Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Rational Polynomial Camera Modelling for SAR and Pushbroom Imaging

論文の概要: Robust Rational Polynomial Camera Modelling for SAR and Pushbroom Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13423v1
Date: Fri, 26 Feb 2021 12:16:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-03-01 17:54:00.420768
Title: Robust Rational Polynomial Camera Modelling for SAR and Pushbroom Imaging
Title（参考訳）: sarおよびpushbroomイメージングのためのロバストな有理多項式カメラモデリング
Abstract要約: Rational Polynomial Cameraモデルは、リモートセンシングにおける様々な画像取得システムを記述するために使用できる。本稿では3D-2D点対応の集合からRPCモデルを正確に導出する地形に依存しないアルゴリズムについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.494341387495622
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The Rational Polynomial Camera (RPC) model can be used to describe a variety of image acquisition systems in remote sensing, notably optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors. RPC functions relate 3D to 2D coordinates and vice versa, regardless of physical sensor specificities, which has made them an essential tool to harness satellite images in a generic way. This article describes a terrain-independent algorithm to accurately derive a RPC model from a set of 3D-2D point correspondences based on a regularized least squares fit. The performance of the method is assessed by varying the point correspondences and the size of the area that they cover. We test the algorithm on SAR and optical data, to derive RPCs from physical sensor models or from other RPC models after composition with corrective functions.
Abstract（参考訳）: Rational Polynomial Camera (RPC)モデルを使用して、リモートセンシング、特に光学および合成開口レーダ(SAR)センサーにおけるさまざまな画像取得システムを記述することができます。 RPC関数は3Dから2Dの座標を関連づけるが、物理的センサーの特異性に関係なく、一般的な方法で衛星画像を利用するのに欠かせないツールとなっている。本稿では, 正規化最小二乗の適合度に基づく3D-2D点対応の集合から, RPCモデルを正確に導出する地形に依存しないアルゴリズムについて述べる。この手法の性能は、それらがカバーする領域の大きさと点対応度を変化させて評価する。我々は,SARと光学データを用いて,物理センサモデルや補正関数を用いた合成後の他のRPCモデルからRPCを導出するアルゴリズムを検証した。

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