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An efficient algorithm for compressive sensing based SAR tomography

Shi, Yilei und Zhu, Xiao Xiang und Bamler, Richard und Yin, Wotao (2018) An efficient algorithm for compressive sensing based SAR tomography. In: Proceedings of the European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR, Seiten 1-4. VDE Verlag. EUSAR 2018, 2018-06-04 - 2018-06-07, Aachen, Germany.

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Offizielle URL: https://www.vde-verlag.de/proceedings-de/454636051.html

Kurzfassung

Modern Tomographic SAR is an advanced InSAR techniques for urban mapping, which can not only retrieve 3D spatial information but also assess the 4D temporal information, such as deformation. To retrieve the information from InSAR data, several algorithms have been developed. Among them, SL1MMER algorithms is state of the art. However, it suffers from the computational expenses and it is hard to extend to large scale practice. In this work, we propose a novel optimization algorithms for L1 regularized least square in SL1MMER, which can keep the accuracy of the optimization result and dramatically speed up the processing.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/121497/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:An efficient algorithm for compressive sensing based SAR tomography
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Shi, YileiTU-MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao XiangDLR-IMF/TUM-LMFNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bamler, Richardrichard.bamler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yin, WotaoUCLANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:4 Juni 2018
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 1-4
Verlag:VDE Verlag
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Compressive Sensing, SAR tomography, TanDEM-X, SL1MMER, L1 regularization, randomized blockwise proximal gradient
Veranstaltungstitel:EUSAR 2018
Veranstaltungsort:Aachen, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:4 Juni 2018
Veranstaltungsende:7 Juni 2018
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), R - SAR-Methoden
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Institut für Methodik der Fernerkundung > Leitungsbereich MF
Hinterlegt von: Wang, Yuanyuan
Hinterlegt am:29 Aug 2018 10:52
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:25

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