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Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Radares de Apertura Sintetica (SAR)
por Sofıa LanfriCuarta Escuela Internacional de Entrenamiento Avanzado en Epidemiologıa Panoramica
22 de mayo de 2014
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
1 DiferenciasEspectroLongitudFuenteAtmosferaComparacion
2 AplicacionesTesis y publicaciones del institutoPublicaciones
3 AnalisisMecanismoTiposElementos
4 ProcesamientoFiltrosNiveles
5 HerramientasClasificadoresUmbralesBordesPolarimetricos
6 DemoCOSMO SkyMedPlanificados
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Diferencias con sensores pasivos
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Espectro electromagnetico
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Bandas en SAR
Banda de radar Longitud de on-
da (cm)
Frecuencia
(GHz)
Ka 1.13-0.83 26.5-36.6K 16.7-1.13 18-26.5Ku 2.75-1.67 10.9-18X 5.21-2.75 5.75-10.9C 7.69-5.21 3.9-5.75S 19.4-7.69 1.55-3.9L 76.9-19.4 0.39-1.55P 133-76.9 0.225-0.39
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Respecto a la sensibilidad de la longitud de onda
Escala Sensores Opticos Sensores RadarMicroescala Celulas, pigmentos
(molecular)Hojas, ramas
Mesoescala Plantas Canopeo de la planta
Macroescala Asociaciones de plan-tas
Topografıa
Fuente: B. Leblon,
2008.
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Respecto a la fuente irradiacion
Un radar es un medidor de la intensidad y el retraso delas ondas retrodispersadas.
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Respecto a los efectos atmosfericos
Imagen Cosmo-SkyMed,polarizacion VV
Imagen Landsat 5 TM,combinacion color 321 (RGB)
Sin embargo, en longitudes de onda cercanas a los 15 cm ya serıa sensible a lluvia.
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Los fenomenos que se consideran respecto alcontacto de la energıa electromagnetica con el blanco
Opticos: Reflexion, Absorcion, Transmision.
SAR: Reflexion, Atenuacion (dispersion de energıa en elmedio), Penetracion.
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Los elementos de interpretacion
Tono: proporcional a laintensidad de laretrodispersion.
Textura: patron de lavariacion espacial del tono.
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Tono y textura
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Comparacion de sistemas de teledeteccion
Microondas activas Microondas pasivas Optico pasivoCondiciones meteorologicas Excelente Excelente InadecuadoPenetracion en suelo Posible Posible InadecuadoPenetracion en agua Inadecuado Inadecuado PosibleRuido multiplicativo Speckle No NoRequerimiento de potencia Alto Bajo Bajo
Las microondas tienen transmitancia atmosferica maxima.Hay un maximo de emision terrestre en los 10 µm (termico)
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AplicacionesTesis de la maestrıa AEARTE
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Nieve
Estimacion de area cubierta de nieve y diferenciacion de tiposaplicando tecnicas de teledeteccion optica y radar.Geografa Ana Paula Salcedo
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Humedad suelo
Estimacion de la humedad superficial del suelo mediante eluso combinado de modelos electromagneticos y el enfoquebayesiano. Estudio exploratorio en imagenes SARAT.Geografa Romina Solorza
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Basurales
Deteccion de basurales ilegales, rellenos sanitarios, exbasurales, tosqueras y chatarreras en el Gran Buenos Aires,mediante teledeteccion y sistemas de informacion geografica.Lic. Ecologıa Urbana Mariela Lorena Mino.
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Deformacion de terreno
Determinacion de la deformacion del terreno por movimientosen masa usando interferometrıa SAR (Radar de AperturaSintetica).Informatica Tannia Margarita Mayorga Torres.
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Deformaciones de volcanes
Analisis comparativo de las tecnicas Persistent ScatterersInterferometry (PSI) y Small Baseline Subset (SBAS) aplicadasen la medicion de la deformaciones del complejo volcanicoCordon Caulle (40.5°S) - Andes del Sur.Geografo Rayner De Ruyt M.
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Hidrocarburos
Monitoreo de derrames de hidrocarburos en cuerpos de aguamediante tecnicas de sensado remoto.Lic. Pablo Adrian Marzialetti.
