Efficient SAR Raw Data Compression in Frequency Domain

SAR raw data compression is necessary to reduce huge amounts of SAR data for a memory on board a satellite, space shuttle or aircraft and for later downlink to a ground station. In view of interferometric and polarimetric applications for SAR data, it becomes more and more important to pay attention to phase errors caused by data compression. Herein, a detailed comparison of block adaptive quantization in time domain (BAQ) and in frequency domain (FFT-BAQ) is given. Inclusion of raw data compression in the processing chain allows an efficient use of the FFT-BAQ and makes implementation for on-board data compression feasible. The FFT-BAQ outperforms the BAQ in terms of signal-to-quantization noise ratio and phase error and allows a direct decimation of the oversampled data equivalent to FIR-filtering in time domain. Impacts on interferometric phase and coherency are also given

Wavelet based ScanSAR Image Compression Minimizing Block Effects

ScanSAR images are important products of modern spaceborne SAR systems. A wide swath is covered during one single data take. Usual processing of ScanSAR images with a high number of looks not only reduces speckle but also leads to data compression. However, the amount of data can be further reduced, if an appropriate ScanSAR data compression is applied. In our paper, we propose a new wavelet based compression technique, which adapts to the ac energy distribution in ScanSAR images and minimizes artifacts due to compression. Special attention is paid to reduce block effects. Our technique is tested on ScanSAR data of RADARSAT and the SIR-C space shuttle mission. Compressing the SIR-C ScanSAR scene of Chickasha/Oklahoma, USA with factor 1:8, we achieve an improvement in the overall signal-to-distorsion-noise ratio (SDNR) from 29.7 dB to 48.03 dB

Realisierung eines Block Adaptive Quantizers mit Fuzzy Logic fuer den Einsatz in einem Synthetik-Apertur-Radar.

Mittels eines Block Adaptive Quantizer koennen Rohdaten des Synthetik-Apertur-Radars ohne Verschlechterung der Aufloesung um den Faktor 4 reduziert werden. Die Bestimmung der Quantisierungskennlinie und die Quantisierung erfolgen hier mit Fuzzy Logic. Damit erhaelt man detailliertere Informationen ueber die Datenstruktur und erhaelt die Moeglichkeit, flexibler zu quantisieren

Subaperturverfahren mit Presumming fuer die Rangeprozessierung zur Echtzeit-Bewegungskompensation.

Diese Arbeit befasst sich mit der Verarbeitung der Radarrohdaten in Range (Entfernungsrichtung senkrecht zur Flugrichtung) fuer die Bewegungskompensation des E-SARs. Dabei werden in erster Linie die Einfluesse eines Tiefpassfilters (Presumming) auf die Guete des im Anschluss daran mit verschiedenen Verfahren gefilterten Signals untersucht

Realisierung der Presumming-Einheit fuer die Rangeprozessierung und zur Echtzeit-Bewegungskompensation.

Fuer das ESAR wird ein Echtzeitprozessor entwickelt. Die Radardaten sollen ON-LINE komprimiert und eine Bewegungskompensation durchgefuehrt werden. Die Datenreduktion wird nach den A/D-Wandlern durch die hier beschriebene Presummingeinheit erreicht. Sie bildet die Schnittstelle zum Range Prozessor und zu den Einheiten der Bewegungskompression

Automatische Klassifizierung von E-SAR-Daten zur Kartierung von Überflutungsflächen in den Rheinauen

Im Rahmen dieses Vortrags wird ein neues Verfahren für eine automatische Klassifizierung von E-SAR-Daten vorgestellt. Den Kern des Klassifikationsverfahrens stellt ein lernfähiges Fuzzy-System dar. Es erlaubt dem Nutzer, genau die Objekte vorzugeben, die klassifiziert werden sollen. Die Auswertung der SAR-Daten orientiert sich damit so eng wie möglich am Bedarf des Anwenders. Nicht ein starres System soll entworfen werden, das alles kann, sondern ein flexibles "Radarauge", das sich an die jeweilige Aufgabe bestmöglich anpaßt

Neuronale Netze und Fuzzy Logic in der Mikrowellen-Technologie?

Fuer eine verbesserte, intelligente Signalverarbeitung erscheint es sinnvoll, neue Technologien nicht ausser acht zu lassen. Neuronale Netze und Fuzzy Logic erlauben insbesondere dort Loesungen, wo mathematische Modelle zum Teil oder gaenzlich fehlen. Hier werden einmal Grundlagen zum Gedankengut beider Themenkreise vorgetragen und zum anderen wird versucht, Anwendungsmoeglichkeiten innerhalb der digitalen Signalverarbeitung aufzuzeigen

Adaptive SAR Image Compression in Wavelet Domain

Synthetic Aperture Radar (SAR) provides valuable information for the remote sensing community. Polarimetry and interferometry are most important applications. They require amplitude and phase information of complex SAR data. Here, we propose a flexible phase preserving algorithm (FLECS) to compress these complex SAR data. Flexibility allows adjustment of compression ratio to the application's requirements. Adaptability of the algorithm ensures a signal-to-distortion-noise ratio and a phase error, which is nearly independent from image contents. The algorithm uses wavelet transform for energy packing and linear quantization for lossy compression in transform domain. In case of separately performed phase compression vector quantization is applied

On-Board SAR Processing - ScanSAR Data Compression

This work gives reasons for using the selected algorithm for ScanSAR image compression. The algorithm is descibed in detail together with experimental results of our detailed study. Results in terms of signal-to-distorsion-noise ratios (SDNR) and phase errors (standard deviation) are compared to results gained upon stripmap SAR images