POLSAR画像のための散乱モデル分解アルゴリズムの特性比較(計測,探査,<特集>通信技術の革新を担う学生論文)
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概要
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偏波合成開口レーダ(Polarimetric SAR: POLSAR)により取得された散乱行列の解析手法の一つに散乱モデル分解法がある.これは実験や理論から導出された散乱モデルに取得された散乱行列を当てはめることで散乱成分の電力寄与を求める手法である.現在も研究が進められており,多くの手法が提案されている.しかしながら,散乱モデル分解法は散乱モデルや電力寄与の推定方法により解析結果の電力成分比が異なり,ある観測領域に対してどの手法が最も優れているかを一概に判断することは難しい.そのため,散乱モデル分解法を用いた画像解析では各手法がどのようなターゲットの検出・分離推定に適しているかを理解しておく必要がある.本検討では,近年提案されたものを含めて代表的な散乱モデル分解法について,各々の解析手法がどのような散乱メカニズムの検出に適しているかを明らかにするため,森林領域,市街他領域のPOLSAR画像データを解析し,その解析画像の視覚的な違い,負の電力の発生,散乱電力の成分比という観点からそれぞれの特性を比較検討した.
- 2014-02-01
著者
-
山田 寛喜
新潟大学大学院 自然科学研究科
-
山口 芳雄
新潟大学大学院自然科学研究科
-
佐藤 大輔
新潟大学大学院
-
佐藤 大輔
新潟大学大学院自然科学研究科
-
渡邉 卓磨
新潟大学大学院自然科学研究科
-
パク サンウン
新潟大学大学院自然科学研究科
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