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Cuerpos de agua
Desarrollo de una metodologıa para la deteccion de cuerposde agua mediante el analisis de imagenes SAR COSMOSkyMed y DEMs.Biologa Sofıa Lanfri.
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Cuerpos de agua
Aplicacion de la Teledeteccion y Sistemas de InformacionGeografica (SIG) para el monitoreo de eventos hıdricossuperficiales.Lic. en Gestion Ambiental Rodrigo Edrosa
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Incendios
Diseno de un Sistema de Alerta y Respuesta Temprana aIncendios de Vegetacion – SARTiv.Lic. Nicolas A. Mari
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Incendios
Desarrollo de una cadena de procesamiento para la deteccionde areas quemadas a partir de datos SAR de banda X.Rene Munoz.
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Clasificacion de coberturas
Uso de suelo agrıcola en la zona central de Cordoba: analisisde datos espaciales multisensor para su estudio y gestion.Soraya Violini.
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Deteccion de cambios
Propuesta, implementacion y validacion de sistemasautomaticos de deteccion de cambios para imagenes SAR(Radar de Apertura Sintetica).Sofıa Lanfri
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Deteccion de cambios
Change Detection Methods in High Resolution Cosmo SkyMedimages. (July 2013)Sofia Lanfri, Marcelo Scavuzzo, Mario A. Lanfri, Gabriela Palacio, Alejandro C. Frery. In 2013 Asia-Pacific
Conference on Synthetic Aperture Radar: Overcoming the Hardships: Responding to Disasters with SAR .
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Contenido de informacion
Information content in Cosmo-SkyMed data. (May 2013)Sofıa Lanfri, Gabriela Palacio, Mario Lanfri, Marcelo Scavuzzo, Alejandro C. Frery (2013). In 2013 IEEE
International Geoscience and Remote Sensing Symposium Melbourne, Australia.
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Analisis de informacion
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Mecanismo de interaccion: Parametros del sistemasatelital.
Angulo deincidencia,
Frecuencia,Polarizacion.
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Mecanismo de interaccion: Parametros del sistemasatelital.
Angulo deincidencia,Frecuencia,
Polarizacion.
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Mecanismo de interaccion: Parametros del sistemasatelital.
Angulo deincidencia,Frecuencia,Polarizacion.
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Mecanismo de interaccion: Parametros del blanco.
Heterogeneidad yrugosidad.
Caracterısticas delsuelo: pendiente,orientacion.
Caracterısticas de lavegetacion.
Propiedadesdielectricas (contenidode humedad).
Propiedadesestructurales ogeometricas.
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Tipos de retrodispersion
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Rugosidad de acuerdo a longitud de onda
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Penetracion en el blanco de acuerdo a longitud deonda
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Elementos de interpretacion
Tono: retrodispersion del terreno.
Textura: el patron espacial de lavariacion tonal.
Color: en el caso de seriesmultitemporales de imagenes obandas sinteticas.
Patron: agregacion espacialordenada o repeticion decaracterısticas.
Tamano:
Forma
Asociacion: el proceso deidentificar caracterısticas a travesdel contexto local y regional.
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Procesamiento
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Principales pasos de procesamiento SAR
1 Enfoque.2 Deteccion.3 Multilooking (‘n observaciones’).4 Slant to ground range.5 Calibracion radiometrica.6 Filtrado de Speckle.7 Correccion geometrica.8 Realce.
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Enfoque
Colectar energıa dispersadaen la direccion del alcance o‘range’ y acimut, en un solopıxel de la imagen resultante.
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Formato complejo > Deteccion
Una onda podrıa ser descripta enformato complejo por:A ∗ (cos(wt) + i ∗ sin(wt)),donde w representa la frecuencia,y A su amplitud. El coseno describeel componente real (I), mientrasque el seno la parte imaginaria (Q).Se combinan para obtener fase(arcotangente de sin/cos) yamplitud (intensidad: sqrt [I2 + Q2]).
