Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr. habil.); Bamler, Richard (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; DAT Datenverarbeitung, Informatik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
Kurzfassung:
This thesis presents a general framework for object-based InSAR parameter retrieval, where the parameters of the whole object are jointly estimated by the inversion of a regularized tensor model instead of pixelwise, the investigation of the inherent low rank property of object-based InSAR phase stacks and two tensor-decomposition based methods for robustly reconstructing such phase stacks. The quality of the proposed methods are assessed on real data and compared to the state-of-the-art methods.
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This thesis presents a general framework for object-based InSAR parameter retrieval, where the parameters of the whole object are jointly estimated by the inversion of a regularized tensor model instead of pixelwise, the investigation of the inherent low rank property of object-based InSAR phase stacks and two tensor-decomposition based methods for robustly reconstructing such phase stacks. The quality of the proposed methods are assessed on real data and compared to the state-of-the-art methods...
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Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit wird ein allgemeiner Rahmen für die objektbasierte InSAR Parameterabfrage vorgestellt, bei dem die Parameter des gesamten Objekts gemeinsam durch die Inversion eines regulierten Tensormodells anstelle von pixelweise geschätzt werden. Dabei werden die inhärenten Eigenschaften der objektbasierten InSAR-Phase untersucht Stapel und zwei Tensor-Zerlegungs-basierte Verfahren zur robusten Rekonstruktion solcher Phasenstapel. Die Qualität der vorgeschlagenen Methoden wird anhand realer Daten beurteilt und mit den neuesten Methoden verglichen.
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In dieser Arbeit wird ein allgemeiner Rahmen für die objektbasierte InSAR Parameterabfrage vorgestellt, bei dem die Parameter des gesamten Objekts gemeinsam durch die Inversion eines regulierten Tensormodells anstelle von pixelweise geschätzt werden. Dabei werden die inhärenten Eigenschaften der objektbasierten InSAR-Phase untersucht Stapel und zwei Tensor-Zerlegungs-basierte Verfahren zur robusten Rekonstruktion solcher Phasenstapel. Die Qualität der vorgeschlagenen Methoden wird anhand realer...
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