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J-GLOBAL ID：202102230007917582   整理番号：21A2453108

SAR画像における後流パターン認識による船舶検出技術の予備結果【JST・京大機械翻訳】

Preliminary Results of Ship Detection Technique by Wake Pattern Recognition in SAR Images

著者 (1件)： Graziano Maria Daniela (Department of Industrial Engineering, University of Naples “Federico II”, Piazzale Tecchio, 80, 80125 Naples, Italy)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 18  ページ： 2869  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,実際のMaritime Situational Awarenessの改善のために,国境セキュリティの国際機関がいる。本論文では,不法なアフェアにおける利用が強く増加している,高速ボートの検出技術の予備的結果を示した。それらの検出は非常に困難である。(i)それらのエコーはSAR画像では可視ではなく,(ii)不法な活動が光センサを使用しない夜間に行われる。しかし,それらの後流は,数キロメートルのSAR画像において非常に持続的で,範囲である。したがって,原稿は,伴流署名に基づく船舶検出のための革新的決定論的方法論を示す。最初に,その存在が2段階で検証される,後流によって交差するピクセルを同定した。検証の最初のレベルは,伴流成分がそれらのバックグラウンドに関してどのように顕著であるかを推定した。検証の第2レベルは,隣接画素間の伴流の存在を利用する。このアプローチをTerraSAR-Xミッションにより画像化した船舶に適用し,同じ特徴のゴーストボートを示した。結果は,提案したアプローチの可能性を強調し,また,その予備後流検出スクリーニングを,異なる技法によって行うハイブリッドシステムにおける次の段階として考えることができる。Copyright 2021 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： *伴流 ,  *パターン認識 ,  *船舶 ,  ボート ,  国際機関 ,  画素 ,  *検出法 ,  ゴースト ,  スクリーニング ,  光センサ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 画像化 ,  ハイブリッドシステム ,  *SAR画像 ,  TerraSAR-X , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 海上状況意識 ,  船舶検出 ,  SAR画像 ,  伴流検出

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H)

引用文献 (37件)：

• NATO-MSA. Available online: https://www.coecsw.org/our-work/projects/maritime-situational-awareness/ (accessed on 27 June 2020). Call H2020 1. Available online: https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/opportunities/topic-details/edidp-msc-is-2020 (accessed on 29 June 2020). Call H2020 2. Available online: https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/portal/screen/opportunities/topic-details/su-bes03-2018-2019-2020 (accessed on 29 June 2020).
• Kanjir, U.; Greidanus, H.; Oštir, K. Vessel detection and classification from spaceborne optical images: A literature survey. Remote Sens. Environ. 2018, 207, 1-26.
• Greidanus, H.; Alvarez, M.; Santamaria, C.; Thoorens, F.-X.; Kourti, N.; Argentieri, P. The SUMO Ship Detector Algorithm for Satellite Radar Images. Remote Sens. 2017, 9, 246.
• Greidanus, H. Satellite imaging for maritime surveillance of the European seas. In Remote Sensing of the European Seas; Springer: Dordrecht, The Netherlands, 2008; ISBN 9781402067716.
• Vachon, P.W.; Kabatoff, C.; Quinn, R. Operational ship detection in Canada using RADARSAT. In Proceedings of the 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, Quebec City, QC, Canada, 13-18 July 2014; pp. 998-1001.

タイトルに関連する用語 (4件)： SAR画像 ,  後流 ,  パターン認識 ,  船舶