Polarimetric Sar(편광 Sar)란 무엇입니까?
Polarimetric Sar 편광 Sar - SAR remote sensing-based techniques, such as interferometric SAR (InSAR) and Polarimetric SAR (PolSAR) have already proven useful in the estimation of geophysical parameters of snow. [1] In a recent work, a neighborhood polarimetric covariance matrix [N] was proposed to detect ships from polarimetric SAR (PolSAR) imagery. [2] Polarimetric SAR (PolSAR) imagery offers an enhanced capability to reveal the salient scattering properties of scene content. [3] Besides, Polarimetric SAR (PolSAR) data can convey physical characteristics embedded in the polarimetric information. [4] Polarimetric SAR (PolSAR) data acquired using space-borne sensor perform excellently for forest biophysical parameters estimation. [5] Ship detection of polarimetric SAR (PolSAR) imagery has attracted lots of attentions in recent years. [6] Polarimetric SAR (PolSAR) and Interferometric SAR (InSAR) can provide us with a robust identification of backscatter patterns in urban areas, including single-bounce and double-bounce backscatters. [7] Polarimetric SAR (PolSAR) enables the detection of different backscattering mechanisms and thus has potential applications in land cover classification. [8] In this study, three machine learning algorithms Random Forest (RF), K-Nearest Neighbour (KNN), and Support Vector Machine (SVM) have been implemented along with a deep learning model DeepLabv3+ for semantic segmentation of Polarimetric SAR (PolSAR) data. [9] Specifically, we investigate: (1) The relative importance of polarimetric SAR and Landsat-8 data for predicting Yellow Rail habitat; (2) characterization of wetland habitat with polarimetric SAR data; (3) yearly trends in available habitat; and (4) predictions of potentially suitable habitat across northeastern Alberta. [10] Numerical experiments comparing with baselines on the Polarimetric SAR (PolSAR) images are presented. [11] Polarimetric SAR has great potential for large-scale mapping and monitoring salt-affected soils. [12] Polarimetric radars sensors dealing with Polarimetric SAR (PolSAR) techniques are of high usefulness for environmental ground truth measurement and validation and change monitoring of the terrestrial covers. [13] As one of the significant distortion sources for the polarimetric SAR (PolSAR), Faraday rotation (FR) is mainly imposed by background ionosphere, and its spatial variation is discussed. [14] The use of Synthetic Aperture Radar (SAR) in general and polarimetric SAR (PolSAR) in particular to detect and discriminate mineral oils from look-alikes is known. [15] One of the remarkable effects is Faraday rotation (FR), which is known as a serious error source for the polarimetric SAR (PolSAR) application. [16] Terrain surface classification is probably the most common application of polarimetric SAR (PolSAR) data. [17] However, active microwave technique, which processes the advantage of high sensitivity to surface moisture, all-weather and all-time work capability and strong penetrability, attracted more attention in surface parameter monitoring, particularly for the polarimetric SAR which provides more sufficient object scatter characteristic. [18] Polarimetric SAR (PolSAR) can comprehensively describe the differences of targets combining the polarimetric scattering power and the relative phase information among the polarimetric channels. [19] Ship detection in polarimetric SAR (PolSAR) image plays an important role in marine monitoring. [20] Polarimetric correlation pattern has been proposed and utilized for polarimetric SAR (PolSAR) ship detection in this paper. [21] Located in the Canadian Arctic, Axel Heiberg Island is a suitable site for exploring remote predictive geologic mapping techniques that combine quad-polarimetric SAR and multispectral datasets. [22]간섭계 SAR(InSAR) 및 Polarimetric SAR(PolSAR)과 같은 SAR 원격 감지 기반 기술은 이미 눈의 지구물리학적 매개변수를 추정하는 데 유용한 것으로 입증되었습니다. [1] 최근 연구에서 PolSAR(polarimetric SAR) 이미지에서 선박을 감지하기 위해 이웃 polarimetric covariance matrix[N]가 제안되었습니다. [2] Polarimetric SAR(PolSAR) 이미지는 장면 콘텐츠의 현저한 산란 속성을 나타내는 향상된 기능을 제공합니다. [3] 게다가, Polarimetric SAR(PolSAR) 데이터는 Polarimetric 정보에 포함된 물리적 특성을 전달할 수 있습니다. [4] 우주 센서를 사용하여 획득한 Polarimetric SAR(PolSAR) 데이터는 산림 생물물리학적 매개변수 추정에 탁월합니다. [5] 편광 SAR(PolSAR) 이미지의 선박 탐지는 최근 몇 년 동안 많은 관심을 끌었습니다. [6] Polarimetric SAR(PolSAR) 및 Interferometric SAR(InSAR)은 단일 반사 및 이중 반사 후방 산란을 포함하여 도시 지역의 후방 산란 패턴에 대한 강력한 식별을 제공할 수 있습니다. [7] Polarimetric SAR(PolSAR)은 다양한 후방 산란 메커니즘의 탐지를 가능하게 하므로 토지 덮개 분류에 잠재적으로 응용할 수 있습니다. [8] 이 연구에서는 PolSAR(Polarimetric SAR) 데이터의 의미론적 분할을 위해 딥 러닝 모델 DeepLabv3+와 함께 3개의 머신 러닝 알고리즘인 RF(Random Forest), KNN(K-Nearest Neighbor) 및 SVM(Support Vector Machine)을 구현했습니다. [9] 특히, 우리는 다음을 조사합니다. (1) Yellow Rail 서식지 예측을 위한 편광 SAR 및 Landsat-8 데이터의 상대적 중요성; (2) 편광 SAR 데이터로 습지 서식지의 특성화; (3) 이용 가능한 서식지의 연간 경향; (4) 알버타 북동부의 잠재적으로 적합한 서식지에 대한 예측. [10] Polarimetric SAR(PolSAR) 이미지의 기준선과 비교하는 수치 실험이 제공됩니다. [11] Polarimetric SAR은 염분 영향을 받는 토양을 대규모로 매핑하고 모니터링할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. [12] Polarimetric SAR(PolSAR) 기술을 다루는 Polarimetric 레이더 센서는 환경 지상 진실 측정 및 검증 및 지상 커버의 변경 모니터링에 매우 유용합니다. [13] 편광 SAR(PolSAR)에 대한 중요한 왜곡 원인 중 하나로서 패러데이 회전(FR)은 주로 배경 전리층에 의해 부과되며 그 공간적 변동에 대해 논의합니다. [14] 일반적으로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 특히 PolSAR(polarimetric SAR)을 사용하여 유사물로부터 광물성 오일을 탐지하고 구별하는 것이 알려져 있습니다. [15] 주목할만한 효과 중 하나는 PolSAR(polarimetric SAR) 응용 프로그램의 심각한 오류 원인으로 알려진 패러데이 회전(FR)입니다. [16] 지형 표면 분류는 아마도 편광 SAR(PolSAR) 데이터의 가장 일반적인 적용일 것입니다. [17] 그러나 표면 수분에 대한 높은 감도, 전천후 및 상시 작업 능력 및 강한 침투성의 이점을 처리하는 능동 마이크로파 기술은 특히 보다 충분한 물체 산란 특성을 제공하는 편광 SAR에 대해 표면 매개변수 모니터링에서 더 많은 관심을 받았습니다. . [18] Polarimetric SAR(PolSAR)은 polarimetric 채널 간의 상대 위상 정보와 polarimetric scattering power를 결합하여 타겟의 차이점을 포괄적으로 설명할 수 있습니다. [19] 편광 SAR(PolSAR) 이미지의 선박 탐지는 해양 모니터링에서 중요한 역할을 합니다. [20] 본 논문에서는 편광 SAR(PolSAR) 선박 탐지를 위해 편광 상관 패턴을 제안하고 활용하였다. [21] 캐나다 북극에 위치한 Axel Heiberg Island는 4중 편광 SAR과 다중 스펙트럼 데이터 세트를 결합하는 원격 예측 지질 매핑 기술을 탐구하기에 적합한 사이트입니다. [22]
