Estimation of surface topography from single polarimetric SAR imagery using RADARSAT2
Notice bibliographique
Résumé
In this paper a practical method is demonstrated for estimating terrain slopes in azimuth and ground range directions for digital elevation model (DEM) generation without any prior knowledge on the terrain by using only one single pass of polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) instead of two-pass or interferometric SAR (INSAR). The basic approach is by combing the orientation angle estimation and a shape-from-shading technique (SFS) which is mostly used by the computer vision community. In particular, when limited PolSAR data are available, this technique provides an alternative way for DEM generation. The polarization orientation angle (POA) is related to both the range and azimulh angles of the tilted surface and radar viewing angle and it can be estimated from the PolSAR data by using the circular polarization method which shows the best performance in computation efficiency and accuracy with respect to the other methods. After terrain slopes in both the range and azimuth directions have been estimated initially by the combination of the POA estimation and the SFS algorithm, a least squares method similar to that used in interferometric phase unwrapping is used to generate the topography. The least squares approach to phase unwrapping obtains an unwrapped solution by minimizing the differences between the discrete partial derivatives of the (wrapped) phase data and the discrete partial derivatives of the unwrapped solution. We illustrate our results by using the polarimetric SAR images acquired in Algeria by the RadarSAT2 (FQ19) in C-band.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».