論文の概要: Cross-Polarization Fusion of VV AND VH SAR Observations for Improved Flood Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02153v1
• Date: Mon, 04 May 2026 02:35:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.108779
• Title: Cross-Polarization Fusion of VV AND VH SAR Observations for Improved Flood Mapping
• Title（参考訳）: 改良フラッドマッピングのためのVVおよびVH SAR観測のクロスポーラライゼーション融合
• Abstract要約: 本稿では,VVとVH SARの相互分極融合による洪水マッピングの改善効果について検討する。 実験により、VV-VH融合は単偏極モデルより一貫して優れていることが示された。 この結果は,災害監視アプリケーションにおけるSARベースの洪水マッピングの信頼性を高めるために,クロスポーラライズSAR融合の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3186130813218338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery is widely used for flood monitoring due to its all-weather and day-night imaging capability. However, flood mapping using single-polarization SAR data remains challenging in complex environments where surface and volume scattering coexist. In this paper, we investigate the effectiveness of cross-polarization fusion of VV and VH SAR observations for improved flood mapping. A deep learning-based segmentation framework is employed to jointly exploit complementary information from VV and VH polarizations. To ensure a fair evaluation, three configurations are compared under identical training conditions: VV only, VH only, and fused VV-VH input. Performance is assessed using standard flood mapping metrics, including Intersection over Union (IoU) and F1-score, along with qualitative visual analysis. Experimental results demonstrate that VV-VH fusion consistently outperforms single-polarization models, particularly in vegetated and heterogeneous flood regions, leading to more accurate flood boundary delineation. The findings highlight the importance of cross-polarization SAR fusion for enhancing the reliability of SAR-based flood mapping in disaster monitoring applications.
• Abstract（参考訳）: SAR(Synthetic Aperture Radar)画像は、全天候と昼夜の撮影能力のため、洪水モニタリングに広く利用されている。 しかし, 表面散乱と体積散乱が共存する複雑な環境下では, 単一偏光SARデータを用いたフラッドマッピングは依然として困難である。 本稿では,VVとVH SARの相互分極融合による洪水マッピングの改善効果について検討する。 深層学習に基づくセグメンテーションフレームワークを用いて、VVとVHの分極から補完的な情報を共同で活用する。 公平な評価を確保するため、VVのみ、VHのみ、VV-VHのみ、融合VV-VH入力の3つの構成を同一の訓練条件で比較する。 IoU(Intersection over Union)やF1スコア(F1-score)など、標準的なフラッドマッピングメトリクスと定性的視覚分析を使用して、パフォーマンスを評価する。 実験の結果、VV-VH融合は、特に植生と不均質の洪水地域では、一極化モデルよりも一貫して優れており、より正確な洪水境界のデライン化をもたらすことが示された。 この結果は,災害監視アプリケーションにおけるSARベースの洪水マッピングの信頼性を高めるために,クロスポーラライズSAR融合の重要性を浮き彫りにした。

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