synthetic aperture radar 합성 조리개 레이더
Scattering identification ambiguity has significant effects in the polarimetric SAR (Synthetic Aperture Radar) decomposition and can be reduced by discriminating the permanent and time-varying feat. [1] Aim of this article is to analytically derive the statistics of the magnitude and phase of the complex sample correlation coefficient between two Gaussian synthetic aperture radar (SAR) acquisitions, the foundation of interferometric SAR (InSAR), and polarimetric SAR. [2] Speckle filtering in synthetic aperture radar (SAR) and polarimetric SAR (PolSAR) images is indispensable before the extraction of the useful information. [3] Fully Polarimetric SAR (Synthetic Aperture Radar), PolSAR, inherits the advantages of SAR systems (day and night imaging capacity, almost all-weather and active imaging), while extending its capabilities through the use of four polarization combinations (Horizontal and Vertical - HH, VV, HV, VH) [1]. [4] In Polarimetric SAR (PolSAR) and synthetic aperture radar (SAR) requires efficient filtering approach for effective processing of captured quad-polarized images. [5]산란 식별 모호성은 편광 SAR(Synthetic Aperture Radar) 분해에 상당한 영향을 미치며 영구적이고 시간에 따라 변하는 위업을 식별하여 줄일 수 있습니다. [1] 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. [2] nan [3] nan [4] nan [5]
Fully Polarimetric Sar 완전 편광 Sar
Fully polarimetric SAR data will be collected and the satellite orbit will be selected for repeat-pass interferometry and tomography in separated mission phases. [1] Land cover classification with SAR images mainly focuses on the utilization of fully polarimetric SAR (PolSAR) images. [2] – Use of high resolution fully polarimetric SAR data in X-, C-, S- & L-band. [3] Land cover classification with SAR images mainly focuses on the utilization of fully polarimetric SAR (PolSAR) images. [4] Compared with dual-polarization SAR data, the overall classification accuracy in a single month with fully polarimetric SAR data can be improved by 17. [5] A novel land cover classification procedure is presented utilizing the information content of fully polarimetric SAR images. [6] Fully Polarimetric SAR (Synthetic Aperture Radar), PolSAR, inherits the advantages of SAR systems (day and night imaging capacity, almost all-weather and active imaging), while extending its capabilities through the use of four polarization combinations (Horizontal and Vertical - HH, VV, HV, VH) [1]. [7] At present, more and more studies detect building damage using a single post-event fully polarimetric SAR (PolSAR) image, because it permits faster and more convenient damage detection work. [8] The satellite imagery is complemented by tower-based SAR observations using SodSAR (Sodankylä SAR) a 1-10GHz fully polarimetric SAR instrument. [9] Two sets of fully polarimetric SAR data sets are used to demonstrate the performance and the experimental results prove the capacity and validity of the proposed method. [10] SodSAR is a 1-10GHz tower-based fully polarimetric SAR with InSAR capabilities operating in northern Finland. [11] The potential of single date fully polarimetric SAR data was brought out in discriminating different land covers at level 3 (LULC classification system NRSC) by deriving various polarimetri. [12] A recently proposed SAR configuration for Earth observation called compact polarimetric (CP) SAR could be a good compromised choice between conventional (single or dual) and fully polarimetric SAR for operational sea ice observation. [13] The proposed 7SD model has been tested on fully polarimetric SAR data sets acquired by the spaceborne Advanced Land Observing Satellite-2/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (ALOS-2/PALSAR-2) and airborne F-SAR, and the results are compared with the existing scattering power decompositions. [14] For generality and simplicity, we call single-polarimetric, dual-polarimetric, and fully polarimetric SAR (PolSAR) images flexible PolSAR images. [15] In this study the landslide has been estimated by the fully Polarimetric SAR (Pol-SAR) technique based on ALOS-2/PALSAR-2 data using the Yamaguchi’s decomposition. [16] In order to accurately extract landslide disaster information from SAR images, we propose a clustering algorithm for landslide detection using multi-temporal fully polarimetric SAR image. [17] Compared with single-polarization SAR, fully polarimetric SAR (PolSAR) provides richer backscatter information of targets, making it possible to assess building damage with only post-event SAR data. [18] Finally, evaluation against C-, L-, and P-band fully polarimetric SAR data sets is provided with a significant agreement with the expected results. [19] Although methods exist in the literature for the estimation of snow density, they are largely based on the exploitation of fully polarimetric SAR, which is mostly commercial and highly expensive. [20] The fully polarimetric SAR (PolSAR) data offers four polarimetric modes (i. [21] Finally, the experiments on two fully polarimetric SAR images of various crops with a limited number of samples are implemented by the proposed method and other commonly used methods, respectively. [22] Scattering power decomposition has been a hot topic for two decades for the analysis of fully polarimetric SAR data. [23] Since its first flight in 2007, the UAVSAR instrument of NASA has acquired a large number of fully Polarimetric SAR (PolSAR) data in very high spatial resolution. [24] The quantitative results reveal the polarimetric scattering feature of different ground objects, and provide reference for fully polarimetric SAR application. [25] In the absence of any physical model and/or technique to mitigate scintillation stripes, we have applied a 2-D fast Fourier transform (FFT) approach for improved interpretation and target identification in fully polarimetric SAR (POLSAR) model-based decomposition scattering powers. [26]완전한 편광 SAR 데이터가 수집되고 분리된 임무 단계에서 반복 통과 간섭계 및 단층 촬영을 위해 위성 궤도가 선택됩니다. [1] SAR 이미지를 사용한 토지 피복 분류는 주로 완전 편광 SAR(PolSAR) 이미지의 활용에 중점을 둡니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8] nan [9] nan [10] nan [11] 단일 날짜 완전 편광 SAR 데이터의 잠재력은 다양한 편광 측정을 유도하여 수준 3(LULC 분류 시스템 NRSC)에서 서로 다른 토지 덮개를 식별하는 데 사용되었습니다. [12] 최근에 제안된 지구 관측용 SAR 구성인 CP(Compact polarimetric) SAR은 운영 중인 해빙 관측을 위한 기존(단일 또는 이중) SAR과 완전한 편광 SAR 사이에서 절충된 좋은 선택이 될 수 있습니다. [13] 제안된 7SD 모델은 우주의 Advanced Land Observing Satellite-2/Phased Array 유형 L-band Synthetic Aperture Radar-2(ALOS-2/PALSAR-2) 및 공중 F-SAR에 의해 획득된 완전한 편광 SAR 데이터 세트에서 테스트되었습니다. 