Polarimetric Sar
편광 Sar

산란 식별 모호성은 편광 SAR(Synthetic Aperture Radar) 분해에 상당한 영향을 미치며 영구적이고 시간에 따라 변하는 위업을 식별하여 줄일 수 있습니다.

이 기사의 목적은 간섭계 SAR(InSAR)의 기초인 2개의 가우시안 합성 개구 레이더(SAR) 획득과 편광 SAR 사이의 복잡한 샘플 상관 계수의 크기와 위상에 대한 통계를 분석적으로 도출하는 것입니다.

완전한 편광 SAR 데이터가 수집되고 분리된 임무 단계에서 반복 통과 간섭계 및 단층 촬영을 위해 위성 궤도가 선택됩니다.

SAR 이미지를 사용한 토지 피복 분류는 주로 완전 편광 SAR(PolSAR) 이미지의 활용에 중점을 둡니다.

본 논문에서는 구조 방향 매개변수에 기반한 L-band 편광 SAR 데이터를 이용한 침엽수림과 활엽수림 구분 방법을 제안한다.

이 방법은 빽빽한 열대 우림 지역에 대한 공중 P-대역 편광 SAR 간섭계(PolInSAR) 데이터와 LiDAR 캐노피 높이 모델(CHM)의 참조 데이터를 사용하여 3개의 단일 기준선 반전 및 2개의 공개된 다중 기준선 반전과 검증 및 비교되었습니다. .

이 편지에서 우리는 딥 프레임워크를 사용하여 하이브리드 편광 SAR 이미지와 이중 편광 SAR 이미지를 클러스터링하는 비지도 학습 알고리즘을 제안합니다.

그런 다음, 동일한 영역의 하이브리드 편광 SAR 이미지(공통 타임스탬프로 획득)는 m - δ 분해를 기반으로 하는 Stokes 매개변수를 사용하여 표면, 부피 및 이면체의 세 가지 산란 클래스로 클러스터링됩니다.

또한 전체 편광 SAR 이미지는 토지 생태 정보 추출의 새로운 방법을 직접 엽니다.

따라서 이 연구에서 우리는 C- 및 L-대역 전체 편광 SAR 데이터를 사용하여 특정 계절적 단계에서 Paddy로부터 산란을 특성화하기 위해 van Zyl 수신 및 Touzi 산란파 정보를 모두 사용했습니다.

bistatic polarimetric SAR 이미지를 분석하여 monostatic SAR 이미지에서 다른 편광 서명을 발견했습니다.

ABMP 모드를 사용하여 모노스태틱 및 바이스태틱 편광 SAR 이미지를 동시에 수집할 수 있습니다.

multilook polarimetric SAR 데이터 분석에 사용되는 2x2 및 3x3 Hermitian 행렬의 고유값 계산에 대해 설명합니다.

이 편지는 멀티룩 편광 SAR 데이터가 제품 모델에 의해 확률적으로 모델링될 때 등가 룩 수(ENL) 및 텍스처 매개변수를 추정하는 새로운 방법을 제시합니다.

제안된 방법은 공중 C-band와 RadarSat-2 quad polarimetric SAR 이미지를 이용한 편광 보정 실험을 통해 신뢰성과 효율성을 검증하였다.

본 논문에서는 4중 편광 SAR 데이터를 이용하여 홍수 관련 이류에 의해 손상된 인공 물체의 정확한 탐지를 실현하기 위해 단순 2면체 구조에 대한 편광 산란 분석을 수행합니다.

그러나 소형 편광 SAR 모드의 적절한 선택은 여전히 ​​중요한 문제로 남아 있습니다.

두 탐지기의 성능은 시뮬레이션된 데이터와 소형 편광 SAR 케이스의 AIRSAR에서 측정된 데이터를 통해 비교됩니다.

이와 관련하여 기존의 여러 모델 기반 방법은 산란 전력 구성 요소를 사용하여 편광 SAR 데이터를 분석합니다.

이와 관련하여 기존의 여러 모델 기반 방법은 산란 전력 구성 요소를 사용하여 편광 SAR 데이터를 분석합니다.

CV-deSpeckNet의 성능을 평가하기 위해 Sentinel-1 이중 편광 SAR 이미지를 사용하여 복소수 공분산 행렬의 실수 부분과 허수 부분을 분리하는 실수 값과 비교했습니다.

CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 딥 러닝(DL) 기술은 지표면에 대한 이미지(여기서는 이중 편광 SAR 데이터 세트)에서 유용한 정보를 추출하여 다양한 지구 애플리케이션에 대한 데이터 세트를 분할하거나 분류합니다.

multilook polarimetric SAR 데이터 분석에 사용되는 2x2 및 3x3 Hermitian 행렬의 고유값 계산에 대해 설명합니다.

