考目标经纬度范围进行切片，组成切片数据库。
[0047]
2)分析城区后向散射系数的时序稳定性。
[0048]
对9景数据切片组成的数据库进行后向散射系数稳定性分析。由于所选参考目标区域为裸露地表(无其他植被、建筑影响)，直接对参考目标区域切片数据库的后向散射系数取均值，降低由于数据裁剪带来的误差，并将均值进行单位转化。计算相同经纬度的9景切片后向散射系数统计均值(σ
i
)间的均方误差。均方误差若高于0.8db，则将此组经纬度切片从切片数据库中剔除。记录下切片后向散射系数均方误差低于0.8db的经纬度范围
[0049]
b5、后向散射系数随入射角变化的判定。
[0050]
1)制作切片数据库。
[0051]
由于入射角不同，两组数据在经纬度上具有一定差异性。在制作数据切片时难以直接由经纬度进行配准。在这里引入标志性地物判定对两组数据进行配准，将其中一组已定标sar卫星数据根据配准结果进行左右平移，将两组数据匹配到像素点一致。基于步骤b4最终选取的时序稳定的低后向散射系数参考目标经纬度范围，对配准后数据集2的后向散射系数值进行数据库2切片制作。
[0052]
2)分析后向散射系数随入射角变化稳定性。
[0053]
为降低由于配准、极值点带来的误差，对数据库2中每个切片的后向散射系数计算均值并进行单位转换。基于裸地散射模型校正入射角不同带来的后向散射系数差异，如oh模型：
[0054][0055]
式中σ
vv1
是校正后的低入射角数据每个数据块的后向散射系数，θ1是低入射角数据每个数据块的入射角，σ
vv2
是高入射角数据每个数据块的后向散射系数，θ2是高入射角数据每个数据块的入射角。
[0056]
最后对σ
vv1
、σ
vv2
进行单位转换，计算校正后低入射角数据的后向散射系数均值和高入射角数据的后向散射系数均值之间的均方误差。由于所选参考目标为低后向散射系数的参考目标，其后向散射系数受环境、入射角、系统性能等变化较大，稳定性和高后向散射系数的参考目标相比有一定差距，在判断稳定性时对低后向散射系数参考目标的要求低于高后向散射系数参考目标要求，参考差值大于1db，则剔除此组切片经纬度范围。
[0057]
b6、建立低后向散射系数参考目标数据库。
[0058]
此经纬度范围内的已定标sar卫星的后向散射系数满足时序稳定性、也难以随入射角变化，符合交叉定标参考目标选取条件，可作为备选的低后向散射系数参考目标。将符合b4和b5条件的切片经纬度的范围加入低后向散射系数参考目标数据库。
[0059]
c、确定高低后向散射系数的参考目标。
[0060]
将通过步骤a和b选定的高、低后向散射系数的参考目标经纬度都加入参考目标数据库中，便于之后参考目标选取。
附图说明
[0061]
图1为本发明具体流程图。
[0062]
图2为高后向散射系数参考目标选取流程图。
[0063]
图3为低后向散射系数参考目标选取流程图。
[0064]
图4为城区时序散射稳定性实施示意图。
[0065]
图5为盐碱地时序散射稳定性实施示意图。
[0066]
图6为盐碱地入射角散射特性校正效果实施示意图。
具体实施方式
[0067]
本发明主要目的是针对sar交叉定标过程中现有的参考目标数目过少和局限性过高的问题。目前缺少散射特性稳定、普遍存在的参考目标。提供了两种散射特性相对稳定的参考目标选择方法，并且丰富了参考目标数据库。
[0068]
本发明是在对sar交叉定标相关方向进行了充分调研后，提出的针对sar交叉定标参考目标选择的方法。传统sar无场地定标方法的参考目标局限于亚马逊雨林地区，参考目标的选择较少，定标频次受限(越多的参考目标意味着卫星成像定标频次越高)，因此急需探索其他参考目标。本发明使用多种普遍存在、散射特性稳定的高、低后向散射系数参考目标，分别通过高频均值、散射模型校正的方法获取散射特性稳定的参考目标区域，提升定标精度、扩充参考目标数据库。首先对参考目标的时序散射稳定性进行判定，选取时序散射特
性稳定的区域。其次判定这两种参考目标散射特性随入射角变化是否维持稳定，对低后向散射系数参考目标通过散射模型校正入射角误差。最后获取散射特性在时序、随入射角变化都相对稳定的区域加入最终的参考目标数据库。
[0069]
本发明的技术方案具体来说，主要创新点包括以下几个：
[0070]
1)将后向散射系数值大于
‑
8db的地物类型作为高后向散射系数参考目标，通过筛选其后向散射系数的高频均值，剔除极值点。判定后向散射系数时序稳定性和随入射角变化的稳定性。目前的高后向散射系数的地物散射特性分析方法是基于神经网络对城区地物的中值重心进行筛取。此方法为获取稳定城区散射区域数值需要大量数据切片训练网络模型，并且目前此方法仅判定时序散射稳定性，并未对入射角变化进行分析。
[0071]
2)挑选低后向散射系数值的参考目标，可选择盐碱地、沙漠等后向散射系数小于
‑
15db的地物类型做参考目标，通过裸地散射模型校正入射角差异，提升定标精度，现有的无场地定标如目前通过沙漠进行辐射定标的方法对入射角影响考虑不充分，受入射角变化影响较大。在实际辐射定标中需要对入射角变化进行校正。本方法充分考虑到入射角差异，通过模型校正更有效的提升定标精度，更准确地获取实际后向散射系数值。
