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J-GLOBAL ID：201702285550921589   整理番号：17A1651399

TerraSAR-XとSentinel-1間の船舶検出能の比較【Powered by NICT】

Comparison of ship detectability between TerraSAR-X and Sentinel-1

著者 (3件)： Velotto Domenico (Department SAR Signal Processing - Maritime Safety and Security Lab, German Aerospace Center (DLR), Bremen, Germany) ,  Tings Bjorn (Department SAR Signal Processing - Maritime Safety and Security Lab, German Aerospace Center (DLR), Bremen, Germany) ,  Bentes Carlos (Department of Civil, Geo and Environmental Engineering, Technische Universitaet Muenchen (TUM), Munich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RTSI  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,TerraSAR X/TanDEM XとSentinel 1により取得した合成開口レーダ(SAR)画像における船舶シグネチャの検出能を比較した。比較は多種多様な船サイズとタイプの異なるセンサ取得パラメータと環境条件を考慮した。第一段階では,海洋ターゲットは近実時間(NRT)-最適化一定誤警報率(CFAR)アルゴリズムを用いて検出した。最適化は,海洋/陸及び誤目標識別を含んでいる。第二段階では,検出された全てのターゲットは記録された自動同定システム(AIS)メッセージと空間および時間における一致するものである。マニュアルクロスチェックは清浄なSAR船舶署名データベースを持つことを帰属の終わりに行った。さらに,局地風場は,検出された船舶を取り巻く海洋表面のSAR後方散乱から回収した,CバンドデータのためのXバンドデータとCMOD5の地球物理学的モデル関数(GMF)反転XMOD2を適用することである。同様に,局所海面状態条件はXWAVEとCWAVE経験モデル関数によって計算した。最終検出モデルは全てのSARベース情報,すなわち風速と海面状態だけでなく,関連するSARパラメータ,例えば入射角を考慮に入れた。検出の全体的な確率は三船舶サイズカテゴリー,すなわち小,中および大の由来,検出され,nondetected船試料上で訓練されたL2正則化ロジスティック回帰分類器を採用している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  センサ ,  *船舶 ,  物体認識 ,  海洋 ,  風速 ,  データベース ,  合成開口レーダ ,  アルゴリズム ,  入射角 ,  画像 ,  海面状態 ,  後方散乱
準シソーラス用語： CFAR ,  *検出能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： TerraSAR-X ,  船舶 ,  検出能