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J-GLOBAL ID：201902247360681263   整理番号：19A1677497

SAR干渉図雑音低減のためのロバスト共分散行列分解法【JST・京大機械翻訳】

SAR interferogram denoising based on robust covariance matrix decomposition

著者 (2件)： Zhao Chaoying (長安大学地質工程与測絵学院,陜西 西安 710054;地理国情監測国家測絵地理信息局工程技術研究中心,陜西 西安 710054) ,  Wang Baoxing (長安大学地質工程与測絵学院,陜西 西安,710054)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 48  号： 1  ページ： 24-33  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  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： 干渉縞雑音除去はInSAR技術応用において重要な役割を果たし,雑音低減効果が干渉縞の位相アンラッピングの誤差を引き起こし,さらにDEMまたは変形結果のエラーを引き起こす。単一散乱体散乱モデル(永久散乱体モデル)と散乱機構のみを考慮した分散散乱体モデル位相の特性を考慮して,干渉縞の信号(位相)が多重散乱体からのエコー信号(位相)を重ね合わせた。マルチベースラインSARデータ推定の共分散行列に対して固有値分解の方法を用いて、位相中のノイズを分離し、最大固有値に対応する固有ベクトル(位相)を抽出することで、干渉図のノイズ低減の目的を実現した。共分散行列推定に導入された異質点に対して,ロバスト共分散行列推定法を提案した。山西省清徐地面沈下変形区をカバーする8本の実際のTerraSARデータ試験を通じて、この方法の有効性を検証した。結果は,改良Goldsteinフィルタリング法と比較して,提案方法が,コヒーレンスと有効ターゲット点の増加の両方において,著しく改良され,特に低コヒーレンス領域で,コヒーレント点の増加のために,より多くの変形モニタリング情報が得られることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 有効性 ,  コヒーレンス ,  *干渉 ,  *ロバスト性 ,  干渉縞 ,  フィルタリング ,  固有値 ,  固有ベクトル ,  位相 ,  散乱体 ,  *雑音 ,  雑音除去 ,  散乱
準シソーラス用語： 位相アンラッピング ,  *共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： homogeneous point ,  robust estimation ,  covariance matrix decomposition ,  interferogram denoising

分類 (1件)： 測地学  (DC02000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： SAR ,  干渉 ,  雑音低減 ,  ロバスト ,  共分散行列 ,  分解法