文献

J-GLOBAL ID：201802226468363196   整理番号：18A1073253

都市地域の5D SARトモグラフィーへの高速GLRTアルゴリズムの拡張【JST・京大機械翻訳】

Extension of a Fast GLRT Algorithm to 5D SAR Tomography of Urban Areas

著者 (3件)： Budillon Alessandra (Dipartimento di Ingegneria, Universita degli Studi di Napoli “Parthenope”, Naples 80143, Italy) ,  Johnsy Angel Caroline (Dipartimento di Ingegneria, Universita degli Studi di Napoli “Parthenope”, Naples 80143, Italy) ,  Schirinzi Gilda (Dipartimento di Ingegneria, Universita degli Studi di Napoli “Parthenope”, Naples 80143, Italy)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 8  ページ： 844  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,合成開口レーダ(SAR)トモグラフィー(TomoSAR)イメージングのための方法を解析し,CFAR(Constant False Alarm Rate)アプローチを用いて,時間変形と熱膨張を示す多重散乱体の検出を可能にした。過去10年間に,TomoSARのためのいくつかの方法が提案されている。本論文の目的は,可能な変形および/または熱膨張による相変化を考慮した複数の散乱体を検出するための統計的試験を用いて,都市域の高分解能トモグラフィSARデータについて得られた結果を提示することである。テストは,検出(PD)の確率と誤警報(PFA)の確率の観点から評価することができて,一般化尤度比検定(GLRT)の近似に基づいて,Fast-Sup-GLRTとして表示した。3Dケースにおいて著者らにより既に適用され検証されているが,ここでは5Dケースにおいて拡張され実験されている。シミュレーションおよびストリップマップTerraSAR-X(TSX)データに関する数値実験を行った。提示した結果は,採用した方法が,多数の散乱体の検出と良好な精度で位置の推定を可能にし,熱膨張と表面変形の考慮が,これらの寄与が考慮されない場合に関して,より多くの単一と二重散乱体の回復を助けることを示した。さらに,都市構造における変形の信頼できる推定を提供する方法の能力は,構造応力モニタリングにおけるその使用を示唆した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  熱膨張 ,  散乱体 ,  三次元 ,  合成開口レーダ ,  *市街地 ,  二重散乱 ,  高分解能 ,  *トモグラフィー ,  相転移 ,  *高速度 ,  画像処理
準シソーラス用語： 数値実験 ,  誤警報 ,  *一般化尤度比検定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 合成開口レーダ ,  トモグラフィー ,  レーダ検出 ,  一般化尤度比検定 ,  まばらな信号

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

引用文献 (38件)：

• Baselice, F.; Ferraioli, G.; Pascazio, V.; Schirinzi, G. Contextual information-based multichannel synthetic aperture radar interferometry: Addressing DEM reconstruction using contextual information. IEEE Signal Proc. Mag. 2014, 31, 59-68.
• Fornaro, G.; Lombardini, F.; Pauciullo, A.; Reale, D.; Viviani, F. Tomographic Processing of Interferometric SAR Data: Developments, applications, and future research perspectives. IEEE Signal Process. Mag. 2014, 31, 41-50.
• Baselice, F.; Budillon, A.; Ferraioli, G.; Pascazio, V.; Schirinzi, G. Multibaseline SAR Interferometry from Complex Data. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2014, 7, 2911-2918.
• Gabriel, A.K.; Goldstein, R.M.; Zebker, H.A. Mapping small elevation changes over large areas: Differential radar interferometry. J. Geophys. Res. 1989, 94, 9183-9191.
• Ferretti, A.; Prati, C.; Rocca, F. Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2000, 38, 2202-2212.

タイトルに関連する用語 (7件)： 都市 ,  地域 ,  SAR ,  トモグラフィー ,  GLRT ,  アルゴリズム ,  拡張