CapellaSpace：使用 SAR 数据监测哥伦比亚伊斯特米纳非法采矿的影响
CapellaSpace：使用 SAR 数据监测哥伦比亚伊斯特米纳非法采矿的影响
拉丁美洲的非法采矿对森林和河道造成破坏性影响，导致下游对当地人民、动植物群的健康产生负面影响。国际黄金价格的上涨**了非法采矿的蔓延，吸引了数千人前往该地区。非法采矿的主要问题是滥用和不负责任地使用汞和氰化物等有毒并危害环境的元素。
在哥伦比亚，66% 的砂金开采是非法的。根据联合国毒品和犯罪问题办公室 (UNODC) 的数据，Chocó 省的非法采矿率最高。哥伦比亚伊斯特米纳是位于乔科省的一个自治市，位于世界上最有价值的森林之一的中间。该地区已被非法采矿破坏。
近年来，已经努力通过使用光学卫星图像来监测和打击这一活动。然而，正在开采的大部分地区都容易出现密集且近乎恒定的云层覆盖，因此无法使用光学图像来通知当地执法部门。近年来，合成孔径雷达 (SAR) 数据的使用越来越受欢迎，因为它比传统传感器具有优势，尤其是它能够在白天和晚上通过云层获取信息。厄瓜多尔的 Geospace Solutions 是 ENVI 软件的分销商，进行了一项研究，以评估高分辨率 SAR 数据的使用，以准确监测和量化 Istmina 黄金的非法开采。
方法和产品
该研究使用L3Harris Geospatial 领先的 SAR 处理和分析软件ENVI SARscape®以及 Capella Space 的 SAR 数据进行。Capella 目前拥有业内分辨率最高、重访率最高的 SAR 数据。该研究的目标是监测感兴趣区域随时间的变化，以衡量非法采矿的影响。
研究中使用的 Capella SAR 数据是 GEO（地理编码）产品，在 Stripmap (SM) 和 Spotlight (SP) 模式下获得（HH共极化，上升轨道）。
用于研究的 SAR 数据具有以下特点：
表 1：Capella SAR 数据的特征
| 成像模式 | 场景大小 | 方位分辨率 | 距离分辨率 |
|---|---|---|---|
| 聚束式 | 5 公里 x 5 公里 | 0.5米 | 0.5米- 0.7 米 |
| 条带式 | 5 公里 x 20 公里 | 1.2米 | 1.1 米- 1.6 米 |
获取多时相 SAR 数据：
2020 年 10 月 22 日 (SM)
2020 年 11 月 4 日 (SM)
2020 年 11 月 10 日 (SM)
2020 年 11 月 30 日 (SM)
2020 年 12 月 14 日 (SP)
在处理和分析 SAR 数据之前，图像已经显示了该地区发生的破坏。森林区域（浅灰色）和没有植被的区域（深灰色）之间的对比很明显。由于 Istmina 已被开采多年，因此面临的挑战是验证是否有新的森林砍伐区域可以表明最近的活动，并确定是否存在用于开采矿物的重型机械和基础设施。
SAR 多时态特性
使用 ENVI SARscape 从 SAR 强度数据中导出基于一阶统计量的多时态特征。在 Stripmap 模式下分析 Capella 图像的目标是检测和提取临时变化。
从 SAR 输入数据计算的一阶统计量是：
平均值：表示根据所有输入数据计算的平均值。
标准偏差：表示根据所有输入数据计算出的标准偏差。
中值：表示从所有输入数据计算的中值（有序序列中的中心值）。
梯度：代表连续采集日期之间的最大绝对变化。
最大值：表示从所有输入数据中提取的最大值。
最小值：表示从所有输入数据中提取的最小值。
Span Difference：表示所有输入数据的最大值与最小值之差。
最大增量：表示连续采集日期之间的最大增量。
最大减量：表示连续采集日期之间的最大减量。
跨度比：表示计算的所有输入数据的最大值和最小值之间的比值。
最大比率：表示在连续采集日期之间计算的所有比率中的最大值（最大反向散射增量）。
最小比率：表示在连续采集日期之间计算的所有比率中的最小值（最大反向散射减量）。
MuSigma：代表平均/标准偏差比。
变异系数：表示标准偏差/平均比率。
众数：代表从所有输入数据计算的众数值（在输入序列中出现频率更高的值）。
为了表示变化的动态，特征的 SAR 多时态分析显示了 RGB 颜色组成：
R：渐变
G：最小值
B：变异系数
在此彩色图像中，品红色调表示在 2020 年 10 月 22 日至 11 月 30 日的分析时间窗口中发生的具有较高变化动态的区域。
纹理分析
一般而言，纹理是指作为尺度函数的图像灰度级（色调）的空间变化。在 SAR 数据的情况下，纹理提供了新级别的信息来解释和提取感兴趣的特征。
度量标准用于应用基于发生的一阶度量的纹理过滤器。在聚束式模式下对 SAR 数据计算的指标是：
数据范围：表示内核中最大值减去最小值。
Mean：表示内核的平均值。
方差：表示值在均值附近的离散程度的度量。
熵：代表核值无序的度量。
偏度：表示围绕均值的对称性度量
使用高分辨率 SAR 数据进行纹理分析使我们能够通过虚假的 RGB 颜色组合来突出数据的特征和细节，其中：
R：数据范围
G：平均
B：方差
图 5：基于 SAR 纹理度量的 RGB 组合。
从 Stripmap 模式下采集的多时相数据中获得 SAR 强度时间序列后，在以下坐标 Pto1 中检测到新的活动：5 ° 13'29.67 “N, 76 ° 43'23.98” W，
10 月 22 日收集的数据与 11 月 30 日（38 天后）收集的数据之间的视觉对比验证了我们的森林砍伐识别结果，如下图所示：
此外，在坐标 Pto2: 5 ° 11'56.88 “N, 76 ° 43'48.39” W 处确定了新沉淀池的建设。
图 8：新沉淀池识别。
此外，在证明采矿活动的多时数据之间进行了视觉验证，如下所示：
Spotlight 数据还使我们能够清楚地识别基础设施元素，例如营地和机械，如下所示：
结论
哥伦比亚的 Istmina 市与该地区许多其他非法采矿活动发生的地方一样，位于气候条件复杂的地区。由于缺乏允许监视和执法的永久性监测系统，这些条件促进了非法采矿活动的发展和蔓延。SAR 数据提供了解决这个问题的正确解决方案，因为它能够“看穿”云层并在白天和黑夜运行。
研究中使用的超高分辨率 SAR Capella 数据表明，凭借其改进的辐射测量技术和低噪声，可以克服光学数据的局限性，消除目标识别作为传统传感器的独特能力的神话。
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