Sentinel 1a Sar(센티넬 1a 사르)란 무엇입니까?
Sentinel 1a Sar 센티넬 1a 사르 - In this paper, based on sentinel-1A SAR data, the surface deformation along the Gongyu expressway was tried to evaluate using time-series SBAS-InSAR method. [1] We applied method of persistent scatterers to the satellite Sentinel-1A SAR images and estimated the rates of displacement of the lava field surface for 2017–2019. [2] This research formulates a fuzzy classifier based upon Time-Weighted Dynamic Time Warping (TWDTW) distances to map vegetable types from time series of Sentinel-1A SAR images. [3] In order to effectively observe the rapid flow velocity, we applied the offset tracking technique to Sentinel-1A SAR images obtained from 2016 to 2020 with 36-day temporal baseline. [4] Here, we investigate the most recent land surface deformation in Hanoi for the period 2016 2020 using Sentinel-1A SAR data. [5] One case, located in Hongheyan, Gansu Province, China, was selected to reconstruct landslide morphology, identify deformation evolution behaviour and produce dynamic deformation zonation maps using 85 Sentinel-1A SAR images and three UAV fight surveys from pre-sliding to post-sliding. [6] The validation of FADSE was performed in the case of loess subsidence detection in Tongren county, Qinghai Province of China, using 20 Sentinel-1A SAR images acquired between February 2016 and June 2017. [7] In this paper, the scattering characteristics of winter wheat are studied, using time series dual-polarization Sentinel-1A SAR images. [8] The proposed automatic detection method was tested on a differential interferogram that was generated based on Sentinel-1A SAR images of the Upper Silesian Coal Basin area. [9] This study aims to model surface soil moisture in bare fields using Sentinel-1A SAR data at a regional scale. [10] In this study, an InSAR technique called Small Baseline Subset was selected to process 60 Sentinel-1A SAR images acquired from March 2018 to March 2019. [11] By making full use of polarization information from Sentinel-1A SAR data before and during the disaster in Weifang City, we were able to employ the Doublet, Otsu and Region Growing methods towards VV and VH images to extract the water body information. [12] The novel support vector machine with composite kernels (SVM-CK) approach, which can exploit the spatial information, is proposed to process the combination of Sentinel-2B MSI and Sentinel-1A SAR data. [13] In this context, a geostatistical study is developed for the exploratory spatial data analysis and the interpolation of the Sentinel-1A SAR data. [14] The paper presents the mathematical analysis of designing a down link for receiving Sentinel-1A SAR signals. [15] In this paper, we used persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar (PS InSAR) measurements to study and characterize the deformation process resulted from subway-induced subsidence in the construction and operation periods of Suzhou subway using 24-scene high-resolution TerraSAR data (from December 2009 to April 2015) and 19-scene low-resolution Sentinel-1A SAR data (from May 2017 to February 2020). [16] Based on the Multi-criteria analysis technique, cyclone hazard maps are derived from the spatio-multi-temporal satellite data sets like RADARSAT SAR and Sentinel-1A SAR. [17] The proposed method was applied to monitor the dynamic evolution of the two glacial lakes with periodic water discharge at the terminus of the Gongba Glacier in the