A review of synthetic-aperture radar image formation algorithms and implementations: a computational perspective

Designing synthetic-aperture radar image formation systems can be challenging due to the numerous options of algorithms and devices that can be used. There are many SAR image formation algorithms, such as backprojection, matched-filter, polar format, Range–Doppler and chirp scaling algorithms. Each algorithm presents its own advantages and disadvantages considering efficiency and image quality; thus, we aim to introduce some of the most common SAR image formation algorithms and compare them based on these two aspects. Depending on the requisites of each individual system and implementation, there are many device options to choose from, for in stance, FPGAs, GPUs, CPUs, many-core CPUs, and microcontrollers. We present a review of the state of the art of SAR imaging systems implementations. We also compare such implementations in terms of power consumption, execution time, and image quality for the different algorithms used.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Diseño e implementación del procesamiento de señales SAR para estimación de la altura forestal

En el presente proyecto de tesis, se diseña e implementa el procesamiento SAR para estimación de la altura forestal, parámetro indispensable para el cálculo de la biomasa; el cual es una alternativa de gran utilidad para el proyecto “Desarrollo de tecnologías basadas en UAV para el uso de radar de apertura sintética para la estimación de la cobertura forestal en selva alta del distrito de Santa Ana en la Convención” que se realiza en la Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. La implementación del procesamiento para la generación de imágenes SAR, se realizó determinando la calidad de enfoque del algoritmo Omega-k cuyos parámetros son: resolución espacial, ISLR y PSLR. La implementación del algoritmo Omega-k se validó utilizando datos crudos SAR simulados, datos crudos SAR adquiridos por el satélite ERS-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA), y los datos MicroASAR (Edwards, et al., 2008) por cortesía de David G. Long de Brigham Young University (Long & Stringham, 2011). Finalmente, se implementó el procesamiento utilizando la técnica de la interferometría SAR verificando con imágenes obtenidas a través del enfoque de datos crudos SAR maestro y esclavo. Adicionalmente, se validó con imágenes SAR Quad-Pol (Polarizaciones HH, HV, VH y VV) de árboles simulados con parámetros iniciales del sistema E-SAR utilizando el software PolSARproSim V6.0 desarrollado por el Dr. Mark L. Williams para la Agencia Espacial Europea

The MicroAsar experiment on CASIE-09

unmanned aircraft system (UAS) over the Arctic Ocean for a number of long-distance flights from Svalbard Island. In addition to other instruments, the UAS carried a small C-band synthetic aperture radar (SAR) known as MicroASAR to image sea ice roughness at 1 m resolution. This paper briefly describes the SAR, its role in CASIE-09, and presents sample SAR image results. Index Terms—sea ice, synthetic aperture radar, UAS I