그리고 그 결과는 기존의 산란력 분해와 비교된다. [14] nan [15] nan [16] nan [17] nan [18] nan [19] nan [20] nan [21] nan [22] nan [23] nan [24] nan [25] nan [26]
Band Polarimetric Sar
This article proposes a coniferous and broad-leaved forest distinguishing method using L-band polarimetric SAR data based on the structure-orientation parameter. [1] The method was validated and compared with three single-baseline inversions and two published multi-baseline inversions by using the airborne P-band polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) data and the reference data of LiDAR canopy height model (CHM) over a dense rainforest site. [2] L&S Band airborne SAR(LS-ASAR) is an airborne dual band polarimetric SAR developed by ISRO, as a precursor to NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR). [3] In order to demonstrate the performance of the proposed method, AIRSAR L-Band Polarimetric SAR dataset is exploited. [4] Here, we characterized the processes controlling active-layer freezing in Arctic Alaska using an integrated approach combining in situ soil measurements, local-scale ( ∼50 m ) longwave radar retrievals from NASA airborne P-band polarimetric SAR (PolSAR) and a remote-sensing-driven permafrost model. [5] Then, a comprehensive experimental analysis, based on the processing of L-, Cand X-band polarimetric SAR scenes collected over different test areas under low-to-moderate wind conditions and covering a broad range of incidence angle, was carried out to discuss the effects of sensor’s and environmental parameters on sea surface σφC. [6] This work addresses the potential of multi-band polarimetric SAR imaging for terrains and vegetation classification. [7] The mission is a dual L- and S-band polarimetric SAR with a 12-day interferometric orbit that will provide systematic global coverage over all the landmass including cryosphere. [8] The copolar phase difference (CPD) method based on the X-band polarimetric SAR (PolSAR) technique has displayed promising results regarding the fresh snow depth (FSD) estimation in the literature. [9]본 논문에서는 구조 방향 매개변수에 기반한 L-band 편광 SAR 데이터를 이용한 침엽수림과 활엽수림 구분 방법을 제안한다. [1] 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. . [2] L&S Band airborne SAR(LS-ASAR)은 NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar(NISAR)의 전신으로 ISRO가 개발한 공중 이중 대역 편광 SAR입니다. [3] 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 AIRSAR L-Band Polarimetric SAR 데이터셋을 활용하였다. [4] 여기에서 활성층을 제어하는 프로세스를 특성화했습니다. 현장 토양을 결합한 통합 접근법을 사용하여 북극 알래스카에서 동결 측정, 국부 규모(~50m) 장파 레이더 검색 NASA 공수 P-대역 편광 SAR(PolSAR) 및 원격 감지 기반 영구 동토층 모델. [5] 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. [6] 이 작업은 지형 및 식생 분류를 위한 다중 대역 편광 SAR 이미징의 잠재력을 다룹니다. [7] nan [8] nan [9]
Hybrid Polarimetric Sar
In this letter, we propose an unsupervised learning algorithm to cluster hybrid polarimetric SAR images, and dual-polarized SAR images using the deep framework. [1] Then, hybrid polarimetric SAR image of the same region (acquired with a common time stamp) is clustered into three scatter classes, namely, surface, volume, and dihedral, using Stokes parameters based m − δ decomposition. [2] The advancement of hybrid polarimetry and the launch of Radar Imaging SATellite-1 (RISAT-1), the first Earth observing satellite with capability to acquire hybrid polarimetric SAR data, have given opportunity to explore the potentials of this data for various geo-spatial applications. [3] In this article, the potential of hybrid polarimetric SAR is evaluated for the efficient forest aboveground biomass (AGB) estimation for Barkot Forest, Uttarakhand, India. [4]이 편지에서 우리는 딥 프레임워크를 사용하여 하이브리드 편광 SAR 이미지와 이중 편광 SAR 이미지를 클러스터링하는 비지도 학습 알고리즘을 제안합니다. [1] 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. [2] 하이브리드 편파 측정의 발전과 하이브리드 편파 SAR 데이터를 획득할 수 있는 최초의 지구 관측 위성인 레이더 이미징 SATellite-1(RISAT-1)의 출시는 다양한 지리 공간 응용 분야에서 이 데이터의 잠재력을 탐색할 수 있는 기회를 제공했습니다. . [3] nan [4]
Full Polarimetric Sar 전체 편광 Sar
In addition, the full polarimetric SAR image directly opens up a new method of land ecological information extraction. [1] Hence, in this study, we have used both the van Zyl received, and Touzi scattered wave information to characterize scattering from Paddy at a particular phenological stage with C- and L-band full polarimetric SAR data. [2] The paper highlights the use to full polarimetric SAR data to differentiate between disturbed and quiet days with respect to scintillations. [3] The results are validated using a reference map derived from RADARSAT-2 full polarimetric SAR data. [4]또한 전체 편광 SAR 이미지는 토지 생태 정보 추출의 새로운 방법을 직접 엽니다. [1] 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. [2] 이 논문은 섬광과 관련하여 방해받는 날과 조용한 날을 구별하기 위해 완전한 편광 SAR 데이터의 사용을 강조합니다. [3] 결과는 RADARSAT-2 전체 편광 SAR 데이터에서 파생된 참조 맵을 사용하여 검증되었습니다. [4]
Bistatic Polarimetric Sar
Different polarization signatures from the monostatic SAR images were found by analyzing the bistatic polarimetric SAR images. [1] By using the ABMP mode, the monostatic and bistatic polarimetric SAR images can be simultaneously collected. [2]bistatic polarimetric SAR 이미지를 분석하여 monostatic SAR 이미지에서 다른 편광 서명을 발견했습니다. [1] ABMP 모드를 사용하여 모노스태틱 및 바이스태틱 편광 SAR 이미지를 동시에 수집할 수 있습니다. [2]
