雷达遥感的成像方式与可见光、红外遥感有着本质区别，这种区别使雷达图像的几何特征、信息特点及图像上诸多解译要素，如色调、形状、阴影、纹理等，也都和可见光、红外遥感图像存在明显不同。雷达图像的解译不仅需要掌握雷达图像的几何特征，同时还需要理解影响图像色调变化的主要因素。
本文对《遥感技术基础与应用》（第三版）中第五章“微波遥感”的相关内容进行了适当的扩展，意在加深读者对雷达图像几何特征和信息特征的理解，从而提高雷达图像解译的能力。
一、雷达图像的几何特征
侧视雷达的原理是测量电磁信号往返时间，以确定物体的倾斜距离和返回信号的强度。雷达图像的成像原理，决定了雷达图像的几何特征及由此而引起的变形特点与摄影成像和扫描成像有着截然不同的特点，了解并掌握这些几何特征和变形特点，对分析和解译雷达图像具有重要意义。
1、斜距图像的比例失真
雷达图像的比例尺有方位向比例尺和距离向比例尺之分。方位向比例尺是指在平行于飞行航线方向上的图像比例尺。距离向比例尺是指在垂直于航线方向的距离向上的图像比例尺。一般来说，方位向比例尺是个常数，它取决于胶片记录地物目标的卷片速度与飞机或卫星的航速。而距离向的比例尺就要复杂多了，这是因为雷达图像有斜距图像和地距图像两种不同的显示方式。从图1可以看出，相同大小的地物在斜距图像上其尺寸都被压缩了，而且离雷达天线越近，压缩的程度越大，这种现象称为斜距图像的近距离压缩或斜距图像的比例失真。近距离压缩现象造成了雷达图像在距离方向上比例尺的变化，从而导致了图像的几何失真。图2通过斜距图像和地距图像的对比，真实反映了斜距图像的近距离压缩现象。
图1 斜距图像的近距离压缩
图2 斜距图像与地距图像的对比
2、透视收缩现象
山区和丘陵地区的雷达图像上，面向雷达一侧的山坡的长度和其实际长度相比，明显变小了，这种图像被压缩的现象称为透视收缩（Foreshortening）。由于雷达是按时间序列记录回波信号的，因此雷达波束入射角与地面坡角的不同组合，就会出现程度不同的透视收缩现象。图3中，对坡面AB来说，雷达波束先到达坡底（A），最后到达坡顶（B），因此，成像后坡面的长度为A′B′，显然，A′B′ <AB，即出现透视收缩，且坡面不同部位收缩的程度并不相同，坡底的收缩度比坡顶的收缩度更大。对坡面CD来说，虽然坡度与坡面AB相同，但由于距离雷达航迹线近，且雷达波束垂直于坡面，透视收缩达到了极点（C′、D′重合），导致坡面长度完全消失。另外，对于同一方向的雷达波束来说，由于后坡的入射角与前坡不同，因此雷达图像上透视收缩的程度也就不同，前坡的透视收缩程度更大。
透视收缩意味着雷达回波能量的相对集中，意味着更强的回波信号的出现，甚至于一个坡面的全部回波能量集中到一起。因此，雷达图像上坡面的亮度较大，而且前坡比后坡更亮，图像解译时要注意前后坡的长度畸变和亮度差异。
图3 透视收缩原理及其图像特征
3、叠掩现象
如图4所示，对于地表高大的山体，雷达波束先到达其顶部（B），后到达其底部（A），导致山体顶部的回波信号将先于底部到达，表现在雷达图像上，山体顶部和底部的位置被颠倒，形成倒像，这就是叠掩现象（Layover）。Layover 是透视缩短的一个极端示例，仿佛山顶已经覆盖在山脚下。叠掩现象的形成和其对雷达图像的影响与透视收缩十分相似，但并不是所有高出地面的目标地物都会产生叠掩。只有当雷达波束俯角与坡度角之和大于90º时才有此现象，俯角越大，产生叠掩的可能性就越大，因此叠掩现象多在近距离点发生。
