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Estimation of Road Surface Roughness Using Airborne Synthetic Aperture Radar

Babu, Arun und Baumgartner, Stefan V. und Krieger, Gerhard und Rischioni, Lucas Germano (2022) Estimation of Road Surface Roughness Using Airborne Synthetic Aperture Radar. In: Proceedings of the European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR, Seiten 239-244. European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR), 2022-07-25 - 2022-07-28, Leipzig, Germany. ISBN 978-3-8007-5823-4. ISSN 2197-4403.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9944251

Kurzfassung

Since road surface roughness is an important factor for road safety, periodic monitoring of the road surface roughness is a necessity. Compared to the widely used costly, time-consuming and labour-intensive road surface roughness esti-mation using measurement vehicles all over the country, the potential of airborne polarimetric SAR to remotely estimate the road surface roughness is investigated in this study. The analysis of the airborne X-band polarimetric SAR datasets acquired by DLR’s F-SAR system over the Kaufbeuren and Braunschweig test sites revealed that the X-band airborne SAR datasets are sensitive to the road surface roughness. The road surface roughness results estimated using different models are discussed in this paper.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/148651/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Estimation of Road Surface Roughness Using Airborne Synthetic Aperture Radar
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Babu, ArunArun.Babu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3973-1666NICHT SPEZIFIZIERT
Baumgartner, Stefan V.Stefan.Baumgartner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8337-6825NICHT SPEZIFIZIERT
Krieger, GerhardGerhard.Krieger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4548-0285NICHT SPEZIFIZIERT
Rischioni, Lucas GermanoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:Proceedings of the European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 239-244
ISSN:2197-4403
ISBN:978-3-8007-5823-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:F-SAR, Sigma nought, Road surface roughness, Open street map, Machine learning
Veranstaltungstitel:European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR)
Veranstaltungsort:Leipzig, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:25 Juli 2022
Veranstaltungsende:28 Juli 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Radarkonzepte
Hinterlegt von: Babu, Arun
Hinterlegt am:07 Feb 2022 07:59
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:46

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