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Deteccion
Single Look Complex >> Datos detectados (Detected: 1- LookData).De complejos a numeros reales. Se calcula la intensidad decada muestra compleja.Datos Complejos
MODULO ∼ reflectividadFASE ∼ distancia objeto-sensor
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Multilooking: observaciones multiples
1 A partir de una sola observacion, todas las
reflexiones recibidas desde una region en el
terreno crean una sola imagen que
tendra Speckle o moteado.Se procesa la senal para formarsub-imagenes independientes(observaciones o ‘looks’) de lamisma region mediante elprocesamiento digital de los datosdel SAR. Para esto se utilizansub-conjuntos de las senalesreflejadas.Estas observaciones se promedianentre sı para crear una sola imagenmultilook, que tiene menorresolucion y menos moteado.
2 Se procesa la imagen mediante promediadoespacial.
Fuente: Panozzo, 2012
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Slant range vs Ground range
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Calibracion radiometrica
El objetivo es proveer imagenes en las cuales el valor de cada pıxel sea directamenterelacionado a retrodispersion de esa unidad espacial.Los SAR miden el cociente: Pt
Prllamado ‘retrodispersion’ o ‘backscatter’. Es necesario
calibrar estos valores para la comparacion entre imagenes adquiridas de diferentessensores o diferentes modos, o diferentes procesadores.
βo : Coeficiente de reflectividad del radar por unidad de area en ‘slant range’.Retrodispersion por unidad de superficie sobre la direccion del alcance.
σo : Coeficiente de retrodispersion (usualmente expresado en dB).Retrodispersion por unidad de superficie sobre el terreno. Compara loobservado con lo esperado por un area de un metro cuadrado.
γo : retrodispersion por unidad de superficie del frente de onda incidente(perpendicular a la direccion del alcance).
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La ecuacion de radar
Pr =Pt G2λ2
(4π3)R4σ (1)
donde Pt : potencia transmitida, Pr : potencia recibida, G: ganancia de la antena, R:distancia entre el radar y el blanco, σ: seccion eficaz del blanco para el radar (m2)
σ0 =
∑σi
A(2)
donde∑σi es la suma de las secciones eficaces individuales, A es el area del blanco,
y σ0 es el coeficiente de retrodispersion (seccion eficaz del radar por unidad de area).
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Speckle o ‘Moteado’
Es la interferencia coherente de las
ondas reflejadas por los elementos del
terreno, observada en cada celula de
resolucion. Al ser coherente, la
contribucion de elementos se suma
vectorialmente. La senal recibida, se
compone por la suma (en direccion y
fase) de las ondas reflejadas que llegan
a la antena receptora. Es un ruido
multiplicativo espacialmente aleatorio,
dado por la superposicion coherente de
multiples fuentes de retrodispersion
dentro de un elemento de resolucion.
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Filtros de Speckle (‘moteado’)
El filtro ideal para reducir el moteado deberıa:
Ocasionar mınima perdida deinformacion.
En areas homogeneas el filtro debepreservar:
informacion radiometricalos bordes
En areas con textura, el filtro debepreservar:
informacion radiometricala variabilidad de la senal espacial:informacion de textura
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Filtros de Speckle
Familias de filtros para reducir el moteado:
Filtros No Adaptables: Consideran los parametros de la senal de la imagencompleta. No consideran las propiedades locales de la retro-reflexion del terrenoni la naturaleza del sensor. No son apropiados para filtrar la senal de escenas noestacionarias. Ejemplo: filtros FFT.
Filtros Adaptables: Los filtros adaptables toman en cuenta las propiedadeslocales de la retro-reflexion difusa del terreno o la naturaleza del sensor. Usan lamedia y el desvıo estandard. Se basan en estadısticas extraıdas del entornolocal de cada pıxel. Conserva la estructura de los bordes y de la textura enescenas no homogeneas. Ejemplo: los filtros Frost, Lee, Map Gamma, depromedio local y de mediana local.
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Filtros media y mediana
No se recomiendan para las imagenes de radar. El filtromediana conserva la informacion de textura.
