論文の概要: Tomographic SAR Reconstruction for Forest Height Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00903v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 16:32:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:34.367089
• Title: Tomographic SAR Reconstruction for Forest Height Estimation
• Title（参考訳）: 森林高度推定のためのトモグラフィSAR再構成
• Authors: Grace Colverd, Jumpei Takami, Laura Schade, Karol Bot, Joseph A. Gallego-Mejia,
• Abstract要約: 樹高推定は、生態学および森林学の応用において、バイオマス推定の重要な指標となる。 本研究では,SAR(Synthetic Aperture Radar)の派生である2Dシングルルックコンプレックス(SLC)画像から直接,深層学習を用いて林冠の高さを推定する。 本手法は,従来のトモグラフィ信号処理を回避し,SARキャプチャからエンド製品への遅延を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1942958779358674
• License:
• Abstract: Tree height estimation serves as an important proxy for biomass estimation in ecological and forestry applications. While traditional methods such as photogrammetry and Light Detection and Ranging (LiDAR) offer accurate height measurements, their application on a global scale is often cost-prohibitive and logistically challenging. In contrast, remote sensing techniques, particularly 3D tomographic reconstruction from Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery, provide a scalable solution for global height estimation. SAR images have been used in earth observation contexts due to their ability to work in all weathers, unobscured by clouds. In this study, we use deep learning to estimate forest canopy height directly from 2D Single Look Complex (SLC) images, a derivative of SAR. Our method attempts to bypass traditional tomographic signal processing, potentially reducing latency from SAR capture to end product. We also quantify the impact of varying numbers of SLC images on height estimation accuracy, aiming to inform future satellite operations and optimize data collection strategies. Compared to full tomographic processing combined with deep learning, our minimal method (partial processing + deep learning) falls short, with an error 16-21\% higher, highlighting the continuing relevance of geometric signal processing.
• Abstract（参考訳）: 樹高推定は、生態学および森林学の応用において、バイオマス推定の重要な指標となる。 測光法や光検出・測光法(LiDAR)のような従来の手法は正確な高度測定を提供するが、グローバルスケールでの応用はコストが抑えられ、論理的にも困難であることが多い。 対照的に、リモートセンシング技術、特に合成開口レーダ(SAR)画像からの3次元トモグラフィ再構成は、グローバルな高さ推定のためのスケーラブルなソリューションを提供する。 SAR画像は、雲によって観測されない全ての天候で作業する能力のため、地球観測の文脈で使われてきた。 本研究では,SARの派生である2Dシングルルックコンプレックス(SLC)画像から直接,深層学習を用いて林冠の高さを推定する。 本手法は,従来のトモグラフィ信号処理を回避し,SARキャプチャからエンド製品への遅延を低減する。 また,各種のSLC画像が高度推定精度に与える影響を定量化し,将来の衛星操作を知らせ,データ収集戦略を最適化することを目的とする。 深層学習と組み合わせたフルトモグラフィ処理と比較して、最小限の手法(部分処理と深層学習)は16～21倍の誤差で不足しており、幾何学的信号処理の継続的な関連性を強調している。

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