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Deriving high resolution 3D information using multibaseline airborne SAR interferometry


Magnard, Christophe. Deriving high resolution 3D information using multibaseline airborne SAR interferometry. 2016, University of Zurich, Faculty of Science.

Abstract

SUMMARY Synthetic aperture radar interferometry (InSAR) is a remote sensing technology that can be used to generate topography measurements such as digital elevation models (DEMs). The measurements are characterized by properties that highly depend on the system parameters. These properties include backscatter characteristics, penetration into vegetation, spatial resolution, geolocation accuracy, vertical noise, and coherence. InSAR sensors have been used operationally on air- and spaceborne platforms to generate moderate resolution DEMs. They are able to cover large areas with a small number of acquisitions, with independence from weather and daylight conditions. Higher, submeter resolution topography measurements are typically achieved using airborne laser scanning (ALS) technology. While now a mature and widely-used technology, ALS uses narrow swaths for high resolution data acquisitions and therefore requires large numbers of acquisitions. InSAR has the potential of achieving high resolution 3D measurements using the appropriate system parameters, and therefore could combine high resolution data acquisition with a large coverage, reducing costs. Data from an experimental airborne millimeter wave multibaseline InSAR system, the MEMPHIS system, were studied in this work. The datasets yielded decimeter resolution SAR images. The sensor uses the Ka-band wavelength that penetrates only marginally into vegetation, and multiple receiving antennas to combine straightforward phase unwrapping with reduced vertical noise. These unique properties enable the generation of high resolution three dimensional data, with accuracies that approach those of ALS data. To fully exploit the provided raw data, they first have to be focused into high resolution SAR images. Subsequent interferometric processing yields the topographic information. The work presented here investigated the prerequisites, such as the required navigation data quality and appropriate SAR focusing algorithms, necessary to generate well-focused images, accurate geo- location, and trustworthy interferometric phase values. SAR focusing and interferometric processing algorithms able to generate highly accurate point clouds or digital surface models (DSMs) are proposed. First a coarse-to-fine (C2F) interferometric phase estimation method is introduced, where interferograms generated using the shorter base- lines are only used to help unwrap the interferogram generated using the longest available base- line. A maximum likelihood (ML) phase estimation method was also investigated, taking into account information from all receiving antennas to retrieve a better phase estimation. Signatures of corner reflectors were analyzed in the generated SAR images: measured resolutions yielded values close to the theoretical expectations. The planimetric geolocation accuracy was typically better than 0.1 m, validating the SAR system and focusing algorithm. InSAR DSMs were com- pared to ALS-based models to validate their absolute vertical accuracy; in grassland areas, the height difference between the ~2 m-resolution InSAR DSMs and the reference ALS models was typically 0 ± 0.25 m. The performance of the ML phase estimation was compared to results based on the C2F algorithm, with the ML method consistently delivering higher accuracies: the noise level using the ML approach was slightly but steadily lower than the noise level obtained using the C2F method. The potential of InSAR-based point clouds is demonstrated in an application: the point cloud of a forest canopy was generated from multi-aspect multibaseline InSAR data and compared to equivalent products generated using ALS and stereo-photogrammetry techniques. Through a seg- mentation of the point cloud, single trees were detected and their position, height, and crown diameter estimated. These estimates were compared to reference forestry data. The InSAR, ALS,



III and photogrammetry-based point clouds all showed similar geolocation accuracies, with 0.2 – 0.3 m relative shifts. A much more limited penetration into the canopy was observed for both the InSAR and photogrammetry derived point clouds as compared to ALS. Canopy height models agreed very well with each other, with the InSAR height ~1 m lower than those derived from the other point clouds. Most of the large trees were accurately detected, as well as approxi- mately half of the smaller trees, with a localization accuracy typically better than 1 m. Asides from a slight underestimation, the tree heights agreed well with the reference data, and the esti- mation of the crown diameter was accurate in the mean. Results were more accurate for conifers than for broad-leaf trees. All these results are in line with similar studies that tested ALS data. They validate millimeter wave multibaseline InSAR-data as a reliable alternative for forest mon- itoring in comparison to other remote sensing techniques such as ALS and stereo-photogramme- try. In the final chapter, a synthesis of the main findings is presented. The successful use of milli- meter wave multibaseline SAR interferometry to carry out reliable and accurate high resolution topography measurements is highlighted, including its application in monitoring forested ecosys- tems. Limitations are identified: they range from motion compensation errors, to hardware-related severe range sidelobes when illuminating targets with intense backscattering, and to limited pen- etration into the forest canopy reducing detection of understory trees. Further improvements to the data processing are suggested: a reduction of the range sidelobes using multi-step adaptive pulse compression, an elaborate sample selection for the phase estimation, and the use of SAR tomography. Finally, several potential applications are proposed, such as monitoring and analysis of man-made objects, land cover classification using a combination of InSAR and polarimetric data, or change detection. In the latter case, the inherent 3D geolocation of the points removes the need for a precise external height model, and shadowed areas can be filtered using a coherence threshold, reducing the number of false alarms. Through its thorough validation, this work paves the way toward a more operational airborne or possibly spaceborne system that could combine high resolution topography measurements with a wide coverage.