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Filtro FROST
El filtro Frost mejorado (Lopes, Touzi y Nezri, IEEE, 1990) minimiza la perdida deinformacion radiometrica y textural. Se trata de un algoritmo (Lopes et al, 1990)basado en el error medio cuadratico mınimo que se adapta a las estadısticas localesde la imagen, las cuales proporcionan el peso de los parametros que provocan larespuesta del filtro (ventana movil). La expresion utilizada en el calculo del filtro es:
ND =∑nxn
Kαe−α|t | (3)
α =4
nσ2σ2
I2(4)
K = constante de normalizacion; I = media local; σ = varianza local; σ = coeficiente de
variacion de la imagen; t = |x − x0 |+ |y − y0 |; n = tamano de la ventana movil;
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Filtro LEE
Los filtros Lee y Sigma (Lee, 1981) utilizan la distribucion estadıstica de los nivelesdigitales de la ventana movil definida por el usuario para estimar cual debe ser el delpıxel considerado. El filtro de Lee se basa en suponer que la media y la varianza delpıxel considerado son iguales a la media y la varianza local de los pıxeles de laventana movil definida por el usuario, segun las siguientes expresiones:
DNs = V + K (DNe − V ) (5)
DNs = salida; DNe = entrada; V = media de DN de ventana movil; K =Var(x)
V 2σ2+Var(x);
Var(x) =Var(V )+V 2
σ2+1− V 2 ; Var(V ) es la varianza de la ventana movil.
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Filtro Gamma Maximum A Posteriori (MAP)
Este filtro esta basado en la suposicion de que la intensidad (sin moteado) de la
escena tiene una distribucion Gamma. Este filtro minimiza la perdida de informacion
de textura aun mejor que los filtros Frost y Lee, en casos de escenas con distribucion
Gamma. El filtro conserva el valor observado del pıxel en las escenas que no tienen
distribucion Gamma.
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Filtro de la region local
Este filtro (Nagao y Matsuyama, 1979) divide la ventana movil en 8 regiones localesbasadas en su posicion angular (E, W, N, S, NW, EN, SE y SW) y calcula la varianzaen cada una de las regiones como:
Varianza =
∑(NDx ,y −Media)2
n − 1(6)
El algoritmo compara las 8 regiones que rodean al pıxel considerado, y su valor es
sustituido por el de la media de los niveles digitales de los pıxeles de la region con
menor varianza, es decir, la region mas uniforme. Se supone que una region con
varianza baja tiene sus pıxeles mınimamente afectados por la interferencia de la senal,
y su nivel digital medio es muy similar al del pıxel considerado.
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Cuanto mas looks >> menos speckle >> menor resolucionespacial. Como forma de cuantificar el ruido Speckle se defineel escalar ENL:
ENL = (Media
SD)2 (7)
Donde la media y la desviacion estandar (SD) se deben tomarsobre zonas homogeneas.
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Resumiendo: niveles de datos radar
Datos de la senal original: crudos o raw (no procesada).SLC: Datos en numeros complejos : I (intensidad) + Q(fase)Datos detectados: amplitud no calibradaCoeficiente de retrodispersion o backscatter:Expresado en:
Potencia Amplitud Decibelesσo
√σo 10 × logσo
Siendo:P ∝ I ∝ A2 (8)
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Herramientas
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Clasificadores convencionales
Clasificadores parametricos.Clasificadores no parametricos: arbol de decision, ann,svm.
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Clasificadores No supervisados
Agrupacion: La clasificacion no supervisada no necesita areas de entrenamiento, nique el analista tenga conocimientos sobre el area. Crea agrupaciones naturales queestan presentes en los valores de la imagen. Supone que los valores con niveles degris parecidos pertenecen al mismo tipo de cobertura. El analista debe determinar laidentidad de las agrupaciones espectrales definidas por la computadora. Losprincipales algoritmos de agrupacion incluyen los siguientes:
agrupacion de K-means
agrupacion ISODATA
agrupacion Narendra-Goldberg
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Clasificadores supervisados
La clasificacion supervisada requiere entrenar alalgoritmo sobre como reconocer un conjunto depıxeles con senales caracterısticas semejantes.Comprende tres elementos:
seleccion del area de entrenamiento
clasificacion
analisis postclasificacion y evaluacion de laexactitud
Las areas de entrenamiento deben:
Estar libres de anomalıas.
Ser suficientemente grandes paraproporcionar una buena representacion de laestadıstica de la clase.
