Multitemporal Sar(다시간 사르)란 무엇입니까?
Multitemporal Sar 다시간 사르 - The results indicated that the approach using multitemporal SAR and optical images in the GEE cloud platform is reliable for corn mapping. [1] By utilizing the auxiliary differential image between two imaging times, X-MTGAN can be well trained with multitemporal SAR-optical data. [2] Previous researches proved the effectiveness of multitemporal SAR in land classification, but the characterizations of temporal information were still inadequate. [3]결과는 GEE 클라우드 플랫폼에서 다중 시간 SAR 및 광학 이미지를 사용하는 접근 방식이 옥수수 매핑에 신뢰할 수 있음을 나타냅니다. [1] 두 이미징 시간 사이의 보조 차분 이미지를 활용하여 X-MTGAN은 다중 시간 SAR 광학 데이터로 잘 훈련될 수 있습니다. [2] 이전 연구에서는 토지 분류에서 다중 시간 SAR의 효과를 입증했지만 시간 정보의 특성화는 여전히 부적절했습니다. [3]
multitemporal sar image 다중 시간 Sar 이미지
Our proposed approach used the changes of backscatter in multitemporal SAR images to implement BDF classification mapping with acceptable accuracy. [1] The method aims to explore both the temporal and flight heading diversity of a set of wavelength-resolution multitemporal SAR images in order to detect concealed targets in forestry areas. [2] The log-ratio operator is adopted to generate the difference image, and the speckle reducing anisotropic diffusion is used to enhance the original multitemporal SAR images and the difference image. [3] They ignore the temporal characteristic of road objects such as the temporal consistency for the road objects in the multitemporal SAR images that cover the same area and are taken at adjacent times, causing the limitation in detection performance. [4] The proposed approach was evaluated in a public dataset comprising seven multitemporal SAR images and four multitemporal optical images from a tropical agricultural region in Brazil. [5] To be more specific, two-branch CNN is utilized to extract highlevel semantic features of multitemporal SAR images. [6] A forward selection procedure to pursue optimal classification accuracy was expanded to different perspectives, enabling an optimal combination of polarimetric observables and/or multitemporal SAR images. [7] This paper proposes a novel multitemporal building change detection framework that can generate change frequency map (CFM) and change moment maps (CMMs) from multitemporal SAR images. [8] We present a fully unsupervised learning pipeline, which involves both a projection method and a clustering algorithm dedicated to the pixel-wise classification of multitemporal SAR images. [9] After training, all the pixels from multitemporal SAR images are fed into the learned network, and then the final change map can be obtained. [10] This method first calculates the differences in fractal dimensions among multitemporal SAR images to detect the changes in building and grass-recovery areas. [11] Second, the two multitemporal SAR images are denoised by morphological filtering. [12] However, existing methods usually suffer from the intrinsic speckle noise of multitemporal SAR images. [13] However, multitemporal SAR images have either increase or decrease in the backscattering values. [14] To address this issue, this article developed an unsupervised change-detection approach for multitemporal SAR images that specifies a priori knowledge about the spatial characteristics of the classes through Dempster-Shafer evidence theory and embeds it into the Expectation-Maximization (EM) iteration process. [15] The experimental results on four sets