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The robust InSAR optimization framework with application to monitoring cities on volcanoes

Wang, Yuanyuan und Zhu, Xiao Xiang (2015) The robust InSAR optimization framework with application to monitoring cities on volcanoes. JURSE 2015, 30 March - 1 April 2015, Lausanne, Switzerland. (eingereichter Beitrag)

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Kurzfassung

This paper introduces the Robust InSAR Optimization (RIO) framework to the multi-pass InSAR techniques, such as PSI, SqueeSAR and TomoSAR whose current optimal estimators were derived based on the assumption of Gaussian distributed stationary data, with seldom attention towards their robustness. The RIO framework effectively tackles two common problems in the multi-pass InSAR techniques: 1. treatment of images with bad quality, especially those with large uncompensated atmospheric phase, and 2. the covariance matrix estimation of non-stationary distributed scatterer (DS). The former problem is dealt with using a robust M-estimator which effectively down-weight the images that heavily violate the model, and the latter is addresses with a new method: the Rank M-Estimator (RME) by which the covariance is estimated using the rank of the DS. RME requires no flattening/estimation of the interferometric phase, thanks to the property of mean invariance of rank. The robustness of RME is achieved by using an M-estimator, i.e. amplitude-based weighing function in covariance estimation. The RIO framework can be easily extended to most of the multi-pass InSAR techniques.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/93038/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:The robust InSAR optimization framework with application to monitoring cities on volcanoes
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wang, YuanyuanTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2015
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:eingereichter Beitrag
Stichwörter:robust estimation, M-estimator, rank covariance matrix, D-InSAR, InSAR
Veranstaltungstitel:JURSE 2015
Veranstaltungsort:Lausanne, Switzerland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:30 March - 1 April 2015
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:04 Dez 2014 16:39
Letzte Änderung:30 Jan 2015 10:30

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