Sentinel-1処理のための完全自動およびクラウドベースP-SBAS InSARパイプライン【JST・京大機械翻訳】

De Luca C.; Bonano M.; Casu F.; Manunta M.; Manzo M.; Meyer F.; Onorato G.; Zinno I.; Lanari R.

文献

J-GLOBAL ID：201902244130368398 整理番号：19A2721558

Sentinel-1処理のための完全自動およびクラウドベースP-SBAS InSARパイプライン【JST・京大機械翻訳】

A Fully Automatic and Cloud-Based P-SBAS DINSAR Pipeline for Sentinel-1 Processing

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著者 (9件)： , , , , , , , ,
資料名：
巻： 2019 号： IGARSS ページ： 10015-10018 発行年： 2019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)

本研究では,Sentinel-1(S1)データを利用することにより,非常に大きな面積の表面変位時系列と平均変形速度マップを生成するためのクラウドコンピューティングに基づく戦略を提示した。著者らのアプローチは,S1データアーカイブへの高速アクセス,高性能コンピューティング資源および外部測地データの同時開発に依存している。提示したパイプラインは,微分SAR干渉測定(DInSAR)並列小型BAseline Subset(P-SBAS)処理チェーンの高度なクラウドコンピューティング実装に基づいており,これにより,膨大な干渉測定Wide Swath(IWS)Sentinel-1データ量の完全教師なし処理が可能になった。特に,S1データアーカイブに関して,著者らはNASAのアラスカ衛星施設(ASF)分散アクティブアーカイブセンター(DAAC)から利益を得て,それは地球科学研究を進めるためにアマゾンWebサービス(AWS)からS1 SARデータを保存して配布した。ASF-DAACは,ダウンロード時間とシステム信頼性に関して非常に高い性能レベルに到達することを可能にした。さらに,GPS測定を毎日更新し,連続的に利用できるNevada,Reno(UNR-NGL)大学におけるNevada測地研究所のMagnet+Global GPSネットワークマップから得られた測地測定を利用した。GPS測定を用いて地域傾向を説明し,低い(構造的)と高い(局所的)周波数変形パターンをより良く識別した。提示した解は高度にスケーラブルであり,アマゾンWebサービス(AWS)環境に移動した。それは,全体の調査した区域の垂直と水平(東西)変位成分の平均変形速度地図を作り出すために,自動ルーチンに沿って実行した。開発されたパイプラインは,約150,000平方kmを超える南部California(US)の大面積にわたって取得された上昇および下降Sentinel-1アーカイブについて試験されている。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】

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計算機網 , 図形・画像処理一般

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