Multi Temporal Sar(다중 시간 사르)란 무엇입니까?
Multi Temporal Sar 다중 시간 사르 - The high dimensionality of multi-temporal SAR images remains a major issue, classification using all features is limited to efficiency. [1] The retrieval algorithm is a time series based short term change detection that is implemented in the “Soil MOisture retrieval from multi-temporal SAR data” (SMOSAR) code (v2. [2] To this effect, a multi-temporal SAR Interferometry analysis of high and medium-resolution datasets is performed on a runway of the Leonardo Da Vinci Airport in Rome, Italy. [3] Initially, the glacier radar zones, namely percolation refreeze, lower percolation, and clean ice, were identified using the multi-temporal SAR data. [4] There is a variety of algorithms for the change detection using two multi-temporal SAR images. [5] Multi-temporal SAR (Synthetic Aperture Radar) interferometry, SAR tomography, high-resolution image matching and data modelling are used to map out landslides and other geohazards and to also monitor possible hazardous geological activity, addressing different study areas: (i) surface deformation of mountain slopes and glaciers; (ii) land surface displacement; and (iii) subsidence, landslides and ground fissure. [6] Deformation signals from multi-temporal SAR interferometry (MTInSAR), soil moisture variations and precipitation trends further allow us to identify possible failure causes. [7] In terms of multi-temporal SAR backscattering, we find significant changes of the σ0 values during the crops' growing stages due to the changes in their leaf geometry and physical structure. [8] In this paper, we present an asynchronous river ice extraction and change detection method using multi-temporal SAR image and multi-spectral image. [9] The results showed (1) fusing multi-temporal SAR and optical data yields higher training overall accuracies (OA) (3D U-Net 0. [10] The present research proposes the detection of CPIS using instance segmentation from multi-temporal SAR images that are cloud-free. [11] In this paper, the 2020 Aniangzhai Landslide in Danba County in Sichuan province, China was investigated by using multi-temporal SAR and optical datasets. [12] This paper explores this literature and evaluates the feasibility of such methods applied to crop classification in a tropical region from multi-temporal SAR image sequences. [13] And the multi-temporal SAR data own great potential in agricultural monitoring. [14] In this study, we address the challenge of building a model to identify collapsed bridges using five change features obtained from multi-temporal SAR intensity images. [15] Considering unfavorable factors, such as inherent topography-induced effects and speckle noise in SAR images, it is challenging to accurately map and track the dynamic evolution of the glacial lakes by using multi-temporal SAR images. [16] In the present study, we tested the viability of a recently published multi-temporal SAR classification method for continental scale forest mapping by applying it over Europe and evaluating the derived forest type and tree cover density maps against the European-wide Copernicus High Resolution Layers (HRL) forest datasets and national-scale forest maps from twelve countries. [17]다중 시간 SAR 이미지의 높은 차원성은 여전히 주요 문제로 남아 있으며 모든 기능을 사용한 분류는 효율성에 제한이 있습니다. [1] 검색 알고리즘은 "SMOSAR(다시간 SAR 데이터에서 토양 수분 검색)" 코드(v2.2)에서 구현되는 시계열 기반 단기 변화 감지입니다. [2] 이를 위해 이탈리아 로마의 Leonardo Da Vinci 공항 활주로에서 고해상도 및 중간 해상도 데이터 세트의 다중 시간 SAR 간섭계 분석을 수행합니다. [3] 초기에 빙하 레이더 영역, 즉 침투 재동결, 더 낮은 침투 및 깨끗한 얼음은 다중 시간 SAR 데이터를 사용하여 식별되었습니다. [4] 두 개의 다중 시간 SAR 이미지를 사용하여 변화 감지를 위한 다양한 알고리즘이 있습니다. [5] 다중 시간 SAR(Synthetic Aperture Radar) 간섭계, SAR 단층 촬영, 고해상도 이미지 매칭 및 데이터 모델링을 사용하여 산사태 및 기타 지질재해를 매핑하고 가능한 위험한 지질 활동을 모니터링하여 다양한 연구 영역을 다룹니다. (i) 표면 변형 산 경사면과 빙하의; (ii) 지표면 변위; (iii) 침하, 산사태 및 지반 균열. [6] 다중 시간 SAR 간섭계(MTInSAR), 토양 수분 변화 및 강수 추세의 변형 신호를 통해 가능한 고장 원인을 식별할 수 있습니다. [7] 다중 시간 SAR 후방 산란의 관점에서, 우리는 잎의 기하학적 구조와 물리적 구조의 변화로 인해 작물의 성장 단계에서 σ0 값의 상당한 변화를 발견했습니다. [8] 본 논문에서는 다중 시간 SAR 영상과 다중 스펙트럼 영상을 이용한 비동기 하천 얼음 추출 및 변화 검출 방법을 제시한다. [9] 결과는 (1) 다중 시간 SAR과 광학 데이터를 융합하는 것이 더 높은 훈련 전체 정확도(OA)를 산출함을 보여주었습니다(3D U-Net 0. [10] 현재 연구에서는 클라우드가 없는 다중 시간 SAR 이미지에서 인스턴스 분할을 사용하여 CPIS를 탐지할 것을 제안합니다. [11] 이 논문에서는 중국 쓰촨성 단바현의 2020년 Aniangzhai 산사태를 다중 시간 SAR 및 광학 데이터 세트를 사용하여 조사했습니다. [12] 이 논문은 이 문헌을 탐색하고 다중 시간 SAR 이미지 시퀀스에서 열대 지역의 작물 분류에 적용된 그러한 방법의 타당성을 평가합니다. [13] 그리고 다중 시간 SAR 데이터는 농업 모니터링에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. [14] 이 연구에서 우리는 다중 시간 SAR 강도 이미지에서 얻은 5가지 변화 특성을 사용하여 붕괴된 교량을 식별하는 모델을 구축하는 문제를 해결합니다. [15] SAR 이미지의 고유한 지형 유발 효과 및 스페클 노이즈와 같은 불리한 요소를 고려할 때 다중 시간 SAR 이미지를 사용하여 빙하 호수의 동적 진화를 정확하게 매핑하고 추적하는 것은 어렵습니다. [16] 현재 연구에서 우리는 유럽 전역에 적용하고 유럽 전역의 Copernicus 고해상도 레이어( HRL) 산림 데이터 세트 및 12개국의 국가 규모 산림 지도. [17]