IV ZUSAMMENFASSUNG SAR-Interferometrie (InSAR) ist eine Fernerkundungstechnologie, welche topographische Messungen ermöglicht. Diese kann u.a. zur Herstellung digitaler Höhenmodelle (DHM) genutzt werden. Die Eigenschaften dieser Messungen sind in hohem Masse von den Systemparametern abhängig. Sie umfassen das Rückstreuverhalten der elektromagnetischen Wellen, ihre Eindringtiefe in Vegetation, die räumliche Auflösung, die Genauigkeit der Geolokalisierung, das vertikale Rauschen und die Kohärenz. Flugzeug- und weltraumgestützte Sensoren werden operationell zur Erzeugung von DHMs mittlerer Auflösung eingesetzt. Dabei lassen sich grosse Flächen mit einer geringen Anzahl von Aufnahmen erfassen, unabhängig von Wetter und Tageslichtbedingungen. Topographische Messungen mit höherer Auflösung, z.B. im Sub-meter Bereich, werden in der Regel mittels Airborne Laserscanning (ALS) durchgeführt. ALS ist eine ausgereifte und weit verbreitete Technologie, welche aufgrund der begrenzten Streifenbreite eine grosse Anzahl von Aufnahmen erfordert. Demgegenüber verfügt die InSAR-Technologie über das Potential, mit geeigneten Systemparametern hochauflösende 3D-Messungen durchzuführen, welche über eine vergleichbare Auflösuung wie ALS verfügen, jedoch mit dem für Radarsysteme üblichen Vorteil der grossen Abdeckung und geringen Kosten. In dieser Arbeit wurden Daten des experimentellen, luftgestützten multibaseline InSAR- Systems mit der Bezeichnung MEMPHIS verwendet. Es verfügt über eine Dezimeter-Auflösung und arbeitet im Ka-Band, im Bereich der sogenannten Millimeterwellen, welcher sich durch ein geringes Eindringen in Vegetationsdecken auszeichnet. Die mehreren Empfangsantennen erlauben ein unkompliziertes Phase unwrapping bei gleichzeitig reduziertem, vertikalen Rauschen. Diese einzigartigen Eigenschaften des MEMPHIS-Systems ermöglichen die Herstellung hochauflösender, dreidimensionaler Daten, mit einer Genauigkeit, die bis heute nur ALS-Systemen sowie der hochauflösenden Photogrammetrie vorbehalten war. Um den Informationsgehalt der verfügbaren Rohdaten vollständig zu nutzen, müssen diese erst fokussiert und hochauflösende SAR-Bilder erzeugt werden. Die anschliessende interferometrische Verarbeitung liefert zusätzlich die 3D-Information. Die vorliegende Arbeit diskutiert die dazu notwendigen Voraussetzungen, namentlich die erforderliche Qualität der Navigationsdaten und die am besten geeigneten SAR-Fokussierungsalgorithmen. Diese garantieren neben gut fokussierten Bildern eine genaue Geolokalisierung und vertrauenswürdige interferometrische Phasenwerte. SAR-Fokussierungs- und interferometrische Verarbeitungs-Algorithmen werden präsentiert, um hochgenaue Punktwolken sowie digitale Oberflächenmodelle zu erzeugen. Dazu wird zunächst ein interferometrisches coarse-to-fine (C2F) Phasenschätzverfahren eingeführt, bei dem Interferogramme, die mit kürzeren Basislinien erzeugt wurden, lediglich zum Unwrappen des Interferogramms mit der längsten Basislinie verwendet werden. Anschliessend wird ein Maximum-Likelihood (ML) Verfahren vorgestellt, welches die Informationen aller Empfangsantennen berücksichtigt, um eine verbesserte Phasenschätzung zu erhalten. Zur Qualitätssicherung wurden die Signaturen von Winkelreflektoren in den SAR-Bildern untersucht: Die damit gemessenen, räumlichen Auflösungen ergaben Werte nahe an den theoretischen Erwartungen. Zusätzlich wurde das SAR-System und der Fokussierungs- algorithmus mit Hilfe der Geolokalisierungsgenauigkeit validiert; diese war in der Regel besser als 0.1 m. Die InSAR-Oberflächenmodelle wurden mit ALS-basierten Modellen verglichen, um die absolute vertikale Genauigkeit zu validieren; für Wiesen- und Ackerflächen lag die Höhendifferenz nahe bei Null, mit einer Streuung von ± 25 cm. Desweiteren wurden die Resultate



