論文の概要: Polarimetric Guided Nonlocal Means Covariance Matrix Estimation for Defoliation Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08976v2
• Date: Fri, 17 Jul 2020 09:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 05:25:30.011596
• Title: Polarimetric Guided Nonlocal Means Covariance Matrix Estimation for Defoliation Mapping
• Title（参考訳）: ポラリメトリック誘導非局所平均共分散行列による脱葉写像の推定
• Authors: J{\o}rgen A. Agersborg, Stian Normann Anfinsen and Jane Uhd Jepsen
• Abstract要約: ツンドラ・フォレスト・エコトンにおける樹木の高分解能剥離と再成長マッピングを実現するために,合成開口レーダ(SAR)データを用いた可能性について検討した。 航空写真を用いて、生きた森林を持つ4つの地域と枯木を持つ4つの地域を同定した。 従来のスペックルフィルタ法よりも高い分類精度が99.7 %以上あり、光学データに基づく分類精度と同等である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study we investigate the potential for using synthetic aperture radar (SAR) data to provide high resolution defoliation and regrowth mapping of trees in the tundra-forest ecotone. Using aerial photographs, four areas with live forest and four areas with dead trees were identified. Quad-polarimetric SAR data from RADARSAT-2 was collected from the same area, and the complex multilook polarimetric covariance matrix was calculated using a novel extension of guided nonlocal means speckle filtering. The nonlocal approach allows us to preserve the high spatial resolution of single-look complex data, which is essential for accurate mapping of the sparsely scattered trees in the study area. Using a standard random forest classification algorithm, our filtering results in over $99.7 \%$ classification accuracy, higher than traditional speckle filtering methods, and on par with the classification accuracy based on optical data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では合成開口レーダ(SAR)データを用いてツンドラ-フォレストエコトンにおける樹木の高分解能剥離と再成長マッピングを行う可能性について検討した。 航空写真を用いて、生きた森林を持つ4つの地域と枯木を持つ4つの地域を同定した。 RADARSAT-2からの4次偏光SARデータを同じ領域から収集し, ガイド付き非局所平均スペックルフィルタの新たな拡張を用いて複素多視点偏光共分散行列を算出した。 非局所的手法により,研究領域に散在する散在樹の正確なマッピングに欠かせない,単一視点複素データの高空間分解能を維持できる。 標準的なランダム森林分類アルゴリズムを用いて,分類精度99.7 %以上,従来のスペックルフィルタリング法よりも高く,光学データに基づく分類精度に匹敵する結果を得た。

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