为了优化相干性，这就把一些对于干涉处理中不重要的信号“屏蔽”掉了，这会影响生成的强度数据和相应的辐射定标结果。所以，不能对干涉模块中生成的强度数据进行“地理编码和辐射定标”（\）。
Q. – 椭球体高程（Ellipsoidal Height）是什么意思？
A. - 椭球体高程的意思就是相对于参考椭球体的垂直距离，是椭球体表面上的点到标准椭球体上的量测距离。
Q. - 正高（Orthometric Height）是什么意思？
A. – 正交-或等位-高程，代表到大地水准面的垂直距离，是沿着力作用线到大地水准面表面的距离。
Q. –什么是大地水准面（Geoid）？
A. – 大地水准面是地球表面，是以地球质心为圆心的一个椭球体，代表地球的形状，假设地球表面是均匀的，也无地形起伏。
Q. – 用带有椭球体高程的DEM或者者用大地水准面，得到的结果不一样，采用哪一种更好呢？
A. – 带有椭球体高程的DEM无疑是更好的，可以避免在特定的地理位置用大地水准面带来的误差，采用椭球体高程保证了和现有的大多数卫星系统的一致性，这些系统的量测和参数都是基于地球中心的。下图表示了大地水准面和椭球体高度的区别。
Q. – 在SARscape里输入的DEM都使用的什么大地水准面？ A. – 使用的是以下两个：
-GTOPO30 和SRTM-3 DEM使用的是ACE 的EGM96 大地水准面. - RAMP DEM使用的是OSU91A大地水准面
Q. – 基准面偏移（Datum Shift）的意义是什么？
A. – 基准面偏移参数是将椭球体的圆心（ellipsoid's origin）转换到地球的中心（Earth's centre）。
Q. –好几处SARscape的面板（如配准、地理编码、投影转换等），能使用不同的重采样/内插方法，在什么处理情况下或者输入数据应该选择什么方法，有没有依据？ A. –一般来说，需要注意：
- 最近邻法是只考虑到了临近的象元，最适用于对分类数据采样.
-双线性内插法，三次卷积法、四次卷积法、考虑到了周围临近的4、8、16个象元，一般情
况下，内插的次数越高得到的结果越精确，不过有的时候，4次卷积会得到一些负值的结果. - Sinc采样方法是一种更完美的内插方法，考虑了周围256个象元，不过在后向散射很强的地方还是会得到一些负值象元，所以对强度数据要谨慎使用该采样方法.
- 最佳分辨率（The Optimal Resolution）采样方法是地理编码的功能特有的，适用于SLC数据，可以最大程度的保留辐射和几何特性，特别是在丘陵地带或山区。
Q. – 为什么制图栅格大小是25米，而输入的数据（RADSAT-2）分辨率高于5米呢？
A. – 输出的制图分辨率大小是在默认的Default Values>General>Cartographic Grid Size选项下设置的. 这个值（如25米）就是所有处理的时候输出的默认的栅格大小，（如 Basic>Geocoding and Radiometric Calibration, Interferometry>Phase to Height Conversion and Geocoding, Interferometry>Phase to Displacement Conversion and Geocoding and others），用户可以在处理的时候在参数面板上设置输出网格大小用于输出的结果。
Q. – 怎么输入地理坐标：度、分、秒，或是小数形式的度？ A. – 地理坐标是以小数形式的度单位输入的，要用小数点（如29.3），不能是逗号（如29,30）
Q. – 在SARscape处理过程中哪里会用到地面控制点，是如何使用的？
A. – 在一些功能会用到，如地理编码、干涉去平、PS和SBAS处理中的\GCP\文件，还有其他的一些功能用GCP来修正在方位向的定位误差（如错误的方位向开始时间），和/或距离向上（如错误的斜距范围）。这种校正不是用仿射多项式变换，而是用严格的多普勒算法，所以一个精确的GCP点就可以用来做校正，（如果在一个处理中有更多的控制点，最终的偏移量是从所有控制点的平均值计算出来的）
当然还有一些误差，通过上面说的方法没有纠正过来的，如原始数据的脉冲重复频率（PRF）误差，就会用另外的方法来校正这种错误，用至少两个控制点来校正方位向的距离。 不过大的轨道误差引起的宏观的场景旋转不能被校正。
还有一点就是，当提示\geolocation error\时（如在地理编码的时候没有用到任何GCP），是在视觉上很难觉察到（1个像素或者是亚像素），所以很难找到这么精确的GCP来校正这么小的误差。
还有另外一种GCP，叫做轨道GCP（\GCP\），用在干涉功能中的轨道精炼和重去平的步骤（InSAR、DInSAR、PS、SBAS、ScanSAR），在这种情况下，会用到较多的GCP，来校正即使是很小的轨道误差。
Q. –如何交互式的编辑SARscape生成的结果？
A. –相位解缠后的相位编辑功能，可以用于其他SARscape生成的数据的编辑。
Q. – SARscape是如何处理用ENVI的功能处理和生成的数据的？
A. – 任何数据要在SARscape中处理，需要事先进行数据的导入，有以下两种可能：
- ENVI的数据是来自于之前SARscape处理过的结果，其栅格文件的信息没有改变，这种情况下，可以直接使用之前的SARscape头文件（.sml），用Import->ENVI->SARscape Original 功能导入数据.