V aus der ML-Phasenschätzung mit Ergebnissen des C2F-Algorithmus verglichen. Die ML- Methode lieferte durchwegs höhere Genauigkeiten: Das Rauschen war geringfügig aber stets niedriger als dasjenige der C2F-Methode. Das Potenzial von InSAR-basierten Punktwolken wird anhand einer Anwendung gezeigt: Dazu wurde ein Waldbestand aus unterschiedlichen Richtungen beleuchtet und aus den resultierenden multibaseline InSAR-Daten Punktwolken hergeleitet. Diese wurden mit äquivalenten Produkten aus ALS und Stereo-Photogrammetrie verglichen. Die InSAR-, ALS-, und Photogrammetrie-basierten Punktwolken zeigten mit 0.2 – 0.3 m Relativverschiebungen ähnliche Genauigkeiten in der Geolokalisierung. Im Vergleich zu ALS wurde für die InSAR- und Photogrammetrie-basierten Punktwolken ein deutlich geringeres Eindringen in die Vegetationsdecke beobachtet. Die erstellten Canopy-Höhenmodelle (Maximalhöhen) stimmten für alle drei Verfahren jedoch gut miteinander überein, wobei die InSAR-Höhe ca. 1 m tiefer lag als die der anderen. Durch eine Segmentierung der Punktwolke wurden anschliessend einzelne Bäume detektiert und deren Positionen, Höhen und Kronendurchmesser geschätzt. Diese Parameter wurden mit forstwirtschaftlichen Referenzdaten verglichen. Ein Grossteil der grossen Bäume sowie rund die Hälfte der kleineren Bäume wurden richtig erkannt, wobei der Lokalisierungsfehler typischerweise unter 1 m lag. Abgesehen von einer leichten Unterschätzung stimmten die Baumhöhen des InSAR-Verfahrens mit den Referenzdaten gut überein. Eine gute Übereinstimmung wurde auch bei der Schätzungen des mittleren Kronendurchmessers erreicht. Es zeigt sich, dass die Ergebnisse bei Nadelbäumen genauer sind als bei Laubbäumen. Alle diese Ergebnisse weisen eine hohe Übereinstimmung mit vergleichbaren ALS-basierten Studien auf. Sie bestätigen, dass multibaseline InSAR-Daten bezüglich Genauigkeit und Zuverlässigkeit eine valable Alternative für die Waldüberwachung darstellen. Im letzten Kapitel wird eine Synthese der wichtigsten Ergebnisse vorgestellt. Der erfolgreiche Einsatz von multibaseline Millimeterwellen SAR Interferometrie zur präzisen und hochauflösen- den Topographiemessung einschliesslich der Anwendung zur Beobachtung von Waldökosyste- men wird hervorgehoben. Einschränkungen werden identifiziert: Sie reichen von der anspruchs- vollen Bewegungskompensation über hardware-bedingte Radar-Nebenkeulen bis hin zur be- grenzten Eindringtiefe in Vegetation mit der damit einhergehenden Reduktion der Detektionsrate für das Unterholz. Darüber hinaus werden weitere Verbesserungen der Datenverarbeitung vorge- schlagen. Dazu zählen u.a. eine Reduzierung der Range-Nebenkeulen durch mehrstufige, adap- tive Pulskompression, eine sorgfältige Stichprobenauswahl für die Phasenschätzung, und die Ver- wendung von SAR-Tomographie. Abschliessend werden mehrere potenzielle Anwendungen vor- geschlagen, wie z.B. die Beobachtung und Analyse von künstlichen Objekten, die Klassifizierung der Landbedeckung mit einer Kombination aus InSAR und polarimetrischen Daten, oder das Po- tential zum Detektieren von Veränderungen bei zeitlich versetzten Aufnahmen (Change Detec- tion). Im letzteren Fall ersetzt die inhärente 3D-Geolokalisierung der Punkte den Bedarf eines präzisen, externen Höhenmodells. Eine Begrenzung der Kohärenz erlaubt das einfache Ausmas- kieren von Schattenflächen und damit eine substantielle Reduktion der Falschalarmrate. Die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Validierung ebnet den Weg in Richtung eines operationellen flugzeug- oder möglicherweise weltraumgestützten Systems, das hochauflösende Topographie- messungen mit einer grossräumigen Abdeckung kombinieren lässt.



