Sentinel 1 Sar
센티넬 1 사르

Sentinel 1 Sar(센티넬 1 사르)란 무엇입니까?

Sentinel 1 Sar 센티넬 1 사르 - First, this downscaling model was trained to estimate Sentinel-2 10-m resolution NDVI from a combination of upscaled 250-m resolution Sentinel-2 NDVI and 10-m resolution Sentinel-1 SAR data, by using data acquired in 2019 in the target area. ^[1] All the synthetic interferogram based on Sentinel-1 SAR Image acquisition dates over Seoul, Korea. ^[2] The Copernicus Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) mission consists of two satellites A and B launched in April 2014 and April 2016, respectively. ^[3] We combined Sentinel-1 SAR and Landsat 8 optical imagery to classify marshes and open water in both regions, with user’s and producer’s accuracies exceeding 89%. ^[4] Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral data were exploited to detect the films around three aquaculture sites. ^[5] We used 2222/2223 Sentinel-1 SAR images (wind speed ranges from 5 to 20 m/s) to fit/validate the algorithm. ^[6] In this study, Sentinel-1 SAR data and GF-3 SAR data located in Malacca Strait, Hormuz Strait and the east and west coasts of the United States are selected to invert wind fields using the C-band model 5. ^[7] We analysed the temporal evolution of ice cover using satellite images from multiple satellite missions – MODIS on Terra and Aqua, Sentinel-1 SAR, Sentinel 2 MSI, Landsat-8, PlanetScope, satellite photography from International Space Station, and radar altimetry data from Jason-3. ^[8] The velocity information is derived from archived and new Sentinel-1 SAR acquisitions by applying feature and speckle tracking. ^[9] Therefore, the present study attempts to integrate Sentinel-2 optical data with Sentinel-1 SAR dataset to estimate AGB in the Shoolpaneshwar Wildlife Sanctuary (SWS), Gujarat, India. ^[10] Subsequently, in the cloud-covered region, an analysis of dual-polarization RGB false color composites images and backscattering coefficient differences of Sentinel-1 SAR data were found an apparent response to ground roughness’s changes caused by the flood. ^[11] This dam has been monitored using Sentinel-1 SAR data since the beginning of the mission in 2014. ^[12] This paper presents an approach for retrieval of soil moisture in Nagqu region of Tibetan Plateau using VV-polarized Sentinel-1 SAR and MODIS optical data, by coupling the semi-empirical Oh-2004 model and the Water Cloud Model (WCM). ^[13] In this study, more than 280 Sentinel-1 SAR images are used to derive significant wave heights (Hs) of the sea surface using a polarization-enhanced methodology. ^[14] It is of great significance to extract building density using dual-polarimetric Sentinel-1 SAR data which provides a short revisit period and a wide coverage. ^[15] Analysis of ground movement rates along the coastline and upper sections of the Ventnor landslide complex was carried out utilizing Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar methods using Sentinel-1 SAR data from 2015 to 2019 (four years). ^[16] Considering the operational aspect of the CAP monitoring process, the use of Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) images is highly relevant, especially in regions with a frequent cloud cover, such as Belgium. ^[17] Using the time-series Sentinel-1 SAR images acquired