Resumen

El radar de apertura sintética (SAR) polarimétrico compacto (CP) ha demostrado su potencial para distinguir las manchas de petróleo de las similares. La información polarimétrica puede obtenerse directamente del vector de dispersión o de la matriz de covarianza reconstruida pseudo-Quad-Pol de los datos SAR CP. En este trabajo, analizamos las características de los datos SAR CP de transmisión circular y recepción lineal (CTLR) que se obtienen utilizando estos dos métodos. Para evaluar el rendimiento también se aplicó la agrupación de K-means seguida de una evaluación de la precisión. A través de los experimentos que se llevaron a cabo basados en datos UAVSAR de banda L totalmente polarimétricos, se descubrió que los métodos de extracción óptimos variaban para diferentes características. El análisis del histograma y los resultados de la segmentación también demostraron el rendimiento comparable de las características CP SAR para distinguir las diferentes propiedades de amortiguación dentro de las manchas de petróleo. Este estudio propuso un marco de análisis estadístico de las características del SAR polarimétrico (Pol-SAR) y proporcionó directrices para determinar los métodos óptimos de extracción de características a partir de datos del SAR CP y para la detección y clasificación de mareas negras marinas.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sistema de sensores Sensor inteligente Sensores electroquímicos
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Sensor system Intelligent sensor Electrochemical sensors
• Palabras claves:datos cp sar, manchas de petróleo, métodos óptimos de extracción de características, matriz de covarianza pol, métodos óptimos de extracción, radar de apertura sintética, sar, características, cp sar, transmisión circular
• Keywords:cp sar data, oil slicks, optimum feature extraction methods, pol covariance matrix, optimum extraction methods, synthetic aperture radar, sar, features, cp sar, circular transmit