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Abstract

SUMMARY Synthetic aperture radar interferometry (InSAR) is a remote sensing technology that can be used to generate topography measurements such as digital elevation models (DEMs). The measurements are characterized by properties that highly depend on the system parameters. These properties include backscatter characteristics, penetration into vegetation, spatial resolution, geolocation accuracy, vertical noise, and coherence. InSAR sensors have been used operationally on air- and spaceborne platforms to generate moderate resolution DEMs. They are able to cover large areas with a small number of acquisitions, with independence from weather and daylight conditions. Higher, submeter resolution topography measurements are typically achieved using airborne laser scanning (ALS) technology. While now a mature and widely-used technology, ALS uses narrow swaths for high resolution data acquisitions and therefore requires large numbers of acquisitions. InSAR has the potential of achieving high resolution 3D measurements using the appropriate system parameters, and therefore could combine high resolution data acquisition with a large coverage, reducing costs. Data from an experimental airborne millimeter wave multibaseline InSAR system, the MEMPHIS system, were studied in this work. The datasets yielded decimeter resolution SAR images. The sensor uses the Ka-band wavelength that penetrates only marginally into vegetation, and multiple receiving antennas to combine straightforward phase unwrapping with reduced vertical noise. These unique properties enable the generation of high resolution three dimensional data, with accuracies that approach those of ALS data. To fully exploit the provided raw data, they first have to be focused into high resolution SAR images. Subsequent interferometric processing yields the topographic information. The work presented here investigated the prerequisites, such as the required navigation data quality and appropriate SAR focusing algorithms, necessary to generate well-focused images, accurate geo- location, and trustworthy interferometric phase values. SAR focusing and interferometric processing algorithms able to generate highly accurate point clouds or digital surface models (DSMs) are proposed. First a coarse-to-fine (C2F) interferometric phase estimation method is introduced, where interferograms generated using the shorter base- lines are only used to help unwrap the interferogram generated using the longest available base- line. A maximum likelihood (ML) phase estimation method was also investigated, taking into account information from all receiving antennas to retrieve a better phase estimation. Signatures of corner reflectors were analyzed in the generated SAR images: measured resolutions yielded values close to the theoretical expectations. The planimetric geolocation accuracy was typically better than 0.1 m, validating the SAR system and focusing algorithm. InSAR DSMs were com- pared to ALS-based models to validate their absolute vertical accuracy; in grassland areas, the height difference between the ~2 m-resolution InSAR DSMs and the reference ALS models was typically 0 ± 0.25 m. The performance of the ML phase estimation was compared to results based on the C2F algorithm, with the ML method consistently delivering higher accuracies: the noise level using the ML approach was slightly but steadily lower than the noise level obtained using the C2F method. The potential of InSAR-based point clouds is demonstrated in an application: the point cloud of a forest canopy was generated from multi-aspect multibaseline InSAR data and compared to equivalent products generated using ALS and stereo-photogrammetry techniques. Through a seg- mentation of the point cloud, single trees were detected and their position, height, and crown diameter estimated. These estimates were compared to reference forestry data. The InSAR, ALS,



