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X-Band/C-Band-Comparison of Ship Wake Detectability

Tings, Björn und Jacobsen, Sven und Wiehle, Stefan und Schwarz, Egbert und Daedelow, Holger (2021) X-Band/C-Band-Comparison of Ship Wake Detectability. In: 13th European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR 2021, Seiten 700-704. IEEE. EUSAR 2021, 29. Mar - 01. Apr 2021, online. ISBN 978-3-8007-5457-1. ISSN 2197-4403.

[img] PDF
2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9472637

Kurzfassung

This study presents an extension to recent ship wake detectability models based on SAR image analysis with machine learning. In contrast to our previous works, we model the detectability of certain wake components individually. The underlying data set is obtained by extracting possible ship wake signatures from SAR imagery by collocation with Automatic Identification System data. The developed detectability models are based on machine learning. They generally confirm previous findings based on simulated SAR data or qualitative image analysis. The results from our previous wake detectability model are compared to initial results from our new wake component detectability model.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/134596/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:X-Band/C-Band-Comparison of Ship Wake Detectability
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Tings, BjörnBjoern.Tings (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1945-6433NICHT SPEZIFIZIERT
Jacobsen, SvenSven.Jacobsen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4810-4186NICHT SPEZIFIZIERT
Wiehle, StefanStefan.Wiehle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1476-6261NICHT SPEZIFIZIERT
Schwarz, EgbertEgbert.Schwarz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2901-234XNICHT SPEZIFIZIERT
Daedelow, HolgerHolger.Daedelow (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:31 März 2021
Erschienen in:13th European Conference on Synthetic Aperture Radar, EUSAR 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 700-704
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTVDENICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE
ISSN:2197-4403
ISBN:978-3-8007-5457-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Synthetic Aperture Radar; wake detection; detectability model; machine learning; Support Vector Machine; ocean surface imaging
Veranstaltungstitel:EUSAR 2021
Veranstaltungsort:online
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:29. Mar - 01. Apr 2021
Veranstalter :VDE
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 - SAR-Methoden
Standort: Bremen , Neustrelitz , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > SAR-Signalverarbeitung
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Nationales Bodensegment
Hinterlegt von: Kaps, Ruth
Hinterlegt am:27 Nov 2020 10:28
Letzte Änderung:01 Sep 2022 03:00

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