Das Thema dieser Arbeit ist die tomographische SAR Inversion zur Beobachtung urbaner Infrastruktur mit sehr hoher räumlicher Auflösung. Es wird die tomographische Inversion mit TerraSAR-X Spotlight-Daten demonstriert und eine 3-D und 4-D Karte eines gesamten Innenstadtgebiets mit Hochhäusern abgeleitet, einschließlich der Auflösung von Layover und der Erfassung von Gebäudedeformationen. Ein Compressive Sensing basierter Schätzer (SL1MMER) wird zur tomographischen Inversion unter Berücksichtigung der „sparsity“ des Signals entwickelt. Eine systematische Leistungsbewertung des Algorithmus hinsichtlich Höhenschätzgenauigkeit, Überauflösung und Robustheit wird durchgeführt. Ein generalisierte „Time Warp“ Methode wird entwickelt, welche es ermöglicht, nichtlineare multi-modale Bewegungen zu schätzen. Alle entwickelten Algorithmen werden sowohl in Simulationen wie auch durch Verarbeitung großer realer TerraSAR-X-Datenstapel validiert.
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Das Thema dieser Arbeit ist die tomographische SAR Inversion zur Beobachtung urbaner Infrastruktur mit sehr hoher räumlicher Auflösung. Es wird die tomographische Inversion mit TerraSAR-X Spotlight-Daten demonstriert und eine 3-D und 4-D Karte eines gesamten Innenstadtgebiets mit Hochhäusern abgeleitet, einschließlich der Auflösung von Layover und der Erfassung von Gebäudedeformationen. Ein Compressive Sensing basierter Schätzer (SL1MMER) wird zur tomographischen Inversion unter Berücksichtigu...
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