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J-GLOBAL ID：201702241916390355   整理番号：17A1749817

一つの適応的なハイブリッドFreeman/Eigenvalue分極分解モデル【JST・京大機械翻訳】

An adaptive hybrid Freeman/Eigenvalue polarimetric decomposition model

著者 (3件)： He Lian (北京大学遥感与地理信息系統研究所,北京,100871) ,  Qin Qiming (北京大学遥感与地理信息系統研究所,北京,100871) ,  Ren Huazhong (北京大学遥感与地理信息系統研究所,北京,100871)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 29  号： 2  ページ： 8-14  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： 全偏波SARデータの分極分解は土地利用分類、ターゲット検出と識別及び地表パラメータ反転などの分野で広く応用されている。現在、主に固有値分解とモデル分解に基づく2種類の分極分解方法がある。混合Freeman/Eigenvalue分極の分解は両者の優位性を結合し、モデルの分極分解中の負電力問題を回避し、そして既知の散乱メカニズムを利用して分解後の散乱分量を解釈できる。異なる地表型におけるこの分解の応用を更に拡大するために,パラメータNeumann一般化体散乱モデルを導入することにより,適応分極分解モデルを提案した。ドイツのBlack Forest地区におけるLバンドAirSAR(airborne synthetic aperture Radar)全分極データを用いて実験を行った。既存のYamaguchi三成分モデルと自己適応非負分解(adaptive nonnegative eigenvalue decomposition、ANNED)との比較分析を行い、モデルの有効性を検証した。研究により、自己適応の混合Freeman/Eigenvalue分極分解モデルは分解エネルギーの非負性と完全分解を保証し、異なるタイプの地表に適応し、異なる種類を有効に区別できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *分極 ,  散乱 ,  ドイツ連邦共和国 ,  偏波 ,  電力 ,  地表面
準シソーラス用語： 比較分析 ,  自己適応 ,  Lバンド ,  散乱メカニズム ,  固有値分解 ,  ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PolSAR ,  polarimetric decomposition ,  Freeman/Eigenvalue decomposition ,  Neumann volume scattering model

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  分極 ,  分解 ,  モデル