- ENVI的数据是不是由SARscape处理过的，或者在处理的过程中数据的栅格文件的信息改变了，这种情况下，用Import->ENVI->ENVI Original 功能导入数据.
Q. – 用UPS和球面投影，有什么区别？
A. - UPS 是球心投影，这是专门为极地地区采用的投影，投影平面与球体的表面相切，投影的点在球体的中心；球面投影是方位正形投影，适用于不同的纬度，不同的地理位置的参数可以自己定义。
Q. – 用SARscape相关工具得到的SAR数据的定标结果进行三波段彩色合成，彩色合成的结果上，高亮显示的红色区域，即使不把整体后向散射高的分配给红色，还是会高亮显示红色，该现象如何解释？
A. – RGB彩色合成是对图像解译很敏感的一种方法。取决于如何将原始的标准化数据从原始的浮点型格式分配到24位（8位是一个颜色通道）的RGB tiff数据，在生成彩色合成的功能\Color Composite\用每个通道不同的比例(default setting)或者是相同的比例(\来进行3个图层的彩色合成，最后一个选项是能最好的保留原始信息的方法，常用于处理后向散射变化的情况，不仅是对表面粗糙度的局部变化（如洪水区域、植被生长、森林砍伐等），还有介电常数的变化在图像的大部分区域。
举个例子，如果我们想监测由于洪水导致的后向散射的变化，假设RGB图像是由指定的洪水发生图像为红和绿通道，这样可以看到在图上的很多区域有明显的黄色（表面粗糙度由于洪水的影响呈现不平状，由介电常数导致的后向散射增加，是由土壤、植被和空气中湿度的增加导致的）。反之，可以得到明显的蓝色，在有洪水覆盖的地区，在红色和绿色的后向散射信号几乎是0。为了解决该目视解译的问题，生成RGB彩色合成图像时，可以手动的做直方图拉伸（可以分别对三个通道做），直到没有发生变化的区域呈现不明显的颜色。可靠的解译和变化监测是用真实的后向散射系数（从浮点型的标准产品计算出来的时间信号）来进行的，而不是用从RGB合成图像上的一般视觉上的评估
Q. – 数据处理的时候可以用掩膜吗？ A. – 通常数据处理都是可以用掩膜的。
Q. – 很多软件在处理的时候，其他处理功能就不可用了，能有什么办法在软件处理的时候，其他功能还可以用？
A. –SARscape在执行批处理程序而不是在面板上直接start执行的时候，可以运行ENVI或SARscape的任何功能，需要注意的是，如果一台机器上同时执行好几个批处理的程序，要把每个批处理设置成不同的工作路径。
Q. – 在处理一个连续的批处理程序的时候，选择文件后缀（扩展名）是比较困难的？
A. – 当用户对SARscape和其文件命名熟悉之后，这些会容易些。对输出的文件扩展后缀名熟悉后对于文件的选择是很有帮助的。
Q. – 我们想从相干性图上得到森林的变化，轮廓清晰的范围比植被和树木范围有更高的相干性，我们知道相干性受地形和后向散射强度的影响，如何减少由地形引起的相干性？ A. – 首先是光谱位移滤波（spectral shift filter），一般在默认的时候都选中了，就是一个处理该问题的有效参数，该功能是在干涉生成的时候执行，这一步用已知的DEM，将局部的坡进行滤波，当没有DEM输入的时候，就被认为是平地没有坡度的影响。此外，减少坡度影响可以用去除残余相（默认参数里的Remove Residual Phase Frequency），这个参数会在滤波和相干性生成（\）的时候发挥作用。最后，适当应用相干性来生成（或建模）森林参数，一个有用的参数是入射角图像（_lia），在地理编码的
时候选中有关选项会生成该结果。经过地理编码的入射角图像可以转换为斜距图像，利用地距转斜距的功能（Map to Slant Range Image Transformation）。
Q. – 利用SAR做海事上的应用，有相关的介绍资料吗？
A. – 将会推出SAR海洋用户手册，能从海洋的SAR图像中获取各种信息，以及海洋SAR数据的分析方法，为那些想将SAR数据用于他们研究的非专业人员但是科研工作者提供的。
干涉叠加模块
Q. – 使用该模块就能利用数据的全分辨率（Full Resolution）进行处理，这样的说法对吗？ A. – 所有的模块都可以利用数据的全空间分辨率，之所以PS方法得到的形变精度比InSAR高，是因为PS的位移监测（差分相位）目标是稳定的散射体。
Q. – 在处理流程中，有没有对属于同一时间序列的数据，进行过特殊的处理？让其靠近其多普勒质心。 Does the processing chain applies any procedure specifically intended to make closer the Doppler Centroids of the acquisitions belonging to the same input temporal series? A. - The interferometric processing takes properly care of the data Doppler Centroids either during the design of the interpolation filters or when the common azimuth bandwidth filter is performed (as it is for example done in range direction for the baseline de-correlation/spectral shift filtering). These filtering steps can be activated by setting the relevant flag in the Default Values. Specifically, the common Doppler bandwidth (i.e. Doppler Filter) and the Spectral Shift Filter are never performed (Default Values flags always off) within the PS module due to the nature of the algorithm and the type of targets that are considered, which are actually point targets; for these objects there is not spectral shift, baseline decorrelation or decorrelation of the Doppler bands, thus none of the filters in range and azimuth direction is necessary, moreover the activation of these filters cause the loss of much information for real point targets and it eliminates the advantage of exploiting large baselines for obtaining a very precise estimate of the PS height.
