Improved Vessel Detection via Quadratic Matched Filtering and Target Parameter Estimation for Dual and Compact Polarimetric SAR
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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».