见百度云盘网址（也可以自行下载，别的数据也可以）：
链接：https://pan.baidu.com/s/1TJMd564aNiTzRIcNS7BTdg 密码：6hp5

数据预处理

读取Sentinel 1A数据

首先，启动PolSARpro，其初始打开页面如下图所示，在后面的操作中请注意观察菜单栏（下图红色框部分）的变化。

选择环境

三种环境（如下图所示）设置：PolSAR对应单时相的数据集（即同种数据源单一数据集）；Pol-InSAR对应双时相的数据集（即同种数据源两个数据集）；Pol-TomSAR对应多时相的数据集（即同种数据源多个数据集，数量大于2）；
本文为PolSAR应用，选择第一种环境。

进入下图页面，请观察红色框部分，左边出现了一个大写字母“S”，这个是什么意思呢，实际上这是 Single Data Set(Pol-SAR) 的首字母；若选择第二种环境，这个字母显示为“D”; 若选择第三种环境，这个字母显示为“M”;

选择主输入文件夹

对于Sentinel-1A而言，这个主文件夹指的是 .SAFE文件夹 （即存放数据的 最浅父目录 ，打开其他类型的SAR数据如ALOS-1、2等，也是要选择最浅父目录，目录选得不对PolSARpro将不能识别数据），通常下载的Sentinel-1A解压后的下一层目录。在后面的每一步，有什么问题都可以点击最后一行的 黄色“？”框 ，查看帮助说明，不过这个帮助文档还不完善，并且是英文的，需要有一定的极化SAR和英文基础知识才能看懂。

选好后点击“Save&Exit”，会弹出一个Warning（见下图）：其大意是没有发现数据，问是否需要改变目录，这时选择“No”;

这时会看到菜单栏的“Import””栏目点亮了，选择Spaceborne Sensors(星载传感器)—>Sentinel-1（哨兵-1）—>Unzipped Data Product(解压数据产品)，如下图所示：

进入如下页面，注意观测图中红色框部分，可以看到部分头文件信息:

Mission（卫星名称）：S1A（表明这是Sentinel-1A而不是1B）；Acquisition(获取模式):IW（Interferometric Wide,干涉宽幅模式）;Product（产品类型）：SLC(Single Look Complex,单视复数据);Polarisation(极化方式):PP2（Partial Polarisation 2，部分极化之意，这里的数据是VH/VV方式）;Swath(条带):1；

谈到Sentinel-1的Swath(条带)，需要多说一下，Sentinel-1的一个数据集由3个Swath(条带)组成，每个Swath(条带)又由9个burst带（脉冲带）构成。PolSARpro V5.1.3只能逐个Swath(条带)处理，若想整个处理或者细分到具体的burst带（脉冲带）处理，可以使用欧空局的SNAP软件进行处理。

设置读取参数

这里选择“Swath 2”,处理包含上海市崇明区长兴岛的数据，点击“OK”;会生成一个文件夹IW2；

点击 Google Earth 图标，可以在Google Earth观察数据范围,同时请观察红色框部分，并做好相应的数字记录，后面 多视处理 要用：依次为Azimut Pixel Spacing(方位向像素间距)：13.95m，Range Pixel Spacing距离向像素间距:2.32m和入射角(Incidence Angle):39.27° ;Input Data File左边的“Co Pol”、“X Pol”分别为同极化（即VV或HH）、交叉极化（HV或VH）之意；还有最后的 行数和列数：13545，25139 ；记录好后，点击“OK”，会出现一个Advice,提示我们处理数据前要提取数据，点击“OK”进入下一步。

Google Earth显示的范围如下：

提取协方差C2矩阵，并做多视处理

接下来提取数据：

提取协方差C2矩阵，并做多视处理：

多视的目的是为了获得近似正方形的像素（方位向、距离向）、减弱相干斑等噪声的处理，此外，还可以压缩数据量，不足的是分辨率（距离向的）会被牺牲掉（降低）。多视处理操作有时不一定需要做的，要做的话，要结合实际情况来做。

本文距离向和方位向的视数：

距离向的地面分辨率计算公式如下式所示：
GroundRangeResolution=RangePixelSpacingsin(IncidenceAngle)GroundRangeResolution=RangePixelSpacingsin(IncidenceAngle)Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle) \text {Ground Range Resolution}=\frac{\text {Range Pixel Spacing}}{sin(\text{Incidence Angle})} Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=Range Pixel Spacingsin(Incidence Angle)Ground Range Resolution=sin(Incidence Angle)Range Pixel Spacing​α极化分解。双极化数据目前仅支持这一种分解，其它的分解都是基于全极化数据的进行的。

