A radargrammetric model for high resolution SAR imagery
Notice bibliographique
Résumé
Digital Surface and Terrain Models (DSMs/DTMs) have large relevance in some territorial applications, such as topographic mapping, spatial and temporal change detection, feature extraction and data visualization. DSMs/DTMs extraction from satellite stereo pair offers some advantages, among which low cost, speed of data acquisition and processing, surveys of critical areas, easy monitoring of wide areas, availability of several commercial software and algorithms for data processing. In particular, the DSMs generation from Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery offers the significant advantage of possible data acquisition during the night and in presence of clouds. \nThe availability of new high resolution SAR spaceborne sensors as COSMO-SkyMed (Italian), TerraSAR-X (German) and RADARSAT-2 (Canadian) offers new interesting potentialities for the acquisition of data useful for the generation of DSMs following the radargrammetric approach, based at least on a couple of images of the same area acquired from two different points of view as for the standard photogrammetry applied to optical imagery.\nThe aim of this work was the development and the implementation of an original rigorous radargrammetric model for the orientation of SAR imagery, suited for the subsequent DSM generation. The model performs a 3D orientation based on two range and two zero-Doppler equations starting from SAR stereo pairs in slant range and zero-Doppler projection, acquired in SpotLight mode, that is at the highest resolution presently available (1 m ground resolution).\nThe model has been implemented in SISAR (Software per Immagini Satellitari ad Alta Risoluzione), a scientific software developed at Geodesy and Geomatic Institute of the University of Rome “La Sapienza”. This software was at first devoted to the orientation of high resolution optical imagery, and in the last year it has been extended also to SAR imagery. \nMoreover a tool for the SAR Rational Polynomial Coefficients (RPCs) generation has been implemented in SISAR software, similarly to the one already developed for the optical sensors. \nThe possibility to generate RPCs starting from a rigorous model sounds of particular interest since, at present, the most part of SAR imagery is not supplied with RPCs, although the Rational Polynomial Functions (RPFs) model is available in several commercial software. The RPCs can be an useful tool in place of the rigorous model in processes as the image orthorectification/geocoding or the DSMs generation, since the RPFs model is very simple and fast to be applied.\nThe model implemented has been tested on COSMO-SkyMed and on TerraSAR-X SpotLight imagery, showing that a vertical accuracy at level of better than 3 m is achievable even with quite few Ground Control Points.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 0,008 |
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 ».