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J-GLOBAL ID：201402214578078543   整理番号：14A0828561

文脈情報に基づく多チャネル合成開口レーダ干渉測定

Contextual Information-Based Multichannel Synthetic Aperture Radar Interferometry

著者 (4件)： BASELICE Fabio (Universita di Napoli “Parthenope”) ,  FERRAIOLI Giampaolo (Universita di Napoli “Parthenope”) ,  PASCAZIO Vito (Universita di Napoli “Parthenope”) ,  SCHIRINZI Gilda (Universita di Napoli “Parthenope”)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 31  号： 4  ページ： 59-68  発行年： 2014年07月 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 干渉合成開口レーダ(InSAR)システムは地上画像シーンの数値標高モデル(DEM)の推定を与えることができる。同じシーンの画像スタックを用いた多チャネル(Mch)技術は,通常,位相アンラッピング(PU:Phase Unwrapping)法で行われ,解の一意性を収束し,位相ノイズの影響を低減する。Baysian評価フレームワークにおいて開発されたMch統計学的なDEM再構成法を用い,実データ集合上で数値解析を示した。三つの異なるMch PU技術である最尤推定(ML),MLLP(ローカル面による最尤推定)および最大事後確率(MAP)を用いて観察した。MLは文脈情報を使用せず,MLLPは決定論的モデルにより隣接するピクセル依存性を示し,MAPは近傍ピクセル間の確率論的関係を用いる。

シソーラス用語： *合成開口レーダ ,  *干渉測定 ,  チャネル ,  *標高点 ,  高さ ,  *レーダ画像 ,  位相雑音 ,  雑音低減 ,  *Bayes推定 ,  *数学モデル ,  画像再構成 ,  数値解析 ,  最尤法 ,  アルゴリズム ,  事後確率 ,  *数値地形モデル ,  MAPアルゴリズム
準シソーラス用語： *DEM【数値標高モデル】 ,  *位相アンラッピング ,  最大事後確率アルゴリズム ,  多チャネル

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈情報 ,  多チャネル ,  合成開口レーダ ,  干渉測定