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Non-local SAR tomography for large-scale urban mapping

Shi, Yilei und Wang, Yuanyuan und Zhu, Xiao Xiang und Bamler, Richard (2019) Non-local SAR tomography for large-scale urban mapping. In: 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Seiten 1-4. IEEE. IGARSS 2019, 2019-07-28 - 2019-08-02, Yokohama, Japan. doi: 10.1109/IGARSS.2019.8897890. ISBN 978-1-5386-9154-0. ISSN 2153-7003.

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17MB

Offizielle URL: https://igarss2019.org/

Kurzfassung

Multi-baseline synthetic aperture radar (SAR) interferometric techniques, such as SAR tomography, is well established for 3-D reconstruction in the urban area. These methods usually require fairly large interferometric stacks (> 20 images) for a reliable reconstruction. Hence, they are usually not directly applicable for large-scale 3-D urban mapping using TanDEM-X data where only a few acquisitions are available in average for each city. This work proposes a new SAR tomographic processing framework to those extremely small stacks. The applicability of the algorithm is demonstrated using a TanDEM-X multi-baseline stack with five bistatic interferograms over the whole city of Munich, Germany. Systematic comparison of our result with TanDEM-X raw digital elevation models (DEM) and airborne LiDAR data shows that the relative height accuracy is two meters, which outperforms the TanDEM-X raw DEM. The promising performance of the proposed algorithm paved the first step towards high quality large-scale 3-D urban mapping.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/130831/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:so2sat
Titel:Non-local SAR tomography for large-scale urban mapping
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Shi, YileiTU-MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Yuanyuantumhttps://orcid.org/0000-0002-0586-9413NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bamler, RichardRichard.Bamler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:9 Januar 2019
Erschienen in:2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IGARSS.2019.8897890
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE
ISSN:2153-7003
ISBN:978-1-5386-9154-0
Status:veröffentlicht
Stichwörter:TomoSAR, Non-Local filtering, Robust estimator
Veranstaltungstitel:IGARSS 2019
Veranstaltungsort:Yokohama, Japan
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 Juli 2019
Veranstaltungsende:2 August 2019
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 > EO Data Science
Institut für Methodik der Fernerkundung > Leitungsbereich MF
Hinterlegt von: Wang, Yuanyuan
Hinterlegt am:21 Nov 2019 12:09
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:34

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