since 2016, we develop a burst-based, phase-gradient stacking algorithm to sum up phase gradients along the azimuth and range directions of short-temporal-baseline interferograms. ^[18] Apart from this, the utility of cloud computing platforms, such as the Google Earth Engine (GEE) and Amazon Web Services (AWS), is explored to generate crop inventory maps from operational Sentinel-1 SAR data sets. ^[19] This study examined a methodology for urban flood mapping based on discrimination analysis of pre- and co-event interferometric coherences obtained from multitemporal Sentinel-1 SAR images. ^[20] Specifically, we test Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 multispectral data and assess high spatial and spectral resolution AVIRIS-NG imagery identifying invasive species across this landscape. ^[21] This study was carried out using the entire archive of ERS, ENVISAT and Copernicus Sentinel-1 SAR data. ^[22] C-band military radars cause interferences to Sentinel-1 SAR satellite when it passes over their application area. ^[23] In this study Copernicus Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images acquired on a mid-term time period between 2017 April and 2020 December were used to generate a median composite. ^[24] We also compared the spectral signatures and backscattering coefficients derived from Sentinel-2 Optical and Sentinel-1 SAR data. ^[25] The line-of-sight (LOS) surface deformation estimated from ascending and descending Sentinel-1 SAR data are subsequently decomposed to derive precise vertical subsidence estimates. ^[26] This study aims to map deforestation in Permanent Forest Reserve (HSK) Yong in Pahang between 2017 and 2020 using satellite images of Sentinel-1 SAR. ^[27] Those techniques use Sentinel-1 SAR scattering characteristics and field observations with principal component analysis (PCA), support vector machine (SVM), and logistic regression (LR) in the western range of the Tianshan Mountains of Xinjiang, China. ^[28] Land motion obtained by integration of 2 tracks of Sentinel-1 SAR images and 19 CGPS stations shows that the recent land subsidence in Tianjin downtown is less than 8 mm/yr, which has significantly decreased with respect to the last 50 years (up to 110 mm/yr in the 1980s). ^[29] Using this method, we successfully derive coseismic surface deformations for three small-to-moderate (Mw∼5) earthquakes in Tibet Plateau and Tienshan region from time-series Sentinel-1 SAR images, with peak line-of-sight deformation ranging from 5–6 mm to 13 mm. ^[30] The Sentinel-1 SAR wind is ingested into LAPS, a numerical system developed at NOAA, specifically designed for data analysis and nowcasting issues, since it has the advantage of being faster and less computational demanding than advanced data assimilation methods. ^[31] The latter was acquired by analyzing the ground deformation with multi-temporal Sentinel-1 SAR datasets and covered between 2015 and 2017. ^[32] The main purpose of the study is to monitor the actual condition of the urbanization on unsuitable and important sites and to guide in determining pioneer areas for gentrification process using freely available remote sensing images, in particular Sentinel-1 SAR images. ^[33] Utilization of Sentinel-1 SAR data to monitor illegal oil spills is expected to reduce