of multitemporal SAR images demonstrate that the SDPCANet outperforms the reference methods proposed recently. [16] Ship object detection in multitemporal SAR images has great potentials in various applications. [17] This paper proposes a fusion method of multitemporal SAR images and a map to extract persistent scatterers (PSs) on roads, which are special SAR pixels used to monitor millimetric displacement of roads. [18]우리가 제안한 접근 방식은 허용 가능한 정확도로 BDF 분류 매핑을 구현하기 위해 다중 시간 SAR 이미지에서 후방 산란의 변화를 사용했습니다. [1] 이 방법은 임업 지역에서 은폐된 표적을 탐지하기 위해 파장 분해능 다중 시간 SAR 이미지 세트의 시간 및 비행 방향 다양성을 모두 탐색하는 것을 목표로 합니다. [2] 대수비 연산자는 차분 영상을 생성하기 위해 채택되었으며, 반점을 감소시키는 등방성 확산은 원본 다중 시간 SAR 영상과 차 영상을 향상시키는 데 사용됩니다. [3] 동일한 영역을 커버하고 인접한 시간에 촬영된 다중 시간 SAR 영상에서 도로 물체에 대한 시간적 일관성과 같은 도로 물체의 시간적 특성을 무시하여 탐지 성능에 한계가 있다. [4] 제안된 접근 방식은 브라질의 열대 농업 지역에서 7개의 다중 시간 SAR 이미지와 4개의 다중 시간 광학 이미지로 구성된 공개 데이터 세트에서 평가되었습니다. [5] 보다 구체적으로, 다중 시간 SAR 이미지의 고수준 의미론적 특징을 추출하기 위해 2분기 CNN이 활용된다. [6] 최적의 분류 정확도를 추구하기 위한 순방향 선택 절차는 다양한 관점으로 확장되어 편광 관측 물체 및/또는 다중 시간 SAR 이미지의 최적 조합을 가능하게 합니다. [7] 이 논문은 다중 시간 SAR 이미지에서 변경 빈도 맵(CFM) 및 변경 모멘트 맵(CMM)을 생성할 수 있는 새로운 다중 시간 건물 변경 감지 프레임워크를 제안합니다. [8] 다중 시간 SAR 이미지의 픽셀 단위 분류 전용 클러스터링 알고리즘과 투영 방법을 모두 포함하는 완전 비지도 학습 파이프라인을 제시합니다. [9] 학습 후 다중 시간 SAR 이미지의 모든 픽셀이 학습된 네트워크에 공급되고 최종 변경 맵을 얻을 수 있습니다. [10] 이 방법은 먼저 건물 및 잔디 복구 영역의 변화를 감지하기 위해 다중 시간 SAR 이미지 간의 프랙탈 차원 차이를 계산합니다. [11] 둘째, 두 개의 다중 시간 SAR 이미지는 형태학적 필터링에 의해 잡음이 제거됩니다. [12] 그러나 기존 방법은 일반적으로 다중 시간 SAR 이미지의 고유한 스페클 노이즈로 인해 어려움을 겪습니다. [13] 그러나 다중 시간 SAR 이미지는 후방 산란 값이 증가하거나 감소합니다. [14] 이 문제를 해결하기 위해 이 기사에서는 Dempster-Shafer 증거 이론을 통해 클래스의 공간 특성에 대한 선험적 지식을 지정하고 이를 EM(기대값 최대화) 반복 프로세스에 포함하는 다중 시간 SAR 이미지에 대한 감독되지 않은 변경 감지 접근 방식을 개발했습니다. [15] 4개의 다중 시간 SAR 이미지 세트에 대한 실험 결과는 SDPCANet이 최근에 제안된 참조 방법보다 성능이 우수함을 보여줍니다. [16] 다중 시간 SAR 이미지에서 선박 물체 감지는 다양한 응용 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. [17] 본 논문에서는 도로의 밀리미터 변위를 모니터링하는 데 사용되는 특수 SAR 픽셀인 도로의 영구 산란체(PS) 추출을 위한 다중 시간 SAR 이미지와 맵의 융합 방법을 제안합니다. [18]
multitemporal sar datum 다중 시간 Sar 데이터
The Sentinel-1 mission from the European Space Agency enables the possibility of having free access to multitemporal SAR data. [1] Future research should address the use of multitemporal SAR data along with the pre-processing steps and ML algorithms described in this research. [2] Due to uncertainty of the atmosphere, it is almost impossible to rely only on optical remote sensing data to achieve high temporality of data so application of multitemporal SAR data could be a way to overcome this obstacle. [3]유럽 우주국(European Space Agency)의 Sentinel-1 임무를 통해 다중 시간 SAR 데이터에 무료로 액세스할 수 있습니다. [1] 향후 연구에서는 이 연구에서 설명하는 전처리 단계 및 ML 알고리즘과 함께 다중 시간 SAR 데이터의 사용을 다루어야 합니다. [2] 대기의 불확실성으로 인해 데이터의 높은 시간성을 달성하기 위해 광학 원격 감지 데이터에만 의존하는 것은 거의 불가능하므로 다중 시간 SAR 데이터의 적용은 이러한 장애물을 극복하는 방법이 될 수 있습니다. [3]
multitemporal sar dataset
The despeckling experiments conducted on both simulated and real multitemporal SAR datasets reveal the pleasing performance of the proposed method in both suppressing speckle and retaining details, when compared with both advanced single-temporal and multitemporal SAR despeckling techniques. [1] Preliminary results have been produced from multitemporal SAR datasets over a forest area in Colombia. [2]시뮬레이션된 다중 시간 SAR 데이터 세트와 실제 다중 시간 SAR 데이터 세트 모두에 대해 수행된 반점 제거 실험은 고급 단일 시간 및 다중 시간 SAR 반점 제거 기술과 비교할 때 반점 억제 및 세부 정보 유지 모두에서 제안된 방법의 만족스러운 성능을 보여줍니다. [1] 콜롬비아의 산림 지역에 대한 다중 시간 SAR 데이터 세트에서 예비 결과가 생성되었습니다. [2]