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Sequential Estimator: Toward Efficient InSAR Time Series Analysis

Ansari, Homa und De Zan, Francesco und Bamler, Richard (2017) Sequential Estimator: Toward Efficient InSAR Time Series Analysis. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55 (10), Seiten 5637-5652. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TGRS.2017.2711037. ISSN 0196-2892.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8024151/

Kurzfassung

Wide-swath Synthetic Aperture Radar (SAR) missions with short revisit times, such as Sentinel-1 and the planned NISAR and Tandem-L, provide an unprecedented wealth of Interferometric SAR (InSAR) time series. The processing of the emerging Big-Data is however challenging for the state-of-the-art InSAR analysis techniques. This contribution introduces a novel approach, named Sequential Estimator, for efficient estimation of the interferometric phase from long InSAR time series. The algorithm uses recursive estimation and analysis of the data covariance matrix via division of the data into small batches, followed by the compression of the data batches. From each compressed data batch artificial interferograms are formed, resulting in a strong data reduction. Such interferograms are used to link the “older” data batches with the most recent acquisitions and thus to reconstruct the phase time series. This scheme avoids the necessity of re-processing the entire data stack at the face of each new acquisition. It is shown that the proposed estimator introduces only negligible degradation compared to the Cramér-Rao-Lower-Bound. The estimator may therefore be adapted for high-precision Near-Real-Time processing of InSAR and accommodate the conversion of InSAR from an off-line to a monitoring geodetic tool. The performance of the Sequential Estimator is compared to the state-of-the-art techniques via simulations and application to Sentinel-1 data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/109661/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Sequential Estimator: Toward Efficient InSAR Time Series Analysis
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ansari, HomaHoma.Ansari (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4549-2497NICHT SPEZIFIZIERT
De Zan, Francescofrancesco.dezan (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bamler, Richardrichard.bamler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 September 2017
Erschienen in:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:55
DOI:10.1109/TGRS.2017.2711037
Seitenbereich:Seiten 5637-5652
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTIEEE Geoscience and Remote Sensing SocietyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:0196-2892
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Big-Data, Coherence Bias, Data Compression, Distributed Scatterers, Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInASR), Low-Rank Approximation, Maximum-Likelihood Estimation, Error Analysis.
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 Tandem-L Vorstudien (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Institut für Methodik der Fernerkundung > Leitungsbereich MF
Hinterlegt von: Ansari, Homa
Hinterlegt am:16 Dez 2016 15:00
Letzte Änderung:08 Nov 2023 15:06

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