violations that occur in Indonesian territorial waters. ^[34] This study shows the high potential offered by Sentinel-1 SAR C-band time series for the detection of forest phenology for the first time, thus overcoming the limitations caused by cloud cover in optical remote sensing of vegetation phenology. ^[35] Free availability of SAR data through the European Space Agency’s (ESA) Sentinel-1 SAR mission created a major opportunity for flood extent monitoring. ^[36] In this study, land subsidence in Semarang was mapped using time-series analysis based on Stanford Methods for Persistent Scatterer (StaMPS) on the Sentinel-1 SAR datasets from March 2017 to May 2020 in both ascending and descending tracks. ^[37] Here we investigated subsidence rates in Wuhan city with 2015–2019 Sentinel-1 SAR images. ^[38] A case study near Sydney is included here based on Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical satellite data collected on 10 and 11 October 2020, respectively. ^[39] We used Landsat images to examine changes in wetland areas and Sentinel-1 SAR images to investigate water level and vegetation structure. ^[40] For this case study, the Sentinel-1 SAR Band data obtained from the ESA (European Space Agency) were used as research data. ^[41] The proposed approach is validated using Sentinel-1 SAR coherence time series and found to be accurate. ^[42] The advent of Sentinel-1 SAR data with high temporal and medium spatial resolutions along with its being unaffected by presence of cloud provided opportunities for using remote sensing in mapping L. ^[43] Along this thread, the present study aims to investigate the feasibility and mode of implementation of Sentinel-1 SAR data and InSAR techniques to estimate post-war damage in war-affected areas as opposed to using commercial high-resolution optical images. ^[44] We utilise Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) time series data to distinguish charcoal production patterns at regional scale. ^[45] In addition to GNSS data, the InSAR process has been performed by using ESA Sentinel-1 SAR data, and the vertical deformations were clarified with the unwrapped interferogram. ^[46] The objective of this research is to investigate continuous learning with U-Net by exploiting both Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 MSI time series for increasing the frequency and accuracy of wildfire progression mapping. ^[47] The rice identification accuracy of single-time series Sentinel-1 SAR image (78%) is lower than that of multi-time series SAR image combined with InSAR technology (81%). ^[48] The Sentinel-1 SAR satellites from the Copernicus mission provide acquisitions over Iceland since summer 2015. ^[49]
먼저 이 다운스케일링 모델은 대상에서 2019년에 획득한 데이터를 사용하여 업스케일링된 250m 해상도 Sentinel-2 NDVI와 10m 해상도 Sentinel-1 SAR 데이터의 조합에서 Sentinel-2 10m 해상도 NDVI를 추정하도록 훈련되었습니다. 