Improved Vessel Detection via Quadratic Matched Filtering and Target Parameter Estimation for Dual and Compact Polarimetric SAR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dual polarimetric (DP) and compact polarimetric (CP) SAR modes are preferred over quad-channel fully polarimetric (FP) modes for wide-area maritime domain surveillance applications because they provide twice the swath width. Recently, the multilook complex (MLC) product was introduced for RADARSAT Constellation Mission (RCM) imagery, which preserves the polarimetric phase information at a considerably lower data volume over the traditional phase-preserved single-look complex (SLC) product. From statistical theory, the optimal detector for polarimetric data has been previously derived and is known as the optimal polarimetric detector (OPD). However, for a deterministic target model, this detector cannot be applied to MLC data and is also impractical, because it requires complete a priori knowledge of the target. Instead, a suboptimal detector, known as the polarimetric whitening filter (PWF), is often used in practice. This letter proposes a new detector called “quadratic matched filter (QMF)” for CP and DP data that can be applied to MLC products for improved vessel detection over the PWF. A technique to estimate target parameters at processing time is also proposed, which can be used to estimate target parameters for both OPD and QMF. The feasibility and improved performance of the QMF detector are demonstrated through simulated receiver operating characteristic (ROC) performance analysis, and by demonstrating detection performance on an image acquired by RCM. It is shown that the QMF provides approximately 1.5 and 3 dB improvement in signal-to-clutter-plus-noise ratio (SCNR) and peak-signal-to-clutter-plus-noise ratio (PSCNR), respectively, over PWF.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle