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J-GLOBAL ID：201902227695965452   整理番号：19A1770932

2つの長開口SAR取得を用いたターゲットの精密で自動的な3D絶対位置決め【JST・京大機械翻訳】

Precise and Automatic 3-D Absolute Geolocation of Targets Using Only Two Long-Aperture SAR Acquisitions

著者 (3件)： Duque Sergi (Magna Electronics Europe GmbH & Co. OHG, Muenchen, Germany) ,  Parizzi Alessandro (German Aerospace Center (DLR), Remote Sensing Technology Institute (IMF), Wes&ling, Germany) ,  De Zan Francesco (German Aerospace Center (DLR), Remote Sensing Technology Institute (IMF), Wes&ling, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 57  号： 8  ページ： 5395-5406  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,衛星から取得した高分解能合成開口レーダ(SAR)取得の対により,点ターゲットの正確な絶対的位置決めを扱った。単一SAR画像は後方散乱の二次元射影であるが,軌道曲率により分解能に依存して,いくつかの三次元情報をデフォーカス解析から抽出することができる。2番目の取得は,異なる視野角の下で同じシーンを観察して,立体幾何学的能力を追加して,デシメートルレベルでの位置決め精度を達成することができた。しかしながら,立体幾何学的解析のためには,2つの画像において正しくターゲットを整合させる必要がある。このタスクは,自動的でターゲットが高密度である場合には特に困難である。残念なことに,デフォーカスに基づく地理定位は,信頼できる目標マッチングには十分ではない。制限因子は,標高方向に数メートルの位置決め誤差を引き起こすことができる未知の対流圏遅れである。しかし,対流圏位相スクリーンが低域特性を示すことを観測し,本論文では,局所大気擾乱を統計的に同定する方法を示し,従って,成功した整合のスコアを劇的に改善した。すべてのステップは,特異なレーダ画像特性を利用し,これにより,一般的な点雲マッチングアルゴリズムを避けた。提案したアルゴリズムを,一対のTerraSAR-X星形スポットライト画像上で動作させて示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  高分解能 ,  *位置決め ,  対流圏 ,  二次元 ,  アルゴリズム ,  マッチング ,  スクリーン ,  曲率 ,  定位 ,  位相 ,  *三次元 ,  射影 ,  *開口
準シソーラス用語： デフォーカス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： SAR ,  ターゲット ,  3D