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Robust object-based multi-baseline InSAR

Kang, Jian und Wang, Yuanyuan und Körner, Marco und Zhu, Xiao Xiang (2017) Robust object-based multi-baseline InSAR. In: FRINGE 2017, Seiten 1-9. FRINGE 2017, 2017-06-05 - 2017-06-09, Helsinki, Finland.

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Kurzfassung

Deformation monitoring by multi-baseline repeat-pass synthetic aperture radar (SAR) interferometry is so far the only imaging-based method to assess millimeter-level deformation over large areas from space. Past research mostly focused on the optimal deformation parameters retrieval on a pixel-basis. Only until recently, the first demonstration of object-based urban infrastructures monitoring by fusing SAR interferometry (InSAR) and the semantic classification labels derived from optical images was presented in [1]–[3]. This paper demonstrates a general framework for object-based InSAR parameters retrieval where the estimation of the parameters is achieved in an object-level instead of pixel-wisely. Furthermore, to handle outliers in real data, a robust phase recovery step in prior to the parameters inversion is also introduced. The proposed method outperforms the current pixel-wised estimators, e.g. periodogram, by a factor of as much as several dozens in the accuracy of the linear deformation estimates. [1] Y. Wang and X. X. Zhu, “Fusing Meter-Resolution 4-D InSAR Point Clouds and Optical Images for Semantic Urban Infrastructure Monitoring,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2016. [2] Y. Wang and X. X. Zhu, “InSAR Forensics: Tracing InSAR Scatterers in High Resolution Optical Image,” presented at the Fringe 2015, 2015. [3] Y. Wang and X. X. Zhu, “Semantic Fusion of SAR Interferometry and Optical Image with Application to Urban Infrastructure Monitoring,” presented at the CMRT, France, La Grande Motte, France, 2015.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/113970/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Robust object-based multi-baseline InSAR
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kang, JiantumNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, YuanyuantumNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Körner, Marcomarco.koerner (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangdlr-imf/tum-lmfNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:FRINGE 2017
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Object-based, deformation, InSAR, PSI, TomoSAR
Veranstaltungstitel:FRINGE 2017
Veranstaltungsort:Helsinki, Finland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Juni 2017
Veranstaltungsende:9 Juni 2017
Veranstalter :ESA
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Hinterlegt von: Wang, Yuanyuan
Hinterlegt am:13 Sep 2017 13:29
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:18

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