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Forest Analysis Using SAR Tomography and Maximum Likelihood Inspired Spectral Estimation

Martin del Campo Becerra, Gustavo Daniel und Nannini, Matteo und Reigber, Andreas (2018) Forest Analysis Using SAR Tomography and Maximum Likelihood Inspired Spectral Estimation. In: Proceedings of the European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR, Seiten 1-5. VDE Verlag. European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR), 2018-06-04 - 2018-06-07, Aachen, Germany. ISBN 978-3-8007-4636-1. ISSN 2197-4403.

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Kurzfassung

This paper treats the synthetic aperture radar (SAR) tomography (TomoSAR) non-linear inverse problem, within the framework of maximum likelihood (ML) estimation theory. In this context, a novel non-parametric spectral analysis (SA) technique, addressed in a closed fixed-point iterative fashion, is presented. The main goal of the proposed approach is to provide resolution-enhancement, with suppression of artifacts and ambiguity levels re-duction, to an initial estimate of the continuous power spectrum pattern (PSP), retrieved using the celebrated matched spatial filter (MSF) beamforming technique. The feature enhancing capabilities of the proposed method are corroborated via processing L-band airborne multi-baseline SAR data of the German Aerospace Center (DLR), acquired by the F-SAR system over the forested test site of Froschham, Germany, in 2017.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/119379/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Forest Analysis Using SAR Tomography and Maximum Likelihood Inspired Spectral Estimation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Martin del Campo Becerra, Gustavo DanielGustavo.MartindelCampoBecerra (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1642-6068NICHT SPEZIFIZIERT
Nannini, Matteomatteo.nannini (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3523-9639NICHT SPEZIFIZIERT
Reigber, AndreasAndreas.Reigber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2118-5046NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:6 Juni 2018
Erschienen in:Proceedings of the European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-5
Verlag:VDE Verlag
ISSN:2197-4403
ISBN:978-3-8007-4636-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Synthetic aperture radar (SAR) tomography (TomoSAR), maximum likelihood (ML)
Veranstaltungstitel:European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR)
Veranstaltungsort:Aachen, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 Juni 2018
Veranstaltungsende:7 Juni 2018
Veranstalter :VDE
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 - Flugzeug-SAR
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Martin del Campo Becerra, Gustavo
Hinterlegt am:26 Mär 2018 11:31
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:23

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