利用PolSARpro进行图像配准
1. 引言
通常对于不同卫星拍摄的相同区域所得到的极化 SAR 数据图像之间会存在差异（比如：图像分辨率），在某些特定的应用场合下（比如：融合应用），可能需要用到这些彼此存在差异的数据，这时就需要对这些彼此存在差异的数据进行图像配准。
以两幅极化 SAR 图像为例，图像配准就是设法建立这两幅图像之间的对应关系，确定相应几何变换参数，对两幅图像中的一幅进行几何变换的方法1。
注意区分图像配准和几何校正的区别，虽然二者处理过程类似，但是后者注重的是数据本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原；而图像配准只要求一图像与另一幅图像配准，而不在乎该参考图像的几何精度高与否，只求两图像的对应位置坐标一致。
比如：之前 《极化 SAR 数据处理 — 地理编码》 一文中介绍的地理编码就属于几何校正。
2. 利用 PolSARpro 进行图像配准
配准通常发生在不同卫星拍摄的相同地区的数据图像上，但是并不是对整幅图像进行配准，而是对这些图像中均存在的某一特定区域（即，感兴趣的研究区域）进行配准。
2.1 使用的数据
下面展示不同卫星（RADARSAT-2 和 ALOS-2）对同一地区（ San Francisco 地区）进行拍摄得到的两幅极化 SAR 数据图像进行配准。
与 《极化 SAR 数据处理 — 地理编码》一文中地理编码的过程类似，同样是使用到了 PolSARpro 中集成的 SNAP 工具模块（Utilities \(\rightarrow\) SNAP - S1 TBX \(\rightarrow\) Geocode [T3] matrix）。
2.2 统一图像分辨率
从下面两幅图中可以看出，ALOS-2 San Francisco 地区图像的空间分辨率2（6.41152）明显高于 RADARSAT - 2 San Francisco 地区图像的空间分辨率（9.78673）。
现在想要将 ALOS-2 San Francisco 地区图像和 RADARSAT - 2 San Francisco 地区图像进行配准，按照实际应用对于分辨率的需求，分为以下两种情况：
- 如果对于分别率要求较高，就只能把分辨率低的图像强行拉高（比如：利用插值进行提升），即：把 RADARSAT - 2 San Francisco 的 Pixel Spacing (m) 由原来的 9.78673 直接变为 ALOS-2 San Francisco 的 Pixel Spacing (m) 6.41152，虽然这样做的话可能会使 RADARSAT - 2 San Francisco 的图像变得模糊
- 如果实际应用对于分辨率没有需求，可以进行折中处理，取 ALOS-2 San Francisco 的 Pixel Spacing (m) 和 RADARSAT - 2 San Francisco 的 Pixel Spacing (m) 的中间值 \((6.41152 + 9.78673)/2 \approx 8\) 3
下面，以第二种情况为例（即：折中处理），进行展示，
2.3 裁剪研究区域
从要配准的数据中任选一个，并从中裁剪出感兴趣的研究区域，下面，以 ALOS-2 数据为例，用 GIMP 先框选出要裁剪的区域，并记录下相应的位置（2652, 7736）和大小（1528, 1724），
接着，利用 PolSARpro 中的 Convert 对图像进行裁剪，
用 GIMP 寻找感兴趣的区域时，需要注意 GIMP 中的位置以及大小，与 PolSARpro - Convert 中的 Row 和 Col 恰好是相反的，即：在这个例子中，Init Row = 7736，End Row = 7736+1724，Init Col = 2652，End Col = 2652+1528
2.4 寻找配准点进行配准
配准的关键在于，如何确定不同数据图像间剪裁的位置，如下图所示，虽然不同数据图像之间剪裁区域的大小是确定的，但是位置却是不同的，因为对于不同数据图像来说整体的大小是不一样的，需要通过寻找数据图像之间的配准点来确定。
基于上面的思想，给出的配准步骤大致如下：
- 在裁剪出来的区域中选择一个配准点4（或者称为基准点，不动点，参考点等等），即：通过观察两个数据图像中的相应区域，在区域中找到一个对于两幅图像来说都不变的点（因为由于两幅图像拍摄时间，卫星入射角度等等的不同，虽然是同一区域，但是在很多细节部分还是有差别）
- 利用找出来的配准点，计算出 RADARSAT-2 （未剪裁数据）中的相应剪裁区域的位置
- 通过位置加上剪裁区域的大小，最终确定在 RADARSAT-2（未剪裁数据）上需要剪裁的区域
3. 小结
最后，简单展示一下，两幅数据（RADARSAT-2 和 ALOS-2）的配准结果：
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