SAR and optical image fusion for urban infrastructure detection and monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) and Optical sensors, are one of the main sources of Earth observation in the present age. Both the data types have their inherent advantages and disadvantages. Spaceborne Optical sensor are restricted by clouds but can offer strong information content in ideal conditions. On the other hand, SAR sensors rely on their own energy and can see through clouds. SAR is potentially an all-weather day/night imager. But SAR sensors have limitations in terms of data collection geometry and algorithmic approximations. Both sensors offer complimentary information for exploitation in data fusion for enhanced results. This research is focused on capitalizing the fusion potential for spaceborne High resolution SAR and Optical data in urban settings. The fusion of high reflection of SAR energy from urban areas and optical features of such areas can be combined to enhance the urban infrastructure detection and monitoring in a SAR/Optical fused scenario. SAR/Optical fusion can take place at three levels 1) pixel level, 2) feature level; and 3) information level. Pixel level fusion is often considered most difficult for high resolution data as precise registration up to subpixel level is required and even slight misregistration results in unfavorable circumstances. Simon Fraser University (SFU) Burnaby Mountain Campus has been chosen for area of interest because of its ongoing student housing and university infrastructure developmental projects. TerraSAR-X High Resolution Spotlight (TSX-HS) Single Look Complex (SLC) images of 1.0 m resolution have continuously being acquired over SFU; along with high resolution Optical (RGB) and Infrared (IR) images (3.0 m resolution each) from “The Planet” acquisitions. Limited high-resolution images from “Google Earth” (GE) in the coinciding period of TSX-HS acquisitions were also acquired for the study. Six fusion techniques have been studied for urban infrastructure detection and have been categorized based on their performance. Precision change maps will be created based on time series analysis for SAR/optical fused data in conjunction with Interferometric SAR (InSAR) analysis to study the long-term effect of urban infrastructure developments over a period of two years.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».