Multilook Polarimetric Sar
We describe calculation of eigenvalues of 2×2 and 3×3 Hermitian matrices as used in the analysis of multilook polarimetric SAR data. [1] This letter presents a novel method to estimate the equivalent number of looks (ENLs) and the texture parameters when multilook polarimetric SAR data are stochastically modeled by the product model. [2]multilook polarimetric SAR 데이터 분석에 사용되는 2x2 및 3x3 Hermitian 행렬의 고유값 계산에 대해 설명합니다. [1] 이 편지는 멀티룩 편광 SAR 데이터가 제품 모델에 의해 확률적으로 모델링될 때 등가 룩 수(ENL) 및 텍스처 매개변수를 추정하는 새로운 방법을 제시합니다. [2]
Quad Polarimetric Sar
The proposed method is validated to be reliable and efficient through polarimetric calibration experiments using the airborne C-band and RadarSat-2 quad polarimetric SAR images. [1] In this paper, we carry out polarimetric scattering analysis for simple dihedral structure, to realize accurate detection of manmade object damaged by flood-related mudflow, using quad polarimetric SAR data. [2]제안된 방법은 공중 C-band와 RadarSat-2 quad polarimetric SAR 이미지를 이용한 편광 보정 실험을 통해 신뢰성과 효율성을 검증하였다. [1] 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. [2]
Compact Polarimetric Sar
However, the proper selection of compact polarimetric SAR modes still remains a critical issue. [1] The performances of the two detectors are compared via simulated data and measured data from AIRSAR in the compact polarimetric SAR case. [2]그러나 소형 편광 SAR 모드의 적절한 선택은 여전히 중요한 문제로 남아 있습니다. [1] 두 탐지기의 성능은 시뮬레이션된 데이터와 소형 편광 SAR 케이스의 AIRSAR에서 측정된 데이터를 통해 비교됩니다. [2]
Airborne Polarimetric Sar
The study demonstrates the potential of airborne polarimetric SAR data for the generation of up-to-date maps of mussel beds. [1] The method is based on a stereo-synthetic aperture radar (stereo-SAR) approach for very high-resolution airborne polarimetric SAR. [2]Analyze Polarimetric Sar 편광 Sar 분석
In this regard, several conventional model-based methods use scattering power components to analyze polarimetric SAR data. [1] In this regard, several conventional model-based methods use scattering power components to analyze polarimetric SAR data. [2]이와 관련하여 기존의 여러 모델 기반 방법은 산란 전력 구성 요소를 사용하여 편광 SAR 데이터를 분석합니다. [1] 이와 관련하여 기존의 여러 모델 기반 방법은 산란 전력 구성 요소를 사용하여 편광 SAR 데이터를 분석합니다. [2]
Dual Polarimetric Sar 이중 편광 Sar
To evaluate the performance of CV-deSpeckNet, we used Sentinel-1 dual polarimetric SAR images to compare against its real-valued counterpart, that separates the real and imaginary parts of the complex covariance matrix. [1] The deep learning (DL) techniques like Convolutional Neural Network (CNN), extract useful information from an image (here dual polarimetric SAR dataset) about the land surface to segment or classify the dataset for various earth applications. [2]CV-deSpeckNet의 성능을 평가하기 위해 Sentinel-1 이중 편광 SAR 이미지를 사용하여 복소수 공분산 행렬의 실수 부분과 허수 부분을 분리하는 실수 값과 비교했습니다. [1] 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. [2]
polarimetric sar datum 편광 Sar 데이터
We describe calculation of eigenvalues of 2×2 and 3×3 Hermitian matrices as used in the analysis of multilook polarimetric SAR data. [1] Fully polarimetric SAR data will be collected and the satellite orbit will be selected for repeat-pass interferometry and tomography in separated mission phases. [2] Firstly, dual-polarimetric SAR data were used and dual-polarimetric features were adaptively fused. [3] The availability of quad-polarimetric SAR data allows the precise estimation of FR, and thus TEC. [4] In this regard, several conventional model-based methods use scattering power components to analyze polarimetric SAR data. [5] For validation, a series of simulated experiments was carried out, and the airborne P-band multiple polarimetric SAR data over the Lope, Gabon was also acquired to estimate the underlying topography. [6] – Use of high resolution fully polarimetric SAR data in X-, C-, S- & L-band. [7] Hence, in this study, we have used both the van Zyl received, and Touzi scattered wave information to characterize scattering from Paddy at a particular phenological stage with C- and L-band full polarimetric SAR data. [8] This study proposes different target characterization parameters from polarimetric SAR data for rice phenology mapping. [9] Compared with dual-polarization SAR data, the overall classification accuracy in a single month with fully polarimetric SAR data can be improved by 17. [10] In this regard, several conventional model-based methods use scattering power components to analyze polarimetric SAR data. [11] This article proposes a coniferous and broad-leaved forest distinguishing method using L-band polarimetric SAR data based on the structure-orientation parameter. [12] The study demonstrates the potential of airborne polarimetric SAR data for the generation of up-to-date maps of mussel beds. [13] In this study, we test the benefits and limitations of those techniques when individually or jointly applied to estimate the permittivity of the top soil (lower than 5-cm depth) from the L-band full-polarimetric SAR data. [14] Two sets of fully polarimetric SAR data sets are used to demonstrate the performance and the experimental results prove the capacity and validity of the proposed method. [15] In this contribution, we investigate PAZ co-polarimetric SAR data applicability for surface movement mapping and scattering characterization. [16] Polarimetric SAR data based scattering retrieval has been widely used to characterize manmade and natural features. [17] In this work, we have extended a procedure for the spatial decorrelation of fully developed speckle, originally developed for single-polarization SAR data, to fully-polarimetric SAR data. [18] Recent works attempted to transfer the success of these techniques to the microwave domain