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J-GLOBAL ID：201702251736933563   整理番号：17A0346356

市街地における地表変形差動モニタリング法【JST・京大機械翻訳】

Method of Monitoring Urban Area Deformation Based on Differential TomoSAR

著者 (3件)： Wang Aichun (National Key Laboratory of Microwave Imaging Technology,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Xiang Maosheng (National Key Laboratory of Microwave Imaging Technology,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Bingnan (National Key Laboratory of Microwave Imaging Technology,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 12  ページ： 1413-1422  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 圧縮センシング技術(CS)の差分TOMOSARは,都市の表面の変形情報の再構成を解決し,都市の表面の変形情報の再構成を実現するが,この方法はターゲットの構造特性を考慮しない。これら2つの特性を持つターゲットを再構築する場合には性能が悪くなる.この問題を解決するために,本論文は,併用-RAO部分空間とブロック圧縮センシング(KRS-BCS)を結合することによって,差分SAR画像処理方法を提案した。この方法は,ターゲットの構造特性と再構成観測マトリックスの持つ-RAO積の特性に従って,スパース-RAO部分空間におけるBCS問題に変換した。次に,目標のL_1/L_2ノルムを最適化し,最後に,理論的解析とシミュレーション実験によって,分解能と再構成推定性能を定性的と定量的に評価し,シミュレーション結果は,提案したKRS-BCS方式が高分解能を維持することを示した。また,偽目標の出現確率を効果的に減少させ,散乱点の正確な再構築確率を大幅に改善し,CS法の欠点を確実に解決した。応用事例研究において、34パノラマパノラマ衛星時系列の画像を利用して、日本の千葉県茂原市市の市街地に対して地表変形モニタリングを行い、一つの点と実時間測量のGPSステーション観測データを参考変形結果として検証した。実験結果により,KRS-BCS法によるインバージョン結果は,参照変形結果と良好に一致し,そして,変形速度の全体の偏差は,より小さく,そして,高精度の都市表面変形推定を実現した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  千葉県 ,  再構成 ,  事例研究 ,  分解能 ,  構造特性 ,  ノルム ,  高分解能 ,  *市街地 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  高精度 ,  SAR画像 ,  部分空間 ,  圧縮センシング ,  *地表変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： urban area deformation ,  differential TomoSAR ,  Khatri-Rao subspace ,  block compressive sensing

分類 (1件)： 開発,再開発,都市整備  (RD02030V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 市街地 ,  地表変形 ,  差動 ,  モニタリング法