选择:Process—>H/A/Alpha Decomposition—>Decomposition Parameters

极化分解参数设置

按照下图设置好参数，需要勾选后面的BMP，以便生成可以打开的BMP图件（二进制文件无法直接打开）浏览效果(你也可以选择其它的参数，这里是为了节省时间的，没有选择全部参数，但最后一行红色框中的Shannon Entropy（香农熵）不要选，否则GIMP软件会出错)，最后的行列窗口大小均设置为1即可。

点击“Run”；极化分解完成后会生成一系列的BMP文件，其物理意义见下表：

无监督分类

把前面生成的BMP图像等打开窗口关掉。进行下一步操作：双极化数据的H-α平面无监督分类。

选择Process–>Polarimetric Segmentation—>H/A/Alpha Classification

H-α 平面无监督分类

按照下图所示设置好H-α平面无监督分类相关的参数，点击“Run”，接下来又是一番等待，保持 耐心 ！

分类结束，GIMP会弹出5个BMP文件，如下图所示（其中H_alpha_class为无监督分类结果文件）：

把前4个BMP文件关掉，以便查看无监督的分类类别。点击下图的Edit，查看无监督分类类别：

类别如下图所示（只有1-9类色标被点亮，说明无监督分类结果最多只有九类，这种类别图例不好看，可以在ArcGIS中设置类别图例）

延伸

监督分类

当然了，双极化数据也可以做监督分类的。不过，从理论上说，双极化数据的分类精度一般要低于全极化数据。下图展示了Wishart监督分类器（Wishart分布极大似然法），（这个分类过程和操作描述起来比较麻烦，不再叙述了；另外PolSARpro中有些监督分类器，双极化数据用不了）的结果，有兴趣的话可以参考后文提供的Eric Pottier教授利用PolSARpro处理ALOS-2教程文档。（左图为训练样本集 [ 绿色：水体；红色：建筑；蓝色：植被；黄色：耕地 ]，右图为分类结果，这里仅是简单的尝试，精度就不要计较了）

Eric Pottier教授利用PolSARpro处理ALOS-2教程文档：
百度云盘：
链接：https://pan.baidu.com/s/1iePwxkLOu1VQ0OoSm6sykQ 密码：it6z

后语

写这篇博客的初衷是因为：（1）前段时间有人问我用PolSARpro处理Sentinel-1数据的问题，并且问的人不少，希望本文可以回答其中一些疑问，当然，我也没有完全弄懂；
（2）网上目前关于PolSARpro的教程很少，并且多数很旧了，不利于PorSAR领域研究者学习和探索。（3）感觉自己学了PolSAR知识一年多了，应该有点交代，写点东西出来。

这篇博客算是一个基本的针对PolSARpro软件处理Sentinel 1 SLC数据较为详细的教程，当然，其中也有个人从事PolSAR研究一年多的一些思考和看法。回想刚开始接触PolSAR毕设方向时，也是不容易，基本上是靠自己研究和探索出来的（当然，我本科论文指导老师也给了我许多帮助，提供了一些基础而且重要的资料、数据和软件），不过想来，也应该有不少人像我这样的。希望这篇博客可以帮助你加深对PolSAR一些基本知识的理解和PolSARpro软件的基础操作水平，以便更好地从事极化SAR研究。PolSAR、Pol-InSAR、Pol-TomSAR还有许多方向值得深入研究的，希望各位PolSARers努力！

参考文献

[1] Jong-Sen Lee, Eric Pottier, 洪文, 李洋, et al. 极化雷达成像基础与应用 : Polarimetric radar imaging from basics to applications[M]. 电子工业出版社, 2013.
[2] DidierMassonnet, Jean-ClaudeSouyris, 马森耐特, et al. 合成孔径雷达成像[M]. 电子工业出版社, 2015.
[3] 吴永辉. 极化SAR图像分类技术研究[D]. 国防科学技术大学, 2007.

---

1. Eric Pottier教授是《极化雷达成像基础与应用》一书的作者之一，也是H-A-ααααα \alphaαααα分解（The Cloude-Pottier Decomposition）理论的提出者之一，极化SAR研究领域的顶级专家之一。 ↩︎

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