图4 叠掩原理及其图像特征
4、雷达阴影
雷达波束在山区除了会造成透视收缩和叠掩外，还会在后坡形成雷达阴影（Radar Shadow）。雷达阴影是指后坡雷达波束不能到达的坡面上，因为没有回波信号，在图像上形成的亮度暗区（图5）。雷达阴影对了解地形、地貌十分有利，但阴影太多时，会导致坡面信息匮乏。
图5 雷达阴影的形成及其图像特征
雷达阴影的长短和阴影区面积的大小与雷达俯角、坡面坡度有密切关系。当后坡坡度小于俯角时，整个坡面都能接收到雷达波束，自然不会产生阴影；当后坡坡度等于俯角时，波束正好擦过坡面，如果坡面为平滑表面，则不可能接收到雷达波束，若坡面有起伏，则会在部分地段产生回波，形成间断阴影；而当后坡坡度大于俯角时，则必然产生阴影。与叠掩的情况相反，坡面距离雷达天线越远，波束越倾斜，或者山坡后坡坡度越大，阴影也越长，阴影区面积也就越大。
上述雷达图像的几何特征都是图像的变形，虽然这种变形的视觉效果适合地形测绘和识别地质结构，但也严重影响了雷达图像与其他遥感图像的配准，并使雷达图像的几何纠正和数据分析比其他遥感图像更为复杂。图6反映了雷达图像透视收缩、叠掩、阴影等多种几何变形所引起的斜距图像上对应的雷达回波信息强度（灰度）变化规律，这种规律是正确解译雷达图像的基础。
图6 透视收缩、叠掩、阴影等几何变形对雷达图像灰度的影响
二、影响雷达图像色调的主要因素
雷达图像的色调是指图像上（多是单波段）灰度及灰度空间变化所构成的纹理特征，是雷达信息提取的主要依据。雷达接收到的后向散射的强度越大，图像的色调就越浅，反之色调就越深。影响雷达色调的因素很多，既有波长、极化方式等雷达图像的系统参数，也有表面粗糙度、复介电常数等地表特性要素，因此，图像解译时需要综合考虑这些因素。
1、表面粗糙度
表面粗糙度（roughness）是指地面起伏的相对程度。光滑表面呈现镜面反射特征，即反射全部入射能，且反射角等于入射角，此时雷达天线几乎接收不到回波，图像色调暗；粗糙表面呈现漫反射特征，即各个方向均匀反射，这就是所谓的同向散射，此时雷达天线能接收到较强的回波，图像色调浅。
雷达信号对表面结构敏感，因此表面粗糙度直接影响雷达回波的强度，使雷达图像的色调表现出深浅不同的变化。一般来说，地表越粗糙，雷达回波越强，图像色调越浅；地表越光滑，雷达回波越弱，图像色调越深。然而，表面粗糙度受地表的高度标准差（h）、雷达波长（λ）和俯角（γ）的综合影响，同一地表面在波长较长时显得光滑，在波长较短时则显得粗糙。与此同时，当俯角很小，即波束接近掠射时，地表面也常常被认为是光滑的。因此，表面粗糙度是一个相对概念。瑞利准则（Rayleigh criterion）把地表面分为光滑表面和粗糙表面两种类型，如果 ，即为光滑表面，否则为粗糙表面。
图7表示了水体、草地、林地、建筑物四种土地覆盖类型下不同表面粗糙度对雷达后向散射的影响及其图像色调特征，其中平静水面产生镜面反射（specular reflection），草地产生漫反射（diffuse scattering），植被产生体散射（volume scattering），建筑物产生二面角反射（dihedral reflection）。对植被的体散射而言，雷达天线接受的是树冠、树叶、树干等多路径散射后综合产生的回波能量，强度更大，因此图像上植被比光滑的湖泊、草地具有更明亮的色调特征。建筑物因为二面角反射，反射信号反复增强，造成极强的回波信号，因此会出现亮点或亮线 。