[0072]
3)通过对不同地物(分别具有高、低后向散射系数值)的后向散射特性进行分析，扩充参考目标选取范围，构建一个具备相对稳定散射特征、分布广泛的参考目标库。
[0073]
本发明基于交叉定标思想的合成孔径雷达交叉定标参考目标选择方法基本流程如图1所示，具体包括以下步骤：
[0074]
步骤a、高后向散射系数参考目标选取，用于选取高后向散射系数值的参考目标。
[0075]
a1、准备高后向散射系数数据集。
[0076]
数据选取sentinel
‑
1a数据，高后向散射系数参考目标的地物类型选取北京城区，实际数据选取如表2：
[0077]
表1城区数据集具体信息
[0078]
数据集卫星入射角勘探城市获取时间数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/01/10数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/02/03数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/03/11数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/04/16数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/05/10数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/06/15数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/07/09数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/08/14数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/09/07数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/10/13数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/11/18数据集1sentinel
‑
1a相同北京2019/12/12数据集2sentinel
‑
1a不同北京2020/10/02数据集2sentinel
‑
1a不同北京2020/10/19
[0079]
a2、数据预处理。
[0080]
对数据集1、数据集2进行数据预处理，获取后向散射系数值。sentinel
‑
1卫星数据的预处理已经发展的非常成熟，可通过snap、envi等遥感软件直接进行轨道校正、辐射定标、地形校正等处理。在本方案中直接采用snap软件进行预处理操作，获取后向散射系数值。
[0081]
a3、选取合理的高后向散射系数值的区域参考目标经纬度范围。
[0082]
选取北京市区作为高后向散射系数参考目标，北京市总面积达16310.54平方千米，是世界一流城市，拥有成熟的城市建设为城区数据选取提供了很多选择。通过谷歌地球确定所选北京城区大致范围，避开公园、球场等大面积空地区域，挑选城区中心地带、在北京市区内不同位置选取多个区域作为城区参考目标初步选取范围，记录下具体经纬度。
[0083]
a4、时序稳定性判定。
[0084]
1)制作切片数据库。
[0085]
对照所选取的北京城区参考目标经纬度裁剪数据集1中12景已定标sar数据的后向散射系数数据。所选比例尺为100
×
100，制作数据切片，组成切片数据库。
[0086]
2)分析后向散射系数的时序稳定性。
[0087]
对12景数据切片组成的数据库进行后向散射系数稳定性分析。由于城区中还有大量道路、树木、桥梁等影响后向散射系数值的分布情况。通过频数统计排除极值点，并计算后向散射系数均值。对12组切片的后向散射系数均值计算均方误差，多组切片数据时序稳定性效果如图4所示。最终均方误差为0.26db，符合挑选条件，时序稳定性良好，此经纬度范围内的城区满足时序要求进入下一步判别。
[0088]
a5、后向散射系数随入射角变化的判定。
[0089]
1)制作切片数据库。
[0090]
基于步骤a4最终选取的时序稳定的城区经纬度范围，对数据集2的后向散射系数值进行数据库2切片制作。
[0091]
由于入射角不同，两组数据在经纬度上具有一定差异性。通过标志性地物判定对两组数据进行配准，将其中一组已定标sar卫星数据根据配准结果进行左右平移，将两组数据匹配到像素点一致。然后再对相应经纬度范围数据切片。
[0092]
2)分析后向散射系数随入射角变化稳定性。
[0093]
对数据库2中每个切片的后向散射系数值进行频数统计，剔除极值点，计算后向散射系数均值并进行单位转换。对两个切片的后向散射系数均值计算误差，最终误差在0.4db，满足本发明要求。