지역. ^[1] Sentinel-1 SAR Image를 기반으로 한 모든 합성 간섭 영상은 대한민국 서울에서 수집된 날짜입니다. ^[2] <p>Copernicus Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 임무는 각각 2014년 4월과 2016년 4월에 발사된 두 개의 위성 A와 B로 구성되어 있습니다. ^[3] Sentinel-1 SAR과 Landsat 8 광학 이미지를 결합하여 사용자와 생산자의 정확도가 89%를 초과하는 두 지역의 습지와 개방 수역을 분류했습니다. ^[4] Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 다중 스펙트럼 데이터는 3개의 양식장 주변에서 필름을 감지하는 데 활용되었습니다. ^[5] 알고리즘을 적합/검증하기 위해 2222/2223 Sentinel-1 SAR 이미지(풍속 범위는 5~20m/s)를 사용했습니다. ^[6] 본 연구에서는 C-band 모델 5를 이용하여 미국의 Malacca Strait, Hormuz Strait 및 동서해안의 Sentinel-1 SAR 데이터와 GF-3 SAR 데이터를 선택하여 역풍장을 이용하였다. ^[7] 우리는 테라와 아쿠아의 MODIS, Sentinel-1 SAR, Sentinel 2 MSI, Landsat-8, PlanetScope, 국제 우주 정거장의 위성 사진 및 Jason의 레이더 고도 데이터와 같은 여러 위성 임무의 위성 이미지를 사용하여 얼음 덮개의 시간적 진화를 분석했습니다. -삼. ^[8] 속도 정보는 특징 및 반점 추적을 적용하여 보관된 새로운 Sentinel-1 SAR 획득에서 파생됩니다. ^[9] 따라서 본 연구에서는 Sentinel-2 광학 데이터를 Sentinel-1 SAR 데이터 세트와 통합하여 인도 구자라트의 Shoolpaneshwar Wildlife Sanctuary(SWS)에서 AGB를 추정하려고 합니다. ^[10] 이후 구름으로 덮인 지역에서 Sentinel-1 SAR 데이터의 이중 편광 RGB 가색 합성 이미지와 후방 산란 계수 차이를 분석하여 홍수로 인한 지표 거칠기의 변화에 ​​대한 명백한 반응을 발견했습니다. ^[11] 이 댐은 2014년 임무가 시작된 이후 Sentinel-1 SAR 데이터를 사용하여 모니터링되었습니다. ^[12] 본 논문은 반경험적 Oh-2004 모델과 WCM(Water Cloud Model)을 결합하여 VV 편광 Sentinel-1 SAR 및 MODIS 광학 데이터를 사용하여 Tibetan Plateau Nagqu 지역의 토양 수분을 검색하는 접근 방식을 제시합니다. ^[13] 이 연구에서는 280개 이상의 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하여 편광 강화 방법론을 사용하여 해수면의 상당한 파도 높이(Hs)를 도출했습니다. ^[14] 짧은 재방문 기간과 넓은 범위를 제공하는 이중 편광 Sentinel-1 SAR 데이터를 사용하여 건물 밀도를 추출하는 것은 매우 중요합니다. ^[15] 2015년부터 2019년(4년)까지의 Sentinel-1 SAR 데이터를 사용한 Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar 방법을 사용하여 Ventnor 산사태 단지의 해안선 및 상부 섹션을 따라 지반 이동 속도 분석이 수행되었습니다. ^[16] CAP 모니터링 프로세스의 운영 측면을 고려할 때 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 이미지의 사용은 특히 벨기에와 같이 구름이 자주 덮이는 지역에서 매우 관련성이 있습니다. ^[17] 2016년부터 획득한 시계열 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하여 버스트 기반 위상 기울기 스태킹 알고리즘을 개발하여 짧은 시간 기준선 간섭도의 방위각 및 범위 방향을 따라 위상 기울기를 합산합니다. ^[18] 이 외에도 Google Earth Engine(GEE) 및 Amazon Web Services(AWS)와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 유틸리티를 탐색하여 작동 중인 Sentinel-1 SAR 데이터 세트에서 작물 인벤토리 맵을 생성합니다. ^[19] 이 연구는 다중 시간 Sentinel-1 SAR 이미지에서 얻은 사전 및 동시 이벤트 간섭계 일관성의 판별 분석을 기반으로 하는 도시 홍수 매핑 방법론을 조사했습니다. ^[20] 특히, Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 다중 스펙트럼 데이터를 테스트하고 이 풍경에서 침입 종을 식별하는 높은 공간 및 스펙트럼 해상도 AVIRIS-NG 이미지를 평가합니다. ^[21] 이 연구는 ERS, ENVISAT 및 Copernicus Sentinel-1 SAR 데이터의 전체 아카이브를 사용하여 수행되었습니다. ^[22] C-밴드 군용 레이더는 Sentinel-1 SAR 위성이 적용 영역을 통과할 때 간섭을 일으킵니다. ^[23] </p><p>이 연구에서는 2017년 4월에서 2020년 12월 사이의 중간 기간에 획득한 Copernicus Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 광학 이미지를 사용하여 중간 합성물을 생성했습니다. ^[24] 또한 Sentinel-2 광학 및 Sentinel-1 SAR 데이터에서 파생된 스펙트럼 서명과 후방 산란 계수를 비교했습니다. ^[25] 오름차순 및 내림차순 Sentinel-1 SAR 데이터에서 추정된 가시선(LOS) 표면 변형은 이후 정확한 수직 침하 추정치를 도출하기 위해 분해됩니다. ^[26] 이 연구는 Sentinel-1 SAR의 위성 이미지를 사용하여 2017년에서 2020년 사이 파항의 영구 산림 보호 구역(HSK) 용의 삼림 벌채를 매핑하는 것을 목표로 합니다. ^[27] 이러한 기술은 중국 신장의 Tianshan 산맥 서쪽 범위에서 Sentinel-1 SAR 산란 특성과 주성분 분석(PCA), 지원 벡터 머신(SVM) 및 로지스틱 회귀(LR)와 함께 현장 관찰을 사용합니다. ^[28] Sentinel-1 SAR 이미지의 2개 트랙과 19개의 CGPS ​​관측소를 통합하여 얻은 토지 움직임은 톈진 시내의 최근 지반 침하량이 8mm/yr 미만임을 보여줍니다. 이는 지난 50년(최대 110 1980년대 mm/yr). ^[29] 이 방법을 사용하여 시계열 Sentinel-1 SAR 이미지에서 Tibet Plateau 및 Tienshan 지역의 3개의 중소 규모(Mw~5) 지진에 대한 지진 표면 변형을 성공적으로 유도합니다. -6mm ~ 13mm. ^[30] Sentinel-1 SAR 바람은 NOAA에서 개발한 수치 시스템인 LAPS로 수집됩니다. LAPS는 고급 데이터 동화 방법보다 더 빠르고 계산 요구가 적은 장점이 있기 때문에 데이터 분석 및 현재 예측 문제를 위해 특별히 설계되었습니다. ^[31] 후자는 다중 시간 Sentinel-1 SAR 데이터 세트로 지반 변형을 분석하여 획득했으며 2015년에서 2017년 사이에 다루어졌습니다. ^[32] 본 연구의 주요 목적은 부적합하고 중요한 부지에 대한 도시화의 실태를 모니터링하고, 무료로 제공되는 원격탐사영상, 특히 Sentinel-1 SAR 영상을 이용하여 젠트리피케이션 프로세스의 선구자 영역을 결정하는데 안내하는 것이다. ^[33] Sentinel-1 SAR 데이터를 사용하여 불법 기름 유출을 모니터링하면 인도네시아 영해에서 발생하는 위반을 