图7 表面粗糙度对雷达图像上四种地表覆盖类型后向散射的影响
2、复介电常数
复介电常数是地物本身的电学性质，是由地物的组成和温度决定的。地物的介电特性影响其吸收微波能量的能力，因此严重影响微波能量的散射。自然界的地物基本上是由多种物质组成的混合介质。一般来说，雷达后向散射的强度与地物复介电常数成正比，地物复介电常数越低，吸收的入射能量越多，图像色调就越暗；地物的复介电常数越大，反射雷达波束的能力就越强，图像色调就越浅。
地表地物种类多样，不同地物有不同的复介电常数，反映在雷达图像上就会呈现出不同的色调。例如，基岩的介电常数大于沙丘的介电常数，因而雷达图像上基岩的色调比沙丘的色调浅；水的介电常数较大，故图像上水体呈浅色调，但若出现镜面反射则雷达天线接收不到回波能量，水体呈黑色调。在整个微波波段内，水的介电常数的变化范围为20～80分贝，而其他大多数地物（植被、岩石、土壤）的介电常数的变化范围只有3～8分贝。因此，水分含量成为影响地物介电常数的重要因素，在雷达图像解译中也常常被称为介电常数的代名词。
地表物体含水量的不同，必然导致其复介电常数的变化，进而影响雷达回波强度和图像色调的变化，介电常数随着水分含量的增加而增加，这一点在植物水分和土壤湿度分析中具有重要意义。图8是1992 年7月 7日由欧洲航天局 (ESA) ERS-1 卫星获取的雷达图像。图像详细描述了局部降水事件对传感器记录的微波后向散射的影响。最近发生降水的区域呈现明亮的色调（下半部分），而那些未受降雨影响的区域色调更暗（上半部分），这是复介电常数影响的结果。
图8 土壤水分变化对雷达图像（ERS-1）色调的影响
3、波长
雷达回波的强度与入射波的波长直接相关。一方面，波长的大小决定了地物表面粗糙度的大小，进而影响了雷达回波能量的大小。另一方面，波长的大小影响地物的复介电常数，进而影响地物的反射能力和对入射电磁波的穿透能力。不同散射类型产生的信号量可能会随着波长的变化而变化，因为波长会改变信号的穿透深度。例如，C 波段信号仅穿透森林树冠的顶层，因此将产生部分粗糙的表面散射和有限的体散射，而L 波段或 P 波段信号将具有更深的穿透力，因此会产生强烈增强的体散射以及由树干引起的二面角散射（图9）。
图9 雷达波长与穿透深度之间的关系
基于以上分析可知，不同波段雷达图像上同一地物的影像特征是变化的，解译雷达图像时一定要针对特定的波长进行目标要素色调的判断。图10是美国夏威夷基拉韦厄火山南侧小区域的三个波段的 AIRSAR 图像以及地表覆盖图。在地表覆盖图中，古老的熔岩表面有植被，它们是分布在较高海拔的森林以及分布在较低海拔的草地和灌木。最新出现的两种类型的熔岩流，一种是表面光滑的熔岩，一种是粘稠的表面更粗糙的熔岩，表面都没有植被。在C 波段雷达图像中，只有表面光滑的新熔岩显得很暗，其它类型的表面在这个波长下是粗糙的。在较长的波长下，草地区域相对变得光滑，因此图像上色调变得更暗，和森林的色调差异明显增加。但是，表面粗糙的新熔岩和森林在三种雷达波长下具有相似的亮度，很难区分。
图10不同波段雷达图像的比较
4、极化方式
SAR雷达系统有HH、VV、HV、VH四种基本极化方式，不同的极化方式直接影响雷达回波的强度和对不同方位信息的表现能力。一般来说，粗糙的表面散射，例如由裸露土壤或水引起的散射对 VV 散射最敏感，由森林冠层中的树叶和树枝引起的体积散射对 VH 或 HV 等交叉极化信息最敏感，由建筑物、树干或淹没的植被引起的二面角反射对 HH 极化信号最敏感。显然，交叉极化雷达图像可以区分表面散射和体积散射。表面散射通常不会引起极化状态的显着变化，因此交叉极化中接收天线从裸露土壤和岩石区域接收的能量很少，这些区域在交叉极化雷达图像上显得相对较暗，只是比光滑表面更亮。对植被而言，雷达信号的去极化更多地源于体散射，因此在交叉极化雷达图像中植被区域看起来比没有植被的区域更亮。
