Reducing patch-like Errors in SAR offset tracking displacements using logarithmic transformation and a weighted NCC algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Pixel offset tracking (OT) algorithm is a useful tool for measuring large surface displacements by matching amplitudes in master and slave synthetic aperture radar (SAR) images. However, strong backscatters can cause homogeneous errors within a matching window (referred to as patch-like errors) in traditional OT processing, thereby misleading the interpretation of displacement events, especially over a small area. In this letter, we proposed an improved SAR OT algorithm to reduce patch-like errors. In which, a logarithmic transformation was firstly utilized to narrow the SAR amplitude range between strong and weak back scatterers. Strong backscatters causing patch-like errors were then statistically detected with an indicator of median absolute deviation. Finally, those strong backscatters were excluded from SAR OT processing using a weighted normalized cross-correlation scheme, in order to reduce the caused patch-like errors. Two real data tests over the Shuozhou and Yulin coal mining areas, China, suggest that the mean accuracy of the displacements estimated by the presented method improved about 30%, with respect to that estimated by the traditional OT algorithm. The proposed SAR OT algorithm offers a robust option to measure large displacements, especially over a small area, associated with anthropologic or geophysical activities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».