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Originaltitel:
Deep Learning in Synthetic Aperture Radar Tomographic Inversion
Übersetzter Titel:
Deep Learning in der Synthetik Apertur Radar Tomographische Inversion
Autor:
Qian, Kun
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Data Science in Earth Observation (Prof. Zhu)
Betreuer:
Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Zhu, Xiaoxiang (Prof. Dr. habil.); Wang, Yuanyuan (Ph.D.); Fornaro, Gianfranco (Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
GEO Geowissenschaften
Stichworte:
Synthetic Aperture Radar Tomography (TomoSAR), Deep Learning, Algorithm Unrolling, Super Resolution
TU-Systematik:
BAU 967; MSR 915
Kurzfassung:
Synthetic aperture radar tomography (TomoSAR) emerges as an advanced interferometric SAR (InSAR) technique for 3D imaging as well as deformation monitoring. The state-of-the-art TomoSAR algorithms harness the capabilities of compressive sensing (CS)-based sparse reconstruction, showing unprecedented super-resolution power and location accuracy. However, the computational demands of CS-based TomoSAR algorithms render them impractical for large-scale processing. Addressing this challenge, this dis...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Synthetik Apertur Radar Tomographie (TomoSAR) ist eine fortgeschrittene interferometrische SAR (InSAR) Methode für die 3-D-Abbildung sowie die Deformationsüberwachung. Die modernsten TomoSAR-Algorithmen nutzen die Fähigkeiten der compressive sensing (CS) basierenden spärlichen Rekonstruktion. Diese ist jedoch aufgrund hoher rechnerischer Kosten nicht für die großflächige Verarbeitung geeignet. In Anbetracht dieser Herausforderung entwirft die vorliegende Dissertation innovative deep learning-bas...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1721688
Eingereicht am:
28.09.2023
Mündliche Prüfung:
18.01.2024
Dateigröße:
73246566 bytes
Seiten:
136
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240118-1721688-1-3
Letzte Änderung:
15.02.2024
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