观察图11中两幅C波段的HH极化和HV极化图像（和图10中的雷达图像属于同一地区）可以看出，草地和森林在HV极化图像中很亮，原因是植被的体散射引起的回波信号的显著去极化。相比草地和森林区，更粗糙熔岩流地区的表面散射造成的去极化就要弱的多，所以在HV极化图像上色调明显变暗，但仍然不及光滑熔岩流区的深暗色调。
未来更多的雷达系统采用多波段多极化成像模式，以便更好地区分不同类型的表面材料。与多光谱一样光学图像，多波段多极化雷达图像也可以通过不同波长或极化模式的组合进行彩色合成处理并生成彩色雷达图像。这种处理通过丰富的色彩变化突出了目标的特性和结构差异，提高雷达图像的识别能力和精度。图11-c是C波段HV、L波段HV、L波段VV分别赋予红、绿、蓝三原色后的合成图像。和单一波段极化图像相比，彩色合成图像上森林呈明亮的蓝绿色, 草原呈红褐色, 粗糙的熔岩流区呈深蓝色，光滑的熔岩流区呈黑色，各种地表覆盖类型清晰可辩。
图11不同极化方式图像及其彩色合成
5、俯角及视向
雷达俯角是雷达波束与水平面之间的夹角，是雷达系统重要的工作参数之一。雷达俯角有一个变化区间，这个区间构成了雷达的俯视范围，而雷达的俯视范围是由雷达波束的宽度决定的。雷达俯角对图像色调的影响主要表现在两个方面：一是俯角的大小直接影响了雷达回波的强度，从而影响图像色调的深浅变化。近距点目标对应的俯角大，回波强度大，图像色调浅，远距点目标对应的俯角小，回波强度小，图像色调就深。因此，当同一类型的目标处于雷达波束的不同俯角区间时，其在雷达图像上表现出来的色调就有可能不同。二是俯角的大小会影响到表面粗糙程度及其表面散射特征，从而间接地对图像色调产生影响。
雷达视向（radar look-directions）是雷达的观测方向，是垂直于遥感平台飞行方向的雷达脉冲发射的方向。雷达的视向对地物的色调影响很大，视向不同，图像色调也不同。一般来说，如果目标地物的走向与雷达视向垂直，图像信息会被突出显示；如果目标地物的走向与雷达视向平行，图像信息会被减弱。因此，对许多线性要素，如山川、断层、沟渠、道路等，通常采用多视向观测，以提高对目标的检测能力。图12为同一地区两种不同视向雷达图像的对比。
图12 不同视向雷达图像的对比
三、光斑效应对图像解译的影响
对雷达图像的详细分析表明，即使对于单一的地表类型，相邻分辨率单元之间也可能出现重要的灰度级变化，这种变化产生的类似于“椒盐”噪声的颗粒状纹理图案称为光斑（speckle）。由于光斑的存在，农田内的同质斑块在反向散射方面具有很高的变异性，这使图像的解释变得困难（图13）。
光斑效应是分辨率单元内各个散射体之间相干辐射的结果，在所有相干成像系统中都很常见。如图14所示，每个分辨率单元都包含多个散射中心，构成不同相位的散射体。每个灰度向量对应于分辨率单元中的一个散射体，像素的亮度值是所有单个散射体回波信号的相干总和。尽管雷达成像仪发射的脉冲信号具有单一的波长或频率，但由于分辨率单元内的各个散射体在位置和高度上的不同，导致接受到的雷达回波的相位、振幅的差异，于是一些相位相同的回波因为相长干涉产生强信号（亮点），而一些相位不同的回波则因为相消干涉产生弱信号（暗点），这就是光斑效应形成的原因。