완전한 편광 SAR 데이터가 수집되고 분리된 임무 단계에서 반복 통과 간섭계 및 단층 촬영을 위해 위성 궤도가 선택됩니다.

또한 전체 편광 SAR 이미지는 토지 생태 정보 추출의 새로운 방법을 직접 엽니다.

마지막으로 네트워크의 매개변수는 편광 SAR 이미지 분류를 실현하도록 미세 조정됩니다.

이는 지향성 체적 산란 모델을 가정한 편광 SAR 간섭계를 사용하는 모델 기반 접근 방식이 두껍고 변형된 해빙에서 산란 중심을 측정하는 데 유망함을 시사합니다.

간섭 위상 단독, 간섭 진폭 단독, 복합 간섭 값 및 편광 SAR 간섭계(PolInSAR)를 기반으로 하는 방법이 분석됩니다.

한 쌍의 RadarSAT-2 전체 편광과 한 쌍의 Sentinel-1 이중 편광 SAR 이미지를 함께 배치된 GPS 샘플로 보강한 실험 결과는 다음을 보여줍니다. 첫째, 다중 편광 정보는 추출 측면에서 단일 편광 정보보다 성능이 뛰어납니다. 정확성; 둘째, 단일 편파 채널 중에서 교차 편파 채널이 가장 잘 수행됩니다. 셋째, 단일 및 이중 편광 방법은 모두 비국소 스펙클 필터링이 적용될 때 더 잘 수행됩니다. 넷째, nonlocal speckle filter와 이중 편파 정보의 결합 조합은 최고의 정확도를 제공합니다. 마지막으로 입사각은 이중 편광 메트릭이 사용될 때 최고의 성능을 초래하는 더 큰 입사각으로 추출 정확도에 중요한 역할을 합니다.

이중 편광 SAR 이미지를 사용하여 간단하지만 강력한 방법을 제시합니다.

따라서 우리는 산림 지역에서 적은 수의 기준선을 사용하여 Polarimetric SAR 단층 촬영(Pol-TomoSAR)의 성능을 조사합니다.

이 논문은 RVoG(거친 지반) 위에 놓인 반투명 무작위 체적을 분석하고 지반 특성 검색을 목표로 하는 다양한 특성화 방법을 평가하기 위한 Polarimetric SAR Tomography(PolTomSAR)의 잠재력을 평가합니다.

우리의 결과는 우주선 Lidar 및 SAR 임무에서 예상되는 데이터 제품 유형과 과학적 결과를 보여줍니다. 우리는 또한 AfriSAR 캠페인 데이터가 더 큰 과학 커뮤니티에서 탄소 순환, 생물 다양성, 수자원 및 더 많은 애플리케이션에 대한 파형 라이더 및 다중 기준 편광 SAR 데이터 세트의 추가 분석 및 사용을 촉진할 것으로 기대합니다.

CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 딥 러닝(DL) 기술은 지표면에 대한 이미지(여기서는 이중 편광 SAR 데이터 세트)에서 유용한 정보를 추출하여 다양한 지구 애플리케이션에 대한 데이터 세트를 분할하거나 분류합니다.

3개의 안테나의 특별한 구성을 통해 역투영 알고리즘을 포함하는 편파 SAR 측정을 구현할 수 있습니다.

특히, 논로컬(NL)은 모래 해변과 같은 복잡한 시나리오에서 정확한 해안선 위치를 도출하기 위해 편광 SAR 측정에 필터 패러다임이 적용됨을 의미합니다.

이를 위해 Radarsat-2의 4중 편광 SAR 장면을 사용합니다.

그런 다음, 낮은 바람에서 중간 정도의 바람 조건에서 다양한 테스트 영역에 걸쳐 수집된 L-, Cand X-밴드 편광 SAR 장면의 처리를 기반으로 하고 광범위한 입사각을 포함하는 포괄적인 실험 분석을 수행하여 논의했습니다. 해수면 σφC에 대한 센서 및 환경 매개변수의 영향.

이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 압축 감지의 프레임워크에서 산란 우선순위가 있는 강력한 편광 SAR 이미징 방법을 제안합니다.

이 작업은 지형 및 식생 분류를 위한 다중 대역 편광 SAR 이미징의 잠재력을 다룹니다.

GaoFen-3(GF-3)은 중국 최초의 완전편광 SAR 위성입니다.

nan

따라서 Polarimetric SAR 시계열은 북극의 위성 기반 강수 측정을 보완하는 데 중요합니다.

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