to classify Polarimetric SAR data. [19] This letter presents a novel method to estimate the equivalent number of looks (ENLs) and the texture parameters when multilook polarimetric SAR data are stochastically modeled by the product model. [20] The proposed vegetation index is compared with the Radar Vegetation Index (RVI) obtained from RADARSAT-2 full-polarimetric SAR data. [21] Usually, full-polarimetric SAR data are needed to extract these parameters. [22] The paper highlights the use to full polarimetric SAR data to differentiate between disturbed and quiet days with respect to scintillations. [23] The potential of single date fully polarimetric SAR data was brought out in discriminating different land covers at level 3 (LULC classification system NRSC) by deriving various polarimetri. [24] An experiment of landcover classification in polarimetric SAR data is carried out, which verifies the effectiveness of the proposed network. [25] In this paper, a method to assess the various types of damage caused by disasters using the desirable data combination, particularly pre-disaster very high resolution optical data and post-disaster polarimetric SAR data. [26] The proposed 7SD model has been tested on fully polarimetric SAR data sets acquired by the spaceborne Advanced Land Observing Satellite-2/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar-2 (ALOS-2/PALSAR-2) and airborne F-SAR, and the results are compared with the existing scattering power decompositions. [27] In this study, a strategy of fusing multi-spectral optical and polarimetric SAR data at decision-level is proposed. [28] In order to solve the problem, a new polarimetric SAR data decomposition method based on generalized volume scattering model is proposed in this paper. [29] Full-polarimetric SAR data enable the decomposition of the SAR backscatter into different scattering mechanisms, describing the scatterer more precisely. [30] The advancement of hybrid polarimetry and the launch of Radar Imaging SATellite-1 (RISAT-1), the first Earth observing satellite with capability to acquire hybrid polarimetric SAR data, have given opportunity to explore the potentials of this data for various geo-spatial applications. [31] Quad-polarimetric SAR data has been proved to be useful for marine oil spill classification. [32] As a preparation, a similarity measure for polarimetric SAR data is proposed, and several layered difference images (LDIs) of polarimetric SAR images are produced. [33] The results are validated using a reference map derived from RADARSAT-2 full polarimetric SAR data. [34] A comprehensive SAR approach must be essential to realize an operational use of polarimetric SAR data. [35] Further investigations are required in the direction of a better characterization and exploitation of polarimetric SAR data for the retrieval of soil moisture in arid regions. [36] Compared to former soil moisture retrievals from model-based decomposition of multi-angular polarimetric SAR data, the present refined approach that integrated both ground components, surface and dihedral, is independent of the power attenuation and loss during the microwave propagation through the vegetation. [37] In this paper, we carry out polarimetric scattering analysis for simple dihedral structure, to realize accurate detection of manmade object damaged by flood-related mudflow, using quad polarimetric SAR data. [38] Finally, evaluation against C-, L-, and P-band fully polarimetric SAR data sets is provided with a significant agreement with the expected results. [39] Speckle complicates the polarimetric SAR data interpretation problem and reduces the accuracy of image segmentation and classification. [40] The effective use of polarimetric SAR data by science applications requires data to have accurate radiometric, polarimetric and geometric calibration. [41] Therefore, a novel oil spill detection method based on multiple features of polarimetric SAR data is proposed to improve the detection accuracy in this paper. [42] Scattering power decomposition has been a hot topic for two decades for the analysis of fully polarimetric SAR data. [43] It appears that the data being ingested plays a significant role in obtaining a good model, hence careful selection of datasets from multiple forms of polarimetric SAR data needs to be further considered. [44] In addition, the TEA and TPA are compared with $\alpha - \beta $ model and Touzi TVSM model for single-look polarimetric SAR data. [45]multilook polarimetric SAR 데이터 분석에 사용되는 2x2 및 3x3 Hermitian 행렬의 고유값 계산에 대해 설명합니다. [1] 완전한 편광 SAR 데이터가 수집되고 분리된 임무 단계에서 반복 통과 간섭계 및 단층 촬영을 위해 위성 궤도가 선택됩니다. [2] 첫째, 이중 편광 SAR 데이터를 사용하고 이중 편광 기능을 적응적으로 융합했습니다. [3] 4중 편광 SAR 데이터의 가용성은 FR 및 따라서 TEC의 정확한 추정을 허용합니다. [4] 이와 관련하여 기존의 여러 모델 기반 방법은 산란 전력 구성 요소를 사용하여 편광 SAR 데이터를 분석합니다. [5] nan [6] nan [7] 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. [8] 이 연구는 벼 현상 매핑을 위한 편광 SAR 데이터에서 다양한 대상 특성화 매개변수를 제안합니다. [9] nan [10] 이와 관련하여 기존의 여러 모델 기반 방법은 산란 전력 구성 요소를 사용하여 편광 SAR 데이터를 분석합니다. [11] 본 논문에서는 구조 방향 매개변수에 기반한 L-band 편광 SAR 데이터를 이용한 침엽수림과 활엽수림 구분 방법을 제안한다. [12] nan [13] 이 연구에서 우리는 L-band full-polarimetric SAR 데이터에서 표토의 유전율(깊이 5cm 미만)을 추정하기 위해 개별적으로 또는 공동으로 적용될 때 이러한 기술의 이점과 한계를 테스트합니다. [14] nan [15] 이 기여에서 우리는 표면 이동 매핑 및 산란 특성화를 위한 PAZ 공편광 SAR 데이터 적용 가능성을 조사합니다. [16] 편광 SAR 데이터 기반 산란 검색은 인공 및 자연 특징을 특성화하는 데 널리 사용되었습니다. [17] 이 작업에서 우리는 원래 단일 편광 SAR 데이터용으로 개발된 완전히 개발된 스펙클의 공간적 역상관 절차를 완전 편광 SAR 데이터로 확장했습니다. [18] 최근 연구에서는 이러한 기술의 성공을 극초단파 SAR 데이터 분류를 위해 마이크로파 영역으로 이전하려고 시도했습니다. [19] 이 편지는 멀티룩 편광 SAR 데이터가 제품 모델에 의해 확률적으로 모델링될 때 등가 룩 수(ENL) 및 텍스처 매개변수를 추정하는 새로운 방법을 제시합니다. [20] 제안된 식생 지수는 RADARSAT-2 전체 편광 SAR 데이터에서 얻은 레이더 식생 지수(RVI)와 비교됩니다. [21] 일반적으로 이러한 매개변수를 추출하려면 전체 편광 SAR 데이터가 필요합니다. [22] 이 논문은 섬광과 관련하여 방해받는 날과 조용한 날을 구별하기 위해 완전한 편광 SAR 데이터의 사용을 강조합니다. [23] 단일 날짜 완전 편광 SAR 데이터의 잠재력은 다양한 편광 측정을 유도하여 수준 3(LULC 분류 시스템 NRSC)에서 서로 다른 토지 덮개를 식별하는 데 사용되었습니다. [24] 제안된 네트워크의 효율성을 검증하는 편광 SAR 데이터의 토지피복 분류 실험이 수행됩니다. [25] 본 논문에서는 바람직한 데이터 조합, 특히 재해 전 초고해상도 광학 데이터와 재해 후 편광 SAR 데이터를 사용하여 재해로 인한 다양한 유형의 피해를 평가하는 방법을 제시한다. [26] 제안된 7SD 모델은 우주의 Advanced Land Observing Satellite-2/Phased Array 유형 L-band Synthetic Aperture Radar-2(ALOS-2/PALSAR-2) 및 공중 F-SAR에 의해 획득된 완전한 편광 SAR 데이터 세트에서 테스트되었습니다. 그리고 그 결과는 기존의 산란력 분해와 비교된다. [27] nan [28] nan [29] nan [30] 하이브리드 편파 측정의 발전과 하이브리드 편파 SAR 데이터를 획득할 수 있는 최초의 지구 관측 위성인 레이더 이미징 SATellite-1(RISAT-1)의 출시는 다양한 지리 공간 응용 분야에서 이 데이터의 잠재력을 탐색할 수 있는 기회를 제공했습니다. . [31] nan [32] nan [33] 결과는 RADARSAT-2 전체 편광 SAR 데이터에서 파생된 참조 맵을 사용하여 검증되었습니다. [34] nan [35] nan [36] nan [37] 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. [38] nan [39] nan [40] nan [41] nan [42] nan [43] nan [44] nan [45]