光斑的存在降低了基于辐射测量和纹理的各种土地利用类别的可分离性，使解释变得更加困难。光斑本质上是一种噪声形式，它会降低图像质量。因此，图像解译前需要进行必要的处理。通常采用“多视”技术和低通滤波等方法降低几何分辨率，以减少光斑效应对图像解译的影响。
图13 SAR 图像中的光斑示例图
图14 SAR图像中的光斑效应原理
四、典型地表类型的图像特征
雷达成像是主动式微波遥感，具有全天候、全天时工作的能力，同时对某些地物有一定的穿透能力。雷达遥感独特的成像方式使其图像的几何特征、信息特点与可见光、红外遥感图像相比存在明显不同。以图像的色调为例，雷达图像的色调是雷达回波强弱的表现，然而影响色调的因素很多，既有波长、极化方式、视角视向等雷达图像的系统参数，也有表面粗糙度、复介电常数、地面坡度等地表属性要素。因此，图像解译时需要综合考虑这些因素的影响，并作出科学的分析和解释，从这个意义上来说，雷达图像的解译比可见光、红外遥感图像的解译要复杂的多，往往需要具体问题具体分析。
城市是多要素综合体，高楼林立，容易产生角反射效应并形成比较强的雷达后向散射，因此雷达图像上城市区域图像色调往往整体很亮。图15是意大利北部波河谷地平原区的Sentinel-1A 图像，图中城市沿着从左到右的主干道排列，均呈现亮色调，其中左上角的米兰最大。在城市内部，大多数目标地物的形状与人们的视觉印象相差甚远，常常只能反映出实际目标的部分轮廓。例如，高层建筑物在图像上一般表现为“L”形，原因是楼房的平顶没有雷达回波信号。城市内部道路通常呈现暗色调，并与建筑物相结合形成城市图形结构网络（图16-a）。
图15 意大利北部波河河谷平原地区Sentinel-1A 雷达图像
水体包括河流、水库、湖泊、海洋等多种类型。由于水体对雷达波的吸收比较充分，因此总体而言图像上水体呈暗黑色调，与背景地物之间的边界清晰可辨（图16-b）。水体表面的粗糙度直接影响水体的色调，平静的水面产生镜面反射，几乎没有后向散射，因此色调更深、更黑，有波浪的水面可以视为粗糙表面，产生一定的后向散射能量，因此色调相对变浅。水体结冰后，冰层为光滑表面，能产生镜面反射，因此在雷达图像上呈黑色调；融冰期水面的浮冰改变了冰面的粗糙度，致使雷达回波显著增强，在雷达图像上呈现出斑块大小不同、色调明暗相间分布的图像特征（图16-c）。
农田在雷达图像上呈现深浅不同的灰-黑系列色调，这种相对较大的色调变化是由于农田不同覆盖类型介电常数、土壤水分含量、表面粗糙度等多种因素综合影响的结果，但格网状图案依然是农田最重要的图像特征，且农田常常与河流、灌溉水渠、居民地相互依存（图16-d）。
地表植被具有不同的种群结构、密度和冠层类型，这种差异直接影响了雷达回波的强度，并在雷达图像上表现出明显的色调、纹理差异，这是识别植被类型的重要依据。以森林和草地为例，草地的纹理比森林的纹理显得光滑和细腻；森林常产生体散射，而草地产生漫反射，表面粗糙度差异导致森林比草地的雷达回波更强，因此色调更亮。另外，植被的体散射可造成极化方式的转换，从而产生正交极化的回波，这种特殊的去极化效应使通过多极化图像鉴别植物类型更为有效。
图16 多种地表要素雷达图像特征
参考文献：
1、张安定.2025.遥感原理图解.北京：科学出版社
2、张安定等.2025.遥感技术基础与应用（第三版）.北京：科学出版社
