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Efficient Phase Estimation for Interferogram Stacks

Ansari, Homa und De Zan, Francesco und Bamler, Richard (2018) Efficient Phase Estimation for Interferogram Stacks. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56 (7), Seiten 4109-4125. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/TGRS.2018.2826045. ISSN 0196-2892.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
4MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8365087

Kurzfassung

Signal decorrelation poses a limitation to multipass SAR interferometry. In pursuit of overcoming this limitation to achieve high-precision deformation estimates, different techniques have been developed; with SBAS, SqueeSAR and CAESAR as the overarching schemes. These different analysis approaches raise the question of their efficiency and limitation in phase and consequently deformation estimation. This contribution firstly addresses this question and secondly proposes a new estimator with improved performance. Called Eigendecomposition based Maximum-likelihood-estimator of Interferometric phase (EMI), the proposed estimator combines the advantages of the state-of-the-art techniques. Identical to CAESAR, EMI is solved using Eigendecomposition; it is therefore computationally efficient and straightforward in implementation. Similar to SqueeSAR, EMI is a maximum-likelihood-estimator; hence it retains estimation efficiency. The computational and estimation efficiency of EMI renders it as an optimum choice for phase estimation. A further marriage of EMI with the proposed Sequential Estimator of [1] provides an efficient processing scheme tailored to the analysis of Big InSAR Data. EMI is formulated and verified in relation to the state-of-the-art approaches via mathematical formulation, simulation analysis and experiments with time series of Sentinel-1 data over the volcanic island of Vulcano, Italy.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/116285/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Efficient Phase Estimation for Interferogram Stacks
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:7 Juli 2018
Erschienen in:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:56
DOI:10.1109/TGRS.2018.2826045
Seitenbereich:Seiten 4109-4125
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:0196-2892
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Big Data, coherence matrix, covariance estimation, differential interferometric synthetic aperture radar (DIn-SAR), distributed scatterers, efficiency, error analysis, maximum-likelihood estimation, near real time processing
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
Hinterlegt von: Ansari, Homa
Hinterlegt am:04 Dez 2017 11:32
Letzte Änderung:08 Nov 2023 14:16

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