Ser suficientemente numerosas para tomaren cuenta pequenas variaciones locales
Los clasificadores mas comunes son:
Clasificador de Distancia Mınima (aPromedios), o MDC
Clasificador de Paralelepıpedos, o PC
Clasificador de Maxima Verosimilitud, o MLC
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Umbrales
Analisis de boxplotsAnalisis de histogramas.
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Boxplots para deteccion de umbrales
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Analisis de histogramas para deteccion de umbrales
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Arbol de decision
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Detector de bordes
Tipos de filtros para ladeteccion de bordes:
Direccional,Gradiente,Laplaciano,Sobel,Prewitt,Detector de Proporcionde Bordes.
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Indices polarimetricos
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Indices polarimetricos
Weighted Polarimetric Sum (medida de rugosidad de lasuperficie):
WPS = 1000(|HH |+ |HV |+ |VV |)0,001 (9)
Normalized Difference Polarization Index (medida de rugosidadde la superficie):
NDPI =σo
VV − σoVH
σoVV + σo
VH(10)
Ratio Vegetation Index (estimacion de la cobertura devegetacion):
RVI =8σo
HV
σoHH + σo
VV + 2σoHV
(11)
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Datos SAR demo disponibles
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
ENVISAT ASAR
Datos de muestra:Link de descarga 1,Link de descarga 2,Link de descarga 3,Link de descarga 4
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RADARSAT
Datos de muestra:Link de descarga
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
ALOS PALSAR
Datos de muestra:Link de descarga
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
TerraSARX
Datos de muestra:Link de descarga
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
COSMO SkyMedDatos de muestra:ftp://ftp.e-geos.it/
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Constelacion SIASGE
Frecuencia del radar: Banda X.
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Caracterısticas de modos de adquisicion de COSMO
Spotlight Stripmap Stripmap ScanSAR ScanSARHimage Pingpong Wide Region Huge Region
Polarizacion Single Single Dual Single SingleAncho de banda (km2) 10 × 10 40 × 40 30 × 30 100 × 100 200 × 200Resolucion geometrica (m) 1 3 15 30 100
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Caracterısticas de los niveles de procesamiento deCOSMO
NIVEL 0 (RAW): datos crudos + auxiliares (datos de calibracion, trajectoria, vector de velocidad, geometrıadel sensor). Datos complejos I + Q (Senal “in-phase” and “quadrature”).
NIVEL 1A (SCS): Single-look Complex Slant product, datos RAW enfocados en formato complejo y enproyeccion ‘slant range-zero Doppler’. Tiene una calibracion interna.
NIVEL 1B (MDG), Datos detectados ‘Detected Ground Multi-look product’, obtenidos mediante deteccion(transformacion a amplitud), multi-looking (reduccion de Speckle) y proyeccion en una grilla regular enterreno (ground range/azimuth projection). Estan ecualizados radiometricamente.
NIVEL 1C/1D (GEC/GTC), producto geocodificado proyectado en una grilla, en donde la superficie es latierra elipsoidal (GEC o 1C) o en donde la superficie es un DEM (GTC o 1D).
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
Nombre de archivos COSMO-SkyMed
CSKSiYYYZ MMSSPPsoDGYYYYMMDDhhmmssYYYYMMDDhhmmss.h5
i : identificador del satelite.
YYYZ : tipo de producto.
MM: modo de instrumento.
PP: polarizacion usada en la adquisicion.
s: Lado de observacion.
o: direccion de la orbita.
YYYYMMDDhhmmss: Inicio de adquisicion de la escena.
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
SAR planificados
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SAOCOM
Banda L (1275 MHz)Simple, dual y polarimetrico.Ancho de escena maximo: 320 km.Revisita: 16 dıas.Formara parte del SIASGE.
Diferencias Aplicaciones Analisis Procesamiento Herramientas Demo
SAOCOM: Modos de polarizacion
Single Polarization mode (SP)Double Polarization mode (DP)Quad Polarization mode (QP)Compact Polarization mode (CL-POL): The L band SARinstrument shall be designed in order to allow theimplementation of Compact polarization as a technologicalmode (CL-POL, that is, circular transmission, linearreception).
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