southeastern Tibetan Plateau by utilizing 144 Sentinel-1A SAR images collected between October of 2014 and November of 2020. [18] For validation purposes, the proposed approach is compared to the traditional eigenvalue decomposition-based method by using simulated data and 101 real Sentinel-1A SAR images. [19] While comparing the two satellite-based SAR images, it is observed that high correlation between radar backscatter and field based AGB was observed in ALOS PALSAR as compared to Sentinel 1A SAR. [20]본 논문에서는 Sentinel-1A SAR 데이터를 기반으로 시계열 SBAS-InSAR 방법을 사용하여 Gongyu 고속도로를 따라 표면 변형을 평가하려고 시도했습니다. [1] 우리는 위성 Sentinel-1A SAR 이미지에 영구 산란체 방법을 적용하고 2017~2019년 용암 필드 표면의 변위 속도를 추정했습니다. [2] 이 연구는 Sentinel-1A SAR 이미지의 시계열에서 야채 유형을 매핑하기 위해 TWDTW(Time-Weighted Dynamic Time Warping) 거리를 기반으로 하는 퍼지 분류기를 공식화합니다. [3] 빠른 유속을 효과적으로 관찰하기 위해 2016년부터 2020년까지 획득한 Sentinel-1A SAR 영상에 36일 시간 기준선으로 오프셋 추적 기술을 적용했습니다. [4] 여기에서 Sentinel-1A SAR 데이터를 사용하여 2016년 2020년 기간 동안 하노이에서 가장 최근의 지표 변형을 조사합니다. [5] 중국 간쑤성 Hongheyan에 위치한 한 사례는 사전 슬라이딩에서 사후 슬라이딩까지 85개의 Sentinel-1A SAR 이미지와 3개의 UAV 전투 조사를 사용하여 산사태 형태를 재구성하고, 변형 진화 거동을 식별하고, 동적 변형 구역 지도를 생성하기 위해 선택되었습니다. [6] FADSE 검증은 2016년 2월에서 2017년 6월 사이에 획득한 Sentinel-1A SAR 이미지 20장을 사용하여 중국 칭하이성 Tongren 카운티의 황토 침하 탐지 사례에서 수행되었습니다. [7] 본 논문에서는 시계열 이중편파 Sentinel-1A SAR 영상을 이용하여 겨울밀의 산란 특성을 연구하였다. [8] 제안된 자동 탐지 방법은 상층 실레지아 석탄 분지 지역의 Sentinel-1A SAR 이미지를 기반으로 생성된 차동 간섭계에서 테스트되었습니다. [9] 이 연구는 지역 규모에서 Sentinel-1A SAR 데이터를 사용하여 벌거벗은 들판의 표면 토양 수분을 모델링하는 것을 목표로 합니다. [10] 이 연구에서는 2018년 3월부터 2019년 3월까지 획득한 Sentinel-1A SAR 이미지 60개를 처리하기 위해 Small Baseline Subset이라는 InSAR 기술을 선택했습니다. [11] Weifang시의 재해 전후에 Sentinel-1A SAR 데이터의 편광 정보를 최대한 활용하여 VV 및 VH 이미지에 Doublet, Otsu 및 Region Growing 방법을 사용하여 수역 정보를 추출할 수 있었습니다. [12] Sentinel-2B MSI와 Sentinel-1A SAR 데이터의 조합을 처리하기 위해 공간 정보를 활용할 수 있는 새로운 SVM-CK(Composite Kernel with Composite Kernel) 접근 방식을 제안합니다. [13] 이러한 맥락에서, 탐색적 공간 데이터 분석과 Sentinel-1A SAR 데이터의 보간을 위한 지리통계학적 연구가 개발된다. [14] 이 논문은 Sentinel-1A SAR 신호를 수신하기 위한 다운링크 설계에 대한 수학적 분석을 제시합니다. [15] 이 논문에서 우리는 24개 장면의 고해상도 TerraSAR 데이터를 사용하여 Suzhou 지하철의 건설 및 운영 기간에서 지하철 유도 침하로 인한 변형 과정을 연구하고 특성화하기 위해 영구 산란 간섭계 합성 개구 레이더(PS InSAR) 측정을 사용했습니다. 2009년 12월 ~ 2015년 4월) 및 19장면 저해상도 Sentinel-1A SAR 데이터(2017년 5월 ~ 2020년 2월). [16] 다중 기준 분석 기술을 기반으로 사이클론 위험 맵은 RADARSAT SAR 및 Sentinel-1A SAR과 같은 시공간 위성 데이터 세트에서 파생됩니다. [17] 제안된 방법은 2014년 10월부터 2020년 11월 사이에 수집된 Sentinel-1A SAR 이미지 144개를 활용하여 티베트 고원 남동부의 공바 빙하 말단에서 주기적으로 물이 배출되는 두 빙하호의 동적 진화를 모니터링하는 데 적용되었습니다. [18] 검증을 위해 제안된 접근 방식은 시뮬레이션된 데이터와 101개의 실제 Sentinel-1A SAR 이미지를 사용하여 기존 고유값 분해 기반 방법과 비교됩니다. [19] 두 개의 위성 기반 SAR 이미지를 비교하는 동안 Sentinel 1A SAR과 비교하여 ALOS PALSAR에서 레이더 후방 산란과 필드 기반 AGB 사이의 높은 상관 관계가 관찰됨을 관찰했습니다. [20]
sentinel 1a sar datum
A research study was conducted to map maize area in Ariyalur and Perambalur districts of Tamil Nadu, India using multi-temporal features extracted from time-series Sentinel 1A SAR data. [1] An investigation was carried out to generate banana area map in major banana growing districts of Tamil Nadu using polarized (VV and VH) Synthetic Aperture Radar Satellite images Sentinel 1A SAR Data with VV and VH polarization at 12days interval were downloaded for the crop growing season. [2]시계열 Sentinel 1A SAR 데이터에서 추출한 다중 시간 특성을 사용하여 인도 타밀 나두의 Ariyalur 및 Perambalur 지역의 옥수수 지역을 매핑하기 위한 연구 연구가 수행되었습니다. [1] 주요 바나나 지역 지도 생성을 위한 조사가 진행되었습니다. 편광(VV 및 VH) 합성을 사용하는 Tamil Nadu의 바나나 재배 지역 조리개 레이더 위성 이미지 VV 및 VH가 포함된 Sentinel 1A SAR 데이터 12일 간격의 극성화는 작물 성장기에 다운로드되었습니다. [2]