polarimetric sar image 편광 Sar 이미지
In addition, the full polarimetric SAR image directly opens up a new method of land ecological information extraction. [1] Finally parameters of the network are fine-tuned to realize the polarimetric SAR image classification. [2] This paper first studies the basic principle of polarimetric SAR image and then discusses the algorithm of obtaining plant coverage information and plant biomass based on full polarimetric SAR image data and extracts the information covered in the soil complex area after verifying it. [3] A novel land cover classification procedure is presented utilizing the information content of fully polarimetric SAR images. [4] To evaluate the performance of CV-deSpeckNet, we used Sentinel-1 dual polarimetric SAR images to compare against its real-valued counterpart, that separates the real and imaginary parts of the complex covariance matrix. [5] We present a method to detect changes in time for Polarimetric SAR images based on a clustering approach. [6] The clustering problem of polarimetric SAR image is an optimization problem with high dimension and large amount of data. [7] Using a relatively small stack of 10 PAZ co-polarimetric SAR images, we investigate and demonstrate the applicability of PAZ co-polarimetric SAR imagery for monitoring surface deformation. [8] In addition, it is very difficult to accurately estimate the ground or canopy heights with single polarimetric SAR images because there is no guarantee that the vertical profile will generate two clear and separate peaks for all resolution cells. [9] Discrimination of crop varieties spanned over heterogeneous agriculture land is a vital application of polarimetric SAR images for agriculture monitoring and assessment. [10] In this letter, we propose an unsupervised learning algorithm to cluster hybrid polarimetric SAR images, and dual-polarized SAR images using the deep framework. [11] Different polarization signatures from the monostatic SAR images were found by analyzing the bistatic polarimetric SAR images. [12] Then, four different activation functions of sigmoid, tanh, Leaky-ReLU and ELU were tested in typical polarimetric SAR image classification tasks. [13] The proposed method is validated to be reliable and efficient through polarimetric calibration experiments using the airborne C-band and RadarSat-2 quad polarimetric SAR images. [14] Then, hybrid polarimetric SAR image of the same region (acquired with a common time stamp) is clustered into three scatter classes, namely, surface, volume, and dihedral, using Stokes parameters based m − δ decomposition. [15] Full-polarimetric SAR image is very useful for the landslide monitoring especially in the well vegetation-covered mountainous region. [16] With the development of science and technology, the classification of polarimetric SAR images has become an important part of the research of target recognition and image interpretation. [17] This paper mainly presents the polarimetric SAR images and repeat-pass interferometric SAR (InSAR) results in this campaign. [18] ABSTRACT In this article, we discuss clustering of hybrid-polarimetric SAR images using finite mixture model framework. [19] First, down-sample two registered polarimetric SAR images and calculate the corresponding Difference Image (DI), then spatial localization is conducted to orient sub-region which contains changed area in high probability. [20] Multi-aspect polarimetric SAR images is rich of anisotropic scattering signature information for terrain classification. [21] In the parameter solution, it works combining at least two polarimetric SAR images acquired simultaneously in different incidence angles. [22] This letter proposes a novel technique for automatic classification of the dominant scattering mechanisms associated with the pixels of polarimetric SAR images. [23] Additionally, temporal and spatial variability in SD was also observed from three polarimetric SAR images acquired between 4 April 2015 and 15 May 2015 over the Western Nordenskiold Land region. [24] In order to learn physical patterns from non-full-polarimetric SAR images, a complex-valued CNN is leveraged to learn a model containing physical parameters. [25] In this paper, we describe novel techniques for automatic classification of the dominant scattering mechanisms associated with the pixels of polarimetric SAR images. [26] “Detecting Covariance Symmetries in Polarimetric SAR Images” to the heterogeneous environment, where the pixels of the polarimetric image share the same covariance structure but different power levels. [27] This phenomenon brings new challenges and opportunities to polarimetric SAR image interpretation. [28] This paper proposes a fully-polarimetric SAR images scattering center estimation method based on multiple measurement vector (MMV) atomic norm minimization (ANM) model. [29] By using the ABMP mode, the monostatic and bistatic polarimetric SAR images can be simultaneously collected. [30] In order to accurately extract