III and photogrammetry-based point clouds all showed similar geolocation accuracies, with 0.2 – 0.3 m relative shifts. A much more limited penetration into the canopy was observed for both the InSAR and photogrammetry derived point clouds as compared to ALS. Canopy height models agreed very well with each other, with the InSAR height ~1 m lower than those derived from the other point clouds. Most of the large trees were accurately detected, as well as approxi- mately half of the smaller trees, with a localization accuracy typically better than 1 m. Asides from a slight underestimation, the tree heights agreed well with the reference data, and the esti- mation of the crown diameter was accurate in the mean. Results were more accurate for conifers than for broad-leaf trees. All these results are in line with similar studies that tested ALS data. They validate millimeter wave multibaseline InSAR-data as a reliable alternative for forest mon- itoring in comparison to other remote sensing techniques such as ALS and stereo-photogramme- try. In the final chapter, a synthesis of the main findings is presented. The successful use of milli- meter wave multibaseline SAR interferometry to carry out reliable and accurate high resolution topography measurements is highlighted, including its application in monitoring forested ecosys- tems. Limitations are identified: they range from motion compensation errors, to hardware-related severe range sidelobes when illuminating targets with intense backscattering, and to limited pen- etration into the forest canopy reducing detection of understory trees. Further improvements to the data processing are suggested: a reduction of the range sidelobes using multi-step adaptive pulse compression, an elaborate sample selection for the phase estimation, and the use of SAR tomography. Finally, several potential applications are proposed, such as monitoring and analysis of man-made objects, land cover classification using a combination of InSAR and polarimetric data, or change detection. In the latter case, the inherent 3D geolocation of the points removes the need for a precise external height model, and shadowed areas can be filtered using a coherence threshold, reducing the number of false alarms. Through its thorough validation, this work paves the way toward a more operational airborne or possibly spaceborne system that could combine high resolution topography measurements with a wide coverage.



IV ZUSAMMENFASSUNG SAR-Interferometrie (InSAR) ist eine Fernerkundungstechnologie, welche topographische Messungen ermöglicht. Diese kann u.a. zur Herstellung digitaler Höhenmodelle (DHM) genutzt werden. Die Eigenschaften dieser Messungen sind in hohem Masse von den Systemparametern abhängig. Sie umfassen das Rückstreuverhalten der elektromagnetischen Wellen, ihre Eindringtiefe in Vegetation, die räumliche Auflösung, die Genauigkeit der Geolokalisierung, das vertikale Rauschen und die Kohärenz. Flugzeug- und weltraumgestützte Sensoren werden operationell zur Erzeugung von DHMs mittlerer Auflösung eingesetzt. Dabei lassen sich grosse Flächen mit einer geringen Anzahl von Aufnahmen erfassen, unabhängig von Wetter und Tageslichtbedingungen. Topographische Messungen mit höherer Auflösung, z.B. im Sub-meter Bereich, werden in der Regel mittels Airborne Laserscanning (ALS) durchgeführt. ALS ist eine ausgereifte und weit verbreitete Technologie, welche aufgrund der begrenzten Streifenbreite eine grosse Anzahl von Aufnahmen erfordert. Demgegenüber verfügt die InSAR-Technologie über das Potential, mit geeigneten Systemparametern hochauflösende 3D-Messungen durchzuführen, welche über eine vergleichbare Auflösuung wie ALS verfügen, jedoch mit dem für Radarsysteme üblichen Vorteil der grossen Abdeckung und geringen Kosten. In dieser Arbeit wurden Daten des experimentellen, luftgestützten multibaseline InSAR- Systems mit der Bezeichnung MEMPHIS verwendet. Es verfügt über eine Dezimeter-Auflösung und arbeitet im Ka-Band, im Bereich der sogenannten Millimeterwellen, welcher sich durch ein geringes Eindringen in Vegetationsdecken auszeichnet. Die mehreren Empfangsantennen erlauben ein unkompliziertes Phase unwrapping bei gleichzeitig reduziertem, vertikalen Rauschen. Diese einzigartigen Eigenschaften des MEMPHIS-Systems ermöglichen die Herstellung hochauflösender, dreidimensionaler Daten, mit einer Genauigkeit, die bis heute nur ALS-Systemen sowie der hochauflösenden Photogrammetrie vorbehalten war. Um den Informationsgehalt der verfügbaren Rohdaten vollständig zu nutzen, müssen diese erst fokussiert und hochauflösende SAR-Bilder erzeugt werden. Die anschliessende interferometrische Verarbeitung liefert zusätzlich die 3D-Information. Die vorliegende Arbeit diskutiert die dazu notwendigen Voraussetzungen, namentlich die erforderliche Qualität der Navigationsdaten und die am besten geeigneten SAR-Fokussierungsalgorithmen. Diese garantieren neben gut fokussierten Bildern eine genaue Geolokalisierung und vertrauenswürdige interferometrische Phasenwerte. SAR-Fokussierungs- und interferometrische Verarbeitungs-Algorithmen werden präsentiert, um hochgenaue Punktwolken sowie digitale Oberflächenmodelle zu erzeugen. Dazu wird zunächst ein interferometrisches coarse-to-fine (C2F) Phasenschätzverfahren eingeführt, bei dem Interferogramme, die mit kürzeren Basislinien erzeugt wurden, lediglich zum Unwrappen des Interferogramms mit der längsten Basislinie verwendet werden. Anschliessend wird ein Maximum-Likelihood (ML) Verfahren vorgestellt, welches die Informationen aller Empfangsantennen berücksichtigt, um eine verbesserte Phasenschätzung zu erhalten. Zur Qualitätssicherung wurden die Signaturen von Winkelreflektoren in den SAR-Bildern untersucht: Die damit gemessenen, räumlichen Auflösungen ergaben Werte nahe an den theoretischen Erwartungen. Zusätzlich wurde das SAR-System und der Fokussierungs- algorithmus mit Hilfe der Geolokalisierungsgenauigkeit validiert; diese war in der Regel besser als 0.1 m. Die InSAR-Oberflächenmodelle wurden mit ALS-basierten Modellen verglichen, um die absolute vertikale Genauigkeit zu validieren; für Wiesen- und Ackerflächen lag die Höhendifferenz nahe bei Null, mit einer Streuung von ± 25 cm. Desweiteren wurden die Resultate



