Radar Backscatter Modeling Based on Global TanDEM-X Mission Data

Radarrückstreuung bezeichnet den Teil eines ausgesendeten elektromagnetischen Signals, der von einem Ziel am Boden wieder zurück zur Antenne gerichtet ist. Die Eigenschaften des zurückgestreuten Signals ändern sich in Abhängigkeit von Frequenz und Polarisation des Radarsignals, der Aufnahmegeometrie, sowie vom Zustand des Erdbodens und der Art der Bodenbedeckung. Informationen über das Radarrückstreuverhalten sind von höchster Wichtigkeit für die Auslegung von SAR-Missionen und werden verbreitet zur Entwicklung wissenschaftlicher Modelle genutzt, beispielsweise bei der Erforschung der Biosphäre und Kryosphäre. ... mehrHauptziel dieser Arbeit ist die Auswertung und Nutzung des globalen TanDEM-X-Datensatzes zur Modellierung der Radarrückstreuung im X-Band unter Berücksichtigung unterschiedlicher Aufnahmeparameter und Landnutzungsarten, sowie die Bereitstellung einer Reihe von globalen Rückstreumodellen, die auf aktuellen Daten basieren, für die wissenschaftliche Gemeinschaft. Es wurde ein neuer Ansatz zur statistischen Modellierung der Rückstreuinformation entwickelt, der die Qualität der zugrunde liegenden Messungen berücksichtigt. Daraus ergeben sich gewichtete polynomiale Modelle für die verschiedenen Landnutzungsarten, wie sie in der GlobCover-Karte der ESA definiert sind. Darüber hinaus wird ein eigener Validierungsansatz vorgestellt, mit zusätzlicher Betrachtung der saisonalen Variation der Rückstreuung und einer separaten Analyse des Rückstreuverhaltens des Tropischen Regenwaldes. Der nächste Schwerpunkt ist die Betrachtung des Grönländischen Eisschildes, das gekennzeichnet ist durch das Vorhandensein verschiedener Arten von Schneebedeckung, die von trockenem bis hin zu sehr feuchtem Schnee variiert. Der begrenzte Detailgrad, den die GlobCover Karte in Grönland aufweist (nur eine Klasse für das gesamte Eisschild), erlaubt dort keine verlässliche Modellierung der Rückstreuung. Diese Schwierigkeit lieferte die Motivation für die Entwicklung eines neuen Ansatzes zur Analyse des Informationsgehalts der interferometrischen TanDEM-X-Daten mit dem Ziel, unterschiedliche Schnee-Fazien mit Hilfe des sog. C-Means Fuzzy Clustering Algorithmus zu lokalisieren. Aus dieser Untersuchung konnte die Existenz von vier unterschiedlichen Klassen von Schnee-Fazien abgeleitet werden, deren Eigenschaften anschließend mit Hilfe externer Referenzdaten interpretiert wurden. Die daraus entstandene Karte wurde zur Erstellung eines einfallswinkelabhängigen Rückstreumodells genutzt, separat für jede der vier Klassen, wobei eine modifizierte Version des entwickelten Algorithmus zur Generierung globaler Rückstreumodelle eingesetzt wurde. Darüber hinaus wurde als Nebenprodukt zusätzlich die Eindringtiefe von TanDEM-X in die Eisschicht geschätzt, durch Inversion des von Weber Hoen und Zebker vorgeschlagenen "Ein-chicht Volumendekorrelationsmodells". Die Ergebnisse wurden mit dem Höhenunterschied zwischen dem globalen TanDEM-X-DEM und ICESat-Messungen verglichen. Abschließend wird ein neu entwickelter Algorithmus zur Generierung von Rückstreukarten großer Gebiete vorgestellt. Dieser erlaubt unter Verwendung von Rückstreumodellen das Angleichen der erstellten Karten anhand eines Referenzeinfallswinkels, was dann das Füllen verbleibender Lücken ermöglicht, die aufgrund fehlender Eingangsdaten vorhanden sind.

Radar backscatter represents the portion of a transmitted electromagnetic signal that is redirected back toward the antenna from a target on ground. Its properties change depending on the radar wave frequency and polarization, acquisition geometry, ground cover type, and soil conditions. Backscatter information is of paramount importance for the design of SAR missions and is widely used for the development of scientific models in the fields of, e.g., the biosphere and cryosphere. The main goal of this work is to exploit the global TanDEM-X SAR data set to model radar backscatter at X band, considering different acquisition parameters and land cover types and to provide then the scientific community with an up-to-date set of backscatter models at a global scale. ... mehrA novel approach for statistically model the backscatter information, which takes into account the quality of the input measurements, has been developed. The results are weighted polynomial models for different land cover types, taken from the ESA GlobCover map. A dedicated validation approach is presented as well, together with additional considerations on backscatter seasonality and a dedicated analysis of backscatter behavior over tropical rainforests. The attention is then focused on the Greenland Ice Sheet, which is characterized by the presence of different kinds of snow cover, from dry to wet snow. Here, the insufficient level of detail that is provided by the GlobCover map over Greenland (one single class for the entire ice cap) does not allow for a reliable modeling of backscatter. This obstacle set the motivation for developing a new approach for analyzing the information content of interferometric TanDEM-X data, aimed at locating different snow facies by means of the c-means fuzzy clustering algorithm. A set of four different snow facies has been derived, and their properties interpreted with the help of external reference data. The obtained map has then been used to generate an incidence angle dependent backscatter model for each snow facies, separately, by using a modified version of the developed algorithm for the generation of global backscatter models. Moreover, as by-product, the penetration depth of TanDEM-X into the ice pack has been estimated as well, by inverting the volume decorrelation single-layer model proposed by Weber Hoen and Zebker. The results have then been compared to the difference in height between the global TanDEM-X DEM and ICESat measurements. Finally, an algorithm for the generation of large-scale backscatter maps has been developed as well. It requires the use of backscatter models to equalize the output maps to a certain incidence angle of reference and to eventually fill remaining gaps caused by missing input data.