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다. ^[34] 이 연구는 처음으로 삼림계절의 탐지를 위해 Sentinel-1 SAR C-밴드 시계열이 제공하는 높은 잠재력을 보여줌으로써 식생계절의 광학적 원격탐사에서 구름 덮개로 인한 한계를 극복합니다. ^[35] ESA(European Space Agency)의 Sentinel-1 SAR 임무를 통한 SAR 데이터의 무료 가용성은 홍수 범위 모니터링을 위한 주요 기회를 만들었습니다. ^[36] 이 연구에서는 2017년 3월부터 2020년 5월까지 Sentinel-1 SAR 데이터 세트에 대한 Stanford Methods for Persistent Scatterer(StaMPS)를 기반으로 하는 시계열 분석을 사용하여 Semarang의 지반 침하를 오름차순 및 내림차순으로 매핑했습니다. ^[37] 여기에서 우리는 2015-2019 Sentinel-1 SAR 이미지로 우한 시의 침하율을 조사했습니다. ^[38] 여기에는 2020년 10월 10일과 11일에 각각 수집된 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 광학 위성 데이터를 기반으로 한 시드니 인근 사례 연구가 포함되어 있습니다. ^[39] Landsat 이미지를 사용하여 습지 지역의 변화를 조사하고 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하여 수위 및 식생 구조를 조사했습니다. ^[40] 본 사례 연구에서는 ESA(European Space Agency)에서 입수한 Sentinel-1 SAR Band 데이터를 연구 데이터로 사용하였다. ^[41] 제안된 접근 방식은 Sentinel-1 SAR 일관성 시계열을 사용하여 검증되었으며 정확한 것으로 밝혀졌습니다. ^[42] 높은 시간 및 중간 공간 해상도를 가진 Sentinel-1 SAR 데이터의 출현과 함께 구름 존재의 영향을 받지 않는 것은 매핑 L에서 원격 감지를 사용할 수 있는 기회를 제공했습니다. ^[43] 이 스레드를 따라 현재 연구는 상업용 고해상도 광학 이미지를 사용하는 것과는 대조적으로 전쟁 피해 지역의 전후 피해를 추정하기 위해 Sentinel-1 SAR 데이터 및 InSAR 기술의 구현 가능성과 구현 방식을 조사하는 것을 목표로 합니다. ^[44] Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시계열 데이터를 활용하여 지역 규모에서 목탄 생산 패턴을 구별합니다. ^[45] GNSS 데이터 외에도 ESA Sentinel-1 SAR 데이터를 사용하여 InSAR 프로세스를 수행했으며 래핑되지 않은 인터페로그램으로 수직 변형을 명확히 했습니다. ^[46] 이 연구의 목적은 산불 진행 매핑의 빈도와 정확도를 높이기 위해 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI 시계열을 모두 활용하여 U-Net을 사용한 연속 학습을 조사하는 것입니다. ^[47] 단일 시계열 Sentinel-1 SAR 이미지의 쌀 식별 정확도(78%)는 InSAR 기술이 결합된 다중 시계열 SAR 이미지(81%)보다 낮습니다. ^[48] </p><p>Copernicus 임무의 Sentinel-1 SAR 위성은 2015년 여름부터 아이슬란드 전역에 대한 인수를 제공합니다. ^[49]

near real time 거의 실시간

To address this issue, we proposed a segmentation algorithm for automatic flood mapping in near-real-time over vast areas and for all-weather conditions by integrating Sentinel-1 SAR imagery with an unsupervised machine learning approach named Felz-CNN. ^[1]
이 문제를 해결하기 위해 우리는 Sentinel-1 SAR 이미지를 Felz-CNN이라는 감독되지 않은 기계 학습 접근 방식과 통합하여 전천후 조건과 광대한 지역에서 거의 실시간으로 자동 홍수 매핑을 위한 분할 알고리즘을 제안했습니다. ^[1]

sentinel 1 sar datum

This estimation of AGB from remote sensing data is now supported by the availability of the freely available dual-polarization Sentinel 1 SAR data. ^[1] The present study has been performed using GMTSAR software with Sentinel 1 SAR data of C band for the duration of 2017–2019 (January to April) and focused particularly over the area of Jagadhri city which is situated 100 km away from Chandigarh, which has been identified under the potential threat of land subsidence. ^[2]
원격 감지 데이터로부터의 이러한 AGB 추정은 이제 자유롭게 사용 가능한 이중 편파 Sentinel 1 SAR 데이터의 가용성에 의해 지원됩니다. ^[1] 본 연구는 2017년부터 2019년까지(1월부터 4월까지) C 대역의 Sentinel 1 SAR 데이터와 함께 GMTSAR 소프트웨어를 사용하여 수행되었으며 특히 찬디가르에서 100km 떨어진 Jagadhri 시 지역에 초점을 맞췄습니다. 지반 침하의 잠재적 위협으로 확인되었습니다. ^[2]

sentinel 1 sar multus

The research was conducted to investigate the capability of Sentinel 1 SAR multi temporal data to detect the growth phase of paddy crop. ^[1] The research was conducted to investigate the capability of Sentinel 1 SAR multi temporal data to detect paddy field based on growth phenology of rice crop. ^[2]
연구는 Sentinel 1 SAR 다중 시간 데이터가 논 작물의 성장 단계를 감지하는 능력을 조사하기 위해 수행되었습니다. ^[1] 본 연구는 벼의 생육계절을 기반으로 논을 탐지하는 Sentinel 1 SAR 다중 시간 데이터의 능력을 조사하기 위해 수행되었습니다. ^[2]