[0094]
a6、建立参考目标数据库
[0095]
此经纬度范围内的城区已定标sar卫星的后向散射系数满足时序稳定性、也难以随入射角变化，符合交叉定标参考目标选取条件，可作为备选的城区参考目标。将符合a4和a5条件的切片经纬度的范围加入城区参考目标数据库。
[0096]
步骤b、低后向散射系数参考目标选取，用于选取低后向散射系数值的参考目标。
[0097]
b1、准备低后向散射系数数据集。
[0098]
选取敦煌区域的盐碱地作为低后向散射系数参考目标选取区域，敦煌市位于甘肃省河西走廊最西段，河西走廊是我国著名盐碱地大面积分布区域。参考世界土壤信息库(hwsd)确定最终所选盐碱地范围。所选数据集如下表所示。
[0099]
表2盐碱地数据集具体信息
[0100]
数据集卫星入射角勘探区域获取时间数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/01/17数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/02/22数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/03/18数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/04/11数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/05/29数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/09/14数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/10/20数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/11/01数据集1sentinel
‑
1a相同敦煌盐碱地2019/12/19数据集2sentinel
‑
1a不同敦煌盐碱地2020/12/24数据集2sentinel
‑
1a不同敦煌盐碱地2020/12/19
[0101]
b2、数据预处理。
[0102]
对数据集1、数据集2进行数据预处理。通过snap软件进行数据预处理，改善畸变、构建图像数字值和后向散射系数值的关系，获取最终后向散射系数值。
[0103]
b3、选取合理的低后向散射系数值的区域参考目标经纬度范围。
[0104]
所选数据集中已定标sar卫星数据照射范围广，并非全部照射盐碱地区域，需要截取数据集。参考世界土壤信息库(hwsd)提供的地表土壤信息最终选取经纬度在东经：94
°
38
′
、北纬：40
°
48
′
附近的区域作为参考目标范围。
[0105]
b4、时序稳定性判定。
[0106]
1)制作切片数据库。
[0107]
对照b3所初步挑选的盐碱地参考目标经纬度范围截取数据集1中9景已定标sar数据。截取相同经纬度范围、大小为100
×
100的后向散射系数数据，组成切片数据库。
[0108]
2)分析后向散射系数的时序稳定性。
[0109]
对9景数据切片组成的数据库进行后向散射系数稳定性分析。对盐碱地区域切片数据库的后向散射系数取均值，降低由于数据裁剪带来的误差，并将均值进行单位转化。计算相同经纬度的9景切片后向散射系数统计均值(σ
i
)间的均方误差。实际时序稳定性效果如图5所示。均方误差为0.62db，满足参考目标时序稳定性要求，记录下切片后向散射系数均方误差低于0.8db的经纬度范围。
[0110]
b5、后向散射系数随入射角变化的判定。
[0111]
1)制作切片数据库。
[0112]
由于入射角不同，两组数据在经纬度上具有一定差异性。通过标志性地物进行配准，将其中一组已定标sar卫星数据根据配准结果进行左右平移，将两组数据匹配到像素点一致。基于步骤b4最终选取的时序稳定的盐碱地经纬度范围，对配准后数据集2的后向散射系数值制作数据库2切片。最终切片大小为100
×
100。
[0113]
2)后向散射系数随入射角变化稳定性。
[0114]
为降低由于配准、极值点带来的误差，对数据库2中每个切片的后向散射系数计算均值并通过oh模型进行后向散射系数校正，校正前后对比图如图6所示。计算校正后低入射
角sar卫星的后向散射系数和实际低入射角sar卫星的后向散射系数均值之间的误差，最终误差为0.78db，满足参考目标选取要求。
[0115]
b6、建立低后向散射系数参考目标数据库。
[0116]
此盐碱地经纬度范围内的已定标sar卫星数据的后向散射系数满足时序稳定性、也难以随入射角变化，符合交叉定标参考目标选取条件，可作为备选的盐碱地参考目标。将符合b4和b5条件的切片经纬度范围加入盐碱地参考目标数据库。
[0117]
c、确定高低后向散射系数的参考目标。
[0118]
将通过步骤a和b选定的城区、盐碱地参考目标经纬度都加入参考目标数据库中，便于之后参考目标选取。