V aus der ML-Phasenschätzung mit Ergebnissen des C2F-Algorithmus verglichen. Die ML- Methode lieferte durchwegs höhere Genauigkeiten: Das Rauschen war geringfügig aber stets niedriger als dasjenige der C2F-Methode. Das Potenzial von InSAR-basierten Punktwolken wird anhand einer Anwendung gezeigt: Dazu wurde ein Waldbestand aus unterschiedlichen Richtungen beleuchtet und aus den resultierenden multibaseline InSAR-Daten Punktwolken hergeleitet. Diese wurden mit äquivalenten Produkten aus ALS und Stereo-Photogrammetrie verglichen. Die InSAR-, ALS-, und Photogrammetrie-basierten Punktwolken zeigten mit 0.2 – 0.3 m Relativverschiebungen ähnliche Genauigkeiten in der Geolokalisierung. Im Vergleich zu ALS wurde für die InSAR- und Photogrammetrie-basierten Punktwolken ein deutlich geringeres Eindringen in die Vegetationsdecke beobachtet. Die erstellten Canopy-Höhenmodelle (Maximalhöhen) stimmten für alle drei Verfahren jedoch gut miteinander überein, wobei die InSAR-Höhe ca. 1 m tiefer lag als die der anderen. Durch eine Segmentierung der Punktwolke wurden anschliessend einzelne Bäume detektiert und deren Positionen, Höhen und Kronendurchmesser geschätzt. Diese Parameter wurden mit forstwirtschaftlichen Referenzdaten verglichen. Ein Grossteil der grossen Bäume sowie rund die Hälfte der kleineren Bäume wurden richtig erkannt, wobei der Lokalisierungsfehler typischerweise unter 1 m lag. Abgesehen von einer leichten Unterschätzung stimmten die Baumhöhen des InSAR-Verfahrens mit den Referenzdaten gut überein. Eine gute Übereinstimmung wurde auch bei der Schätzungen des mittleren Kronendurchmessers erreicht. Es zeigt sich, dass die Ergebnisse bei Nadelbäumen genauer sind als bei Laubbäumen. Alle diese Ergebnisse weisen eine hohe Übereinstimmung mit vergleichbaren ALS-basierten Studien auf. Sie bestätigen, dass multibaseline InSAR-Daten bezüglich Genauigkeit und Zuverlässigkeit eine valable Alternative für die Waldüberwachung darstellen. Im letzten Kapitel wird eine Synthese der