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J-GLOBAL ID：201802246972897081   整理番号：18A1839662

空間クラスタ化シード成長アルゴリズムに基づくアレイ干渉SAR点雲フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Array-interferometric Synthetic Aperture Radar Point Cloud Filtering Based on Spatial Clustering Seed Growth Algorithm

著者 (4件)： Wang Song (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室北京 100190;中国科学院大学北京 100049) ,  Zhang Fubo (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室北京 100190) ,  Chen Longyong (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室北京 100190;中国科学院大学北京 100049) ,  Liang Xingdong (中国科学院電子学研究所微波成像技術重点実験室北京 100190;中国科学院大学北京 100049)
資料名： Leida Xuebao  (Leida Xuebao)
巻： 7  号： 3  ページ： 355-363  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2709A  ISSN： 2095-283X  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： アレイ干渉合成開口レーダ(SAR)は,マルチアンテナを配置し,方位角方向の合成開口と斜め方向の大きな帯域幅信号を組み合わせることにより,3次元分解能を持つ。複数の要素が高距離の空間サンプリングを保証でき、干渉SAR(InterferometricSAR,InSAR)測量中の畳み込み問題を解決でき、観測シーンの3次元イメージングを実現した。しかし、シーン領域の3次元点雲の分布には、多くの雑点が存在し、高程方向誤差が大きいため、従来のレーザレーダ(LightDetectionAndRanging,LiDAR)点雲フィルタリング方法はアレイ干渉SAR点雲のフィルタリング処理に適用できない。この問題を解決するために,空間クラスタ化シード成長アルゴリズムに基づくアレイ干渉SARポイントクラウドフィルタリングアルゴリズムを提案し,密度および高さ二重閾値を用いて密度-高さ画像を生成し,画像処理手段により小型雑点を除去し,空間クラスタ化種子成長アルゴリズムを利用して,植生を点雲データから除去した。ポイントクラウドフィルタリング処理を達成した。国内の初めての航空機搭載アレイ干渉SARの実験データを利用して、従来のLiDARフィルタリング方法との比較により、本論文のアルゴリズムの有効性を検証し、後続の建物の抽出と精細化処理に保障を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  画像 ,  畳込み ,  三次元 ,  画像処理 ,  *アルゴリズム ,  開口 ,  方位角 ,  分解能 ,  *クラスタ化 ,  帯域幅 ,  *干渉 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  航空機搭載 ,  *InSAR , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (7件)： クラスタ化 ,  成長 ,  アルゴリズム ,  アレイ ,  干渉SAR ,  点雲 ,  フィルタリング