On the other hand the SBAS module, which focuses on distributed targets where common Doppler bandwidth and spectral shift filtering are meaningful, normally activates these filters.
Q. – 有没有对比过PS和SBAS的处理结果？
A. – 对比过，对日本沉降监测的结果，还采集了实测数据。两种算法的对比结果非常吻合而且和实测数据也是一致的（可以参考PS和SBAS的详细文档对比）。 两种方法的区别有以下几点：
◆ PS (永久散射体) – 通常对于局部目标的形变监测更好
◆ SBAS (短基线) – 形变信息是均匀的，而且可以监测非线性的形变 不过在这里是用了一个PS应用的简单例子，因为： 1、 用到的数据数量比较多，用了34景数据 2、 监测的沉降是在长时间序列上呈线性形变的 3、 在检测区有明显的高相干的散射体
当要监测的情况不满足上面的某个条件时，SBAS方法要更加可靠。
Q.-PS方法监测形变的精度可以达到多高？
A. – 要考虑到图像的个数和形变的速率和PS要求的匹配程度，能达到的精度是： ? 能得到小于1厘米/每年的位移速率
? 在每个输入的时相相对于参考时相，PS点的相对位移的时期都约是厘米级的。 参考时相，对于假设没有形变“0位移”的参考时相，不一定是在输入面板的“Reference file”里（手动或自动），而是有可能是固定的一个最早的图像，在输入列表（input file list）里面，在相关的面板（default value）里面检查设置。
Q. – 当PS点的密度小于每平方公里100个点的时候，结果的精确度就会有问题，对这种情况下有什么建议？
A. – 当PS点密度低的时候，最重要的问题就是大气干扰的估算和去除，这也是为什么PS方法适合于城市地区，但是在郊外和农村地区，会常常得到错误的结果，这种情况下，我们建议用SBAS方法。
Q. - 我有19个时相的用来做干涉的图，是在略城市化的农村区域，建议用什么方法？ A. – 实际上，当数据量小于最小数据量要求（20景），以及所在的区域可能获取不到足够的PS点的时候，最好的方法是用SBAS方法。不过也可以尝试用PS方法，减少默认的PS点密度，这也是在略城市化的区域一种常见的设置。
Q. – 在线的文件里面提到过，在干涉模块用到的一些干涉处理算法，在干涉叠加模块的常规处理中也用到了，在干涉叠加处理的时候，有没有用到什么特殊的干涉模型方法？
A. – 干涉计算模型，在干涉叠加常规处理中是必须的，执行的时候会自动调用，而PS/SBAS的输出不需要在这个模块调用任何功能。
Q. –在其他默认的面板里面设置的基线阈值的意义是什么？
A. – 默认的阈值（500米）相当于临界基线（用基线估算算出来的临界基线）的5倍，实际上，在干涉处理时和基线相关的约束对分析分布目标是适用的（干涉模块和干涉叠加模块），相反的，如果要分析的是局部/点目标（用PS的方法），那么临界基线就不再有任何限制了。
Q. – 在PS处理时，对相干性阈值的设置或者调整有没有什么特定的标准？ A. – 用默认的设置进行第一次迭代处理之后，看找到的PS点的情况，如果在找到的PS点里面很多可能噪声像素，可以增加相干性阈值，如果找到的PS点太少，可以减少阈值。如果不选择“Generate Slant Range Products”，选择“Generate Geocoded Products”选项的话，第二次的迭代是在生成最终地理编码产品的时候执行的，这种情况下，第一次和最长的一次处理，相干性阈值改变的话，对第一次和时间最长的一次处理，不会有影响，而这两步就跳过了。
Q. –参考数据的选择有什么依据？PS处理中精度估计的结果包含了什么信息？
A. –参考数据是自动选择出来的，是输入数据中平均基线最小的，这就说明这个数据是： 拥有相对于其他数据的完美的空间和时间位置，这有利于图像配准以及所有的处理会变得容易，还有提供较高的相干性（短的基线对大量的去相关是不太敏感的）。选择参考图像的时候，要避免选择大气影响大的图像。
精度估计 \功能可以得到对测量精度的估计的初步的结果，对所有时相的