| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:OCENJEVANJE VLAŽNOSTI IZ RADARSKIH SLIK SAR
Avtorji:ID Kseneman, Matej (Avtor)
ID Gleich, Dušan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Čučej, Žarko (Komentor)
Datoteke:.pdf DR_Kseneman_Matej_2012.pdf (13,00 MB)
MD5: F83B41AE28A0AC623C486A824054669B
PID: 20.500.12556/dkum/8723b117-d9e1-4f07-940f-6453f3b8ca3c
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorska disertacija
Tipologija:2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Doktorska disertacija podaja ocenjevanje vlažnosti tal iz podatkov radarja z umetno odprtino (ang. Synthetic Aperture Radar – SAR), kar se izvaja s pretvorbo koeficienta povratnega sipanja radarskih mikrovalov v relativno dielektrično konstanto, preko katere se le-ta pretvori v nam razumljivejšo pro-storninsko vlažnost tal. Novost, ki jo podajam v doktorski disertaciji, je vpeljava novega modela na področju ocenjevanja vlažnosti tal. Predlagani model deluje v pasu X radarskih mikrovalov, pri katerem smo poleg odprtih površin upoštevali tudi prekritost z nizko vegetacijo. Delovanje algoritma ocenjevanja vlažnosti tal primerjamo z merjenimi podatki terenskih meritev, medtem ko koeficiente povratnega sipanja pridobimo iz visoko-ločljivih TerraSAR-X slik SAR z različnimi parametri radarja SAR, kar zajema različne vpadne kote, polarizacijo in razdaljno pasovno širino. V sklopu disertacije predlagamo dva modela, izmed katerih je prvi osnovan na Shi pol-empiričnemu modelu in deluje le na odprtih površinah oz. področjih brez prisotnosti vegetacije. Ta model modifici-ramo z vpeljavo novih koeficientov modela, ki jih določimo z regresijskimi metodami v kombinaciji s terenskimi meritvami, kjer uporabimo algoritem minimalne povprečne kvadratne napake. Drugi, splošnejši model, ki deluje tudi na področjih prekritih z nizko vegetacijo, je osnovan na modelu »voda-oblak«, kateremu je v osnovi dodan še dodaten t.i. vegetacijski člen, ki nam omogoča ocenjevanje vlažnosti tal tudi na predelih, kjer se nahaja nizka rast vegetacije. Ocenjevanje vlažnosti je poleg parametrov radarja odvisno še od hrapavosti površja, le to pa smo upoštevali v obliki parametra RMS višine. Preostala parametra predstavljata še delno prekritost z vegetacijo in Fresnelov refleksijski koeficient. Ker ti parametri vnaprej niso znani, smo model zapisali v matrični obliki, tako da lahko model vpeljemo v iterativno shemo regularizacije Tikhonova. Algoritem za ocenjevanje neznanih parametrov tal izhaja iz dobrih lastnosti regularizacije slik, kjer želimo s parametri regularizacije odpraviti ali kompenzirati efekte korelacijske dolžine in korelacijske funkcije. Eksperimentalni rezultati so pokazali uporabnost obeh modelov, vendar primerjava modelov kaže, da pri rezultatih prednjači predlagan dvokomponentni model, osnovan na modelu voda-oblak z iterativno regularizacijo Tikhonova.
Ključne besede:Ocenjevanje vlažnosti tal, TerraSAR-X satelit, regularizacija Tikhonova, empirični model
Kraj izida:Maribor
Založnik:[M. Kseneman]
Leto izida:2012
PID:20.500.12556/DKUM-37045 Novo okno
UDK:004
COBISS.SI-ID:262816512 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:HQQA0NQB
Datum objave v DKUM:06.08.2012
Število ogledov:2314
Število prenosov:312
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:SOIL-MOISTURE ESTIMATION FROM SAR IMAGES
Opis:This dissertation presents soil-moisture estimation from Synthetic Aperture Radar (SAR) images, where backscattering coefficient is transformed into relative dielectric constant from which it is pos-sible to retrieve volumetric soil-moisture values. The novelty of this dissertation is a development of a new soil-moisture parameter retrieval model. The proposed model works at X-band microwave radiation, and is composed from bare-soil estimation with additional correction part for small vegeta-tion. The soil-moisture estimation algorithm is compared with in-situ measurements collected simulta-neously to image acquisitions. For this dissertation high-resolution spot-light TerraSAR-X images were collected under different radar parameters, which include: various incidence angles, polarizations and range bandwidths. In this dissertation two different soil moisture estimation models are proposed, where the first one is based on the Shi semi-empirical model, thus it only works on bare-soil surfaces. The Shi semi-empirical model is modified in a sense, that new polynomials are introduced in the Shi model equation. Polynomial parameters are later determined using real synthetic aperture radar images represented as backscattering coefficients and in-situ measurement values. The second proposed model is more general model, because it is able to estimate soil-moisture from areas with small vegetation and is based on the water-cloud model. The soil-moisture is not only dependent on radar parameters, but also on soil surface roughness, that can be described with surface RMS height, correlation length, and correlation’s function. The other unknown parameters are vegetation fractional part and Fresnel’s reflectivity coefficient. The idea of the proposed model is that it is possible to estimate unknown parameters by using good properties of data restoration techniques, for which this dissertation relies on the Tikhonov regularization. This regularization estimates the unknown soil moisture parameters, where regularization parameters should cancel out or compensate the correla-tion length and correlation’s function. Experimental results showed that the proposed models provide good results for estimating soil-moisture on bare-soils and areas with small vegetation. However, the results show far superior estimation accuracy for the proposed two component model based on water-cloud model with Tikhonov regularization scheme.
Ključne besede:Soil-moisture estimation, TerraSAR-X satellite, Tikhonov regularization, empirical model


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici