統計的学習理論による災害後SAR画像からの地震被害把握の高度化

要約のみTohoku University越村俊一課

Calculation of Differential Propagation Constant Determined by Plant Morphology Using Polarimetric Measurement

The morphology of vegetation greatly impacts propagation of polarized electromagnetic wave. In order to validate this phenomenon, the mathematical relation between the differential propagation constant of forest vegetation and of its polarized echo is quantitatively derived by using backscattering power profile. The fluctuation of differential propagation constant with frequency is analyzed by combining the morphological characteristics of vegetation. The accurate copolarized data of 3–10 GHz frequency-domain of small trees are obtained by indoor wideband polarimetric measurement system. The results show that morphological characteristics of vegetation at different frequencies can be obtained by the differential propagation constant of polarized electromagnetic wave. At low frequencies, the plants with structural features presented oriented distribution. However, the plants show random distribution of the echoes at higher frequencies, which is mainly from the canopy. The research provides important information to choose the coherence models employed in the parameters retrieval of vegetations

Initial assessment of an airborne Ku-band polarimetric SAR.

Polarimetric synthetic aperture radar (SAR) has been used for a variety of dual-use research applications since the 1940's. By measuring the direction of the electric field vector from radar echoes, polarimetry may enhance an analyst's understanding of scattering effects for both earth monitoring and tactical surveillance missions. Polarimetry may provide insight into surface types, materials, or orientations for natural and man-made targets. Polarimetric measurements may also be used to enhance the contrast between scattering surfaces such as man-made objects and their surroundings. This report represents an initial assessment of the utility of, and applications for, polarimetric SAR at Ku-band for airborne or unmanned aerial systems

帯域分割多偏波CCDに基づく目標高度変化量推定法

合成開口レーダ(SAR:Synthetic Aperture Radar)はアンテナから電波を照射し，地表面の散乱係数分布を高分解能に画像化するセンサシステムである．SAR 画像は昼夜・天候を問わず取得可能であり，複素画像であるため位相情報を有する．同位相情報を用いた地表の変化検出技術としてCCD(Coherent Change Detection)がある．CCD は観測時期の異なる2 枚のSAR 画像間の経時変化を局所的な相互相関によって検出する手法で，波長よりも小さい変化を検出することが可能である．また，複数の偏波を用いて観測する多偏波SAR(Polarimetric SAR)が近年注目されている．PolSAR 画像は単一偏波では得られない目標の形状・構造に関する情報を含んでおり，目標分類・認識に有用である．更に多偏波SAR 画像をCCD に導入する研究が報告されている．代表的な解析手法として，正準相関分析に基づく変化検出法が提案されている．一般にクロス偏波は受信強度が小さく，雑音の影響を受けやすい．このため，偏波強度に関わらず，多偏波SAR 画像を解析する同手法では，強度が比較的小さい偏波データの結果に対して特性が大きく依存する．同問題を解決するため，本論文ではPolSAR 画像のパウリ分解とSNR による重み付合成に基づく変化検出指標を提案する．X バンドレーダの1/100 スケールモデル実験データによる性能評価により，従来の手法よりも提案法が検出性能に優れることを示す．一方，災害時の被害状況の把握や迅速な救助活動には，緊急車両の経路選択のために，路面の変化量の情報が必要である．そのため，変化検出と同時に高度変化量推定を行うことが求められる．これに対し，CCD モデルにおける高度変化量推定法が提案されている．同手法は，受信信号の周波数帯域を分割してコヒーレンス関数を計算し，高度変化量推定におけるアンビギュイティの除去と高精度な高度変化推定を同時に実現している．本論文では，同手法を多偏波SAR 画像に拡張した高度変化量推定法を提案する．パウリ分解を導入し，支配的な散乱成分を抽出することで，より高精度な高度変化量推定を実現する．X バンドレーダの1/100 スケールモデル実験データによって，提案法の有効性を示す．電気通信大学201