landslide disaster information from SAR images, we propose a clustering algorithm for landslide detection using multi-temporal fully polarimetric SAR image. [31] This paper presents an improved fuzzy clustering approach for Polarimetric SAR image by incorporating neighborhood information. [32] Finally, the experiments on two fully polarimetric SAR images of various crops with a limited number of samples are implemented by the proposed method and other commonly used methods, respectively. [33] In this paper, we propose an extension of this approach to polarimetric SAR images. [34] In order to solve the problem of full-polarimetric SAR image degradation, this paper proposes a full-polarimetric SAR image super-resolution reconstruction method combined with a convolutional neural network and residual compensation. [35]또한 전체 편광 SAR 이미지는 토지 생태 정보 추출의 새로운 방법을 직접 엽니다. [1] 마지막으로 네트워크의 매개변수는 편광 SAR 이미지 분류를 실현하도록 미세 조정됩니다. [2] 본 논문은 먼저 편광 SAR 영상의 기본 원리를 연구한 후, 전체 편광 SAR 영상 데이터를 기반으로 식물 커버리지 정보 및 식물 바이오매스를 획득하는 알고리즘을 논의하고 검증 후 토양 복합 영역에서 커버되는 정보를 추출한다. [3] nan [4] CV-deSpeckNet의 성능을 평가하기 위해 Sentinel-1 이중 편광 SAR 이미지를 사용하여 복소수 공분산 행렬의 실수 부분과 허수 부분을 분리하는 실수 값과 비교했습니다. [5] 클러스터링 접근 방식을 기반으로 Polarimetric SAR 이미지에 대한 시간 변화를 감지하는 방법을 제시합니다. [6] 편광 SAR 영상의 군집화 문제는 고차원 및 대용량 데이터의 최적화 문제이다. [7] 10개의 PAZ 공편광 SAR 이미지의 비교적 작은 스택을 사용하여 표면 변형 모니터링을 위한 PAZ 공편광 SAR 이미지의 적용 가능성을 조사하고 시연합니다. [8] nan [9] 이질적인 농지에 걸쳐 있는 작물 품종의 차별은 농업 모니터링 및 평가를 위한 편광 SAR 이미지의 중요한 적용입니다. [10] 이 편지에서 우리는 딥 프레임워크를 사용하여 하이브리드 편광 SAR 이미지와 이중 편광 SAR 이미지를 클러스터링하는 비지도 학습 알고리즘을 제안합니다. [11] bistatic polarimetric SAR 이미지를 분석하여 monostatic SAR 이미지에서 다른 편광 서명을 발견했습니다. [12] 그런 다음 일반적인 편광 SAR 이미지 분류 작업에서 sigmoid, tanh, Leaky-ReLU 및 ELU의 4가지 다른 활성화 함수를 테스트했습니다. [13] 제안된 방법은 공중 C-band와 RadarSat-2 quad polarimetric SAR 이미지를 이용한 편광 보정 실험을 통해 신뢰성과 효율성을 검증하였다. [14] 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. [15] 전체 편광 SAR 이미지는 특히 식생이 잘 덮인 산악 지역의 산사태 모니터링에 매우 유용합니다. [16] 과학 기술의 발전으로 편광 SAR 이미지의 분류는 표적 인식 및 이미지 해석 연구의 중요한 부분이 되었습니다. [17] 이 논문은 주로 이 캠페인에서 편광 SAR 이미지와 반복 통과 간섭 SAR(InSAR) 결과를 제시합니다. [18] 초록 이 기사에서는 유한 혼합 모델 프레임워크를 사용하여 하이브리드 편광 SAR 이미지의 클러스터링에 대해 설명합니다. [19] 먼저 두 개의 등록된 편광 SAR 이미지를 다운 샘플링하고 해당하는 DI(차이 이미지)를 계산한 다음 공간적 위치 파악을 수행하여 변경된 영역이 포함된 하위 영역을 높은 확률로 방향을 지정합니다. [20] 다중 측면 편광 SAR 이미지는 지형 분류를 위한 이방성 산란 서명 정보가 풍부합니다. [21] 매개변수 솔루션에서는 서로 다른 입사각에서 동시에 획득한 두 개 이상의 편광 SAR 이미지를 결합하여 작동합니다. [22] 이 편지는 편광 SAR 이미지의 픽셀과 관련된 지배적인 산란 메커니즘의 자동 분류를 위한 새로운 기술을 제안합니다. [23] nan [24] nan [25] nan [26] nan [27] nan [28] nan [29] ABMP 모드를 사용하여 모노스태틱 및 바이스태틱 편광 SAR 이미지를 동시에 수집할 수 있습니다. [30] nan [31] nan [32] nan [33] nan [34] nan [35]
polarimetric sar interferometry 편광 Sar 간섭계
It suggests that the model-based approach using polarimetric SAR interferometry assuming an oriented volume scattering model is promising in measuring the scattering centers in thick and deformed sea ice. [1] Methods based on the interferometric phase alone, on the coherence amplitude alone, on the complex coherence value, and on polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) are analyzed. [2] Finally, polarimetric SAR interferometry and tomography, two acquisition modes that enable the extraction of the 3-D scatterer position and separation, respectively, and their polarimetric characterization, are described. [3] The effectiveness of the forest height inversion methods using polarimetric SAR interferometry data is affected by the estimation accuracy of ground phase, volume only coherence and model prediction for forest canopy layer. [4] Polarimetric SAR Interferometry (Pol-InSAR) is a SAR remote sensing discipline with unique and powerful applications related to the vertical structure of natural and man-made volume scatterers. [5] Polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) plays an important role in microwave remote sensing, which is a frontier topic in microwave remote sensing. [6] The method was validated and compared with three single-baseline inversions and two published multi-baseline inversions by using the airborne P-band polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) data and the reference data of LiDAR canopy height model (CHM) over a dense rainforest site. [7] Although several methods have been proposed to mitigate the ionospheric phase delay of SAR interferometry, the application of them with full-polarimetric SAR interferometry is limited. [8] To ensure the successful estimation of forest heights from forthcoming polarimetric SAR interferometry (PolinSAR) campaigns, a critical study on the polarimetric system requirements of PolinSAR for forest height mapping must be carried out. [9] The richness of the SIR-C/X-SAR data set has proved to be a treasure trove for opening up entirely new remote sensing techniques, such as Polarimetric SAR Interferometry (or PolInSAR), and GPS, now GNSS, reflections (also known as Signals of Opportunity), which were both demonstrated from archive data, years after the 1994 flights. [10] In this approach, an accurate topographical phase and asymmetry volume scattering model are applied to the model-based decomposition technique for polarimetric SAR interferometry image. [11]이는 지향성 체적 산란 모델을 가정한 편광 SAR 간섭계를 사용하는 모델 기반 접근 방식이 두껍고 변형된 해빙에서 산란 중심을 측정하는 데 유망함을 시사합니다. [1] 간섭 위상 단독, 간섭 진폭 단독, 복합 간섭 값 및 편광 SAR 간섭계(PolInSAR)를 기반으로 하는 방법이 분석됩니다. [2] 마지막으로, 편광 SAR 간섭계 및 단층 촬영, 각각 3차원 산란체 위치 및 분리의 추출을 가능하게 하는 두 가지 수집 모드, 그리고 편광 특성화에 대해 설명합니다. [3] 편광 SAR 간섭계 데이터를 사용한 산림 높이 반전 방법의 효율성은 산림 캐노피 층에 대한 지반의 추정 정확도, 체적 일관성 및 모델 예측에 의해 영향을 받습니다. [4] Polarimetric SAR Interferometry(Pol-InSAR)는 자연 및 인공 체적 산란체의 수직 구조와 관련된 독특하고 강력한 응용 프로그램이 있는 SAR 원격 감지 분야입니다. [5] 극초단파 SAR 간섭계(PolInSAR)는 극초단파 원격 감지의 최전선 주제인 극초단파 원격 감지에서 중요한 역할을 합니다. [6] 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. . [7] SAR 간섭계의 전리층 위상 지연을 완화하기 위해 여러 방법이 제안되었지만 전체 편광 SAR 간섭계에 적용하는 것은 제한적입니다. [8] nan [9] nan [10] nan [11]
polarimetric sar imagery
Experimental results, obtained processing a pair of RadarSAT-2 full-polarimetric and a pair of Sentinel-1 dual-polarimetric SAR imagery augmented by colocated GPS samples, show that: first, the multipolarization information outperforms the single-polarization counterpart in terms of extraction accuracy; second, among the single-polarization channels, the cross-polarized one performs best; third, both single- and dual-polarization methods perform better when nonlocal speckle filtering is applied; fourth, the joint combination of nonlocal speckle filter and dual-polarization information provides the best accuracy; and finally, the incidence angle plays a role in the extraction accuracy with larger incidence angles resulting in the best performance when dual-polarization metric is used. [1] We present a simple but powerful method using dual-polarimetric SAR imagery. [2] In the near future, the RADARSAT Constellation Mission (RCM) will be launched, providing unique compact polarimetric (CP) synthetic aperture radar (SAR) data, expected to be an improvement over the current RADARSAT-2 dual-polarimetric SAR imagery. [3] The proposed method is employed to process C-band full-polarimetric SAR imagery obtained by GF-3. [4] Model-based polarimetric decompositions are often used to generate scene classifications from polarimetric SAR imagery. [5]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. [1] 이중 편광 SAR 이미지를 사용하여 간단하지만 강력한 방법을 제시합니다. [2] 가까운 장래에 RADARSAT Constellation Mission(RCM)이 발사되어 현재의 RADARSAT-2 이중 편광 SAR 이미지보다 개선될 것으로 예상되는 고유한 소형 편광(CP) 합성 개구 레이더(SAR) 데이터를 제공합니다. [3] nan [4] nan [5]
polarimetric sar tomography
We thus investigate the performance of Polarimetric SAR tomography (Pol-TomoSAR) with small number of baselines in forested areas. [1] This paper evaluates the potential of Polarimetric SAR Tomography (PolTomSAR) for analyzing a semi-opaque Random Volume lying over a rough Ground (RVoG), and to assess different characterization methods aiming to retrieve the ground characteristics. [2] To cope with this issue, a generalized likelihood ratio test (GLRT)-based tomographic approach for polarimetric SAR tomography is developed. [3] In this paper, a fully-polarized unitary multiple signal classification (MUSIC) for polarimetric SAR tomography is proposed. [4]따라서 우리는 산림 지역에서 적은 수의 기준선을 사용하여 Polarimetric SAR 단층 촬영(Pol-TomoSAR)의 성능을 조사합니다. [1] 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. [2] 이러한 문제를 해결하기 위해 편광 SAR 단층 촬영을 위한 GLRT(Generalized Likelihood Ratio Test) 기반 단층 촬영 접근 방식이 개발되었습니다. [3] nan [4]
polarimetric sar dataset 편광 Sar 데이터 세트
Our results showcase the types of data products and scientific results expected from the spaceborne Lidar and SAR missions; we also expect that the AfriSAR campaign data will facilitate further analysis and use of waveform lidar and multiple baseline polarimetric SAR datasets for carbon cycle, biodiversity, water resources and more applications by the greater scientific community. [1] The deep learning (DL) techniques like Convolutional Neural Network (CNN), extract useful information from an image (here dual polarimetric SAR dataset) about the land surface to segment or classify the dataset for various earth applications. [2] In order to demonstrate the performance of the proposed method, AIRSAR L-Band Polarimetric SAR dataset is exploited. [3]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. [1] 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. [2] 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 AIRSAR L-Band Polarimetric SAR 데이터셋을 활용하였다. [3]
polarimetric sar measurement
Through a special configuration of three antennas, polarimetric SAR measurements involving a back-projection algorithm could be implemented. [1] In particular, non-local (NL) means filters paradigm is applied to polarimetric SAR measurements in order to derive exact shoreline positions in complex scenarios as sandy beaches. [2]3개의 안테나의 특별한 구성을 통해 역투영 알고리즘을 포함하는 편파 SAR 측정을 구현할 수 있습니다. [1] 특히, 논로컬(NL)은 모래 해변과 같은 복잡한 시나리오에서 정확한 해안선 위치를 도출하기 위해 편광 SAR 측정에 필터 패러다임이 적용됨을 의미합니다. [2]
polarimetric sar scene
For this, we use quad-polarimetric SAR scenes from Radarsat-2. [1] Then, a comprehensive experimental analysis, based on the processing of L-, Cand X-band polarimetric SAR scenes collected over different test areas under low-to-moderate wind conditions and covering a broad range of incidence angle, was carried out to discuss the effects of sensor’s and environmental parameters on sea surface σφC. [2]이를 위해 Radarsat-2의 4중 편광 SAR 장면을 사용합니다. [1] 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. [2]
polarimetric sar imaging
To tackle the problem, in this paper, we propose a robust polarimetric SAR imaging method with attributed scattering priors in the framework of compressive sensing. [1] This work addresses the potential of multi-band polarimetric SAR imaging for terrains and vegetation classification. [2]이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 압축 감지의 프레임워크에서 산란 우선순위가 있는 강력한 편광 SAR 이미징 방법을 제안합니다. [1] 이 작업은 지형 및 식생 분류를 위한 다중 대역 편광 SAR 이미징의 잠재력을 다룹니다. [2]
polarimetric sar satellite
GaoFen-3 (GF-3), the first full-polarimetric SAR satellite of China. [1] GaoFen-3, the first polarimetric SAR satellite of China, carried out polarimetric calibration experiments using C-band polarimetric active radar calibrators (PARCs), trihedral corner reflectors (TCRs), and dihedral corner reflectors (DCRs). [2]GaoFen-3(GF-3)은 중국 최초의 완전편광 SAR 위성입니다. [1] nan [2]
polarimetric sar time
Polarimetric SAR time series is therefore of interest to complement satellite-based precipitation measurements in the Arctic. [1] Specifically, long-sequenced dual-polarimetric SAR time series data performed better with an overall accuracy of 93. [2]따라서 Polarimetric SAR 시계열은 북극의 위성 기반 강수 측정을 보완하는 데 중요합니다. [1] nan [2]