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J-GLOBAL ID：201302298326964720   整理番号：13A1252973

RFMモデルによる地域別分類する宇宙経由のSAR画像

Spaceborne SAR image geocoding with RFM model

著者 (4件)： Wei Xiaohong (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zhang Lu (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan) ,  He Xueyan (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Liao Mingsheng (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Yaogan Xuebao  (Yaogan Xuebao)
巻： 16  号： 5  ページ： 1089-1099  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0865B  ISSN： 1007-4619  CODEN： YXAUAB  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： 宇宙経由のSARのためのRFMモデリングの方法論と地域別分類するSAR画像におけるその応用は,本論文で調査した。RFMモデルのモデル構成,パラメータ解法と改質によって関係する問題を広範囲に研究した。厳しいセンサーモデルを知っているとき,仮想制御ポイントグリッドはRFMモデリングのために地形-自主性方法で確立することができた。低い計算時間コストにおいてRFMモデルパラメータの公平な解法を得るために,新しい解法を実行した。RDモデルに関する調整正確さが,通常0.01ピクセルより良くて,結果として生じるRFMモデルはSARイメージの幾何学的工程のための区域-ドップラー(RD)モデルのための信頼できる代わりとして使用することができた。しかし,組織的絶対の地理位置情報誤差が通常RDと関連したRFMモデルで実存するので,全般において,幾何学的バイアスが地域別分類したSARイメージの中にあった。本問題を解決するために,RFMモデルの絶対の地理位置情報誤差を除去することで付加的数学的変換を導き出すまで,制御ポイントを使用した。ENVISAT ASARデータによって実験結果は,RFMモデル構成のために提案した方法の効果を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *電波画像 ,  パラメータ ,  科学衛星 ,  数学的変換 ,  格子 ,  位置情報 ,  CPU時間 ,  画素 ,  幾何学 ,  モデリング
準シソーラス用語： *SAR画像 ,  モデルパラメータ ,  ENVISAT ,  グリッド ,  実験結果 ,  計算時間 ,  ピクセル

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  地域 ,  分類 ,  宇宙 ,  SAR画像