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@InProceedings{BarretoRWMBACL:2017:NoMeFi,
               author = "Barreto, T. L. M. and Rosa, R. A. S. and Wimmer, C. and Moreira, 
                         J. R. and Bins, Leonardo Sant'Anna and Almeida, J. and 
                         Cappabianco, F{\'a}bio Augusto Menocci and L{\'a}zaro, J. M.",
          affiliation = "{Bradar Ind{\'u}stria S.A} and {Bradar Ind{\'u}stria S.A} and 
                         {Bradar Ind{\'u}stria S.A} and {Bradar Ind{\'u}stria S.A} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and 
                         {Universidade Federal de S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and {Bradar 
                         Ind{\'u}stria S.A}",
                title = "Nova metodologia de filtragem de ru{\'{\i}}dos de imagens de 
                         sensoriamento remoto por radar",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2017",
         organization = "Congresso Brasileiro de Cartografia, 27.",
             keywords = "Processamento de Imagens SAR, Filtragem de fase 
                         interferom{\'e}trica, BM3D, SAR Image Processing, Interferometric 
                         phase denoising, BM3D.",
             abstract = "Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a filtragem de 
                         fase nas imagens do Radar de Abertura Sint{\'e}tica 
                         Interferom{\'e}trica (InSAR), denominada BMInSAR (Block-Matching 
                         InSAR). Ele usa o agrupamento k-means para resolver o problema de 
                         busca de similaridade de correspond{\^e}ncia de bloco, 
                         simplificando assim as etapas de pr{\'e}- processamento e 
                         filtragem de v{\'a}rios blocos de refer{\^e}ncia ao mesmo tempo. 
                         Al{\'e}m disso, prop{\~o}e-se uma nova metodologia baseada em 
                         medi{\c{c}}{\~o}es GPS de verdade para avaliar a qualidade de 
                         filtragem dos Modelos Digitais de Eleva{\c{c}}{\~a}o (DEMs) 
                         derivados de um par de imagens complexas SAR de Alta 
                         Resolu{\c{c}}{\~a}o (VHR). O conjunto de dados utilizado foi 
                         obtido pelo sensor aerotransportado OrbiSAR-2 da Bradar na banda 
                         X. O BMInSAR supera significativamente os m{\'e}todos de 
                         filtragem de {\'u}ltima gera{\c{c}}{\~a}o, tanto na 
                         precis{\~a}o quanto no tempo de execu{\c{c}}{\~a}o. Depois de 
                         filtrar com o BMInSAR, obteve-se uma precis{\~a}o de 21cm no DEM 
                         resultante de uma {\'a}rea de gramado homog{\^e}neo, bastante 
                         semelhante {\`a} obtida pela tecnologia LiDAR. ABSTRACT: This 
                         paper presents a novel approach for phase denoising in 
                         Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) images, named as 
                         Block-Matching InSAR (BMInSAR). It uses k-means clustering to 
                         solve the block matching similarity search problem, thus 
                         simplifying preprocessing steps and filtering several 
                         reference-blocks at once. Also, we propose a novel methodology 
                         based on ground-truth GPS measurements to assess the filtering 
                         quality of Digital Elevation Models (DEMs) derived from a pair of 
                         Very High-Resolution (VHR) SAR complex images. Our dataset was 
                         obtained by X-Band airborne sensor OrbiSAR-2 from BRADAR. BMInSAR 
                         significantly outperforms the state-of-theart filtering methods in 
                         both accuracy and execution time. After filtering with BMInSAR, we 
                         achieved an accuracy of 21cm in the resulting DEM of a homogeneous 
                         lawn area, which is quite similar to that obtained by LiDAR 
                         technology.",
  conference-location = "Rio de Janeiro, RJ",
      conference-year = "06-09 nov.",
             language = "pt",
           targetfile = "barreto_nova.pdf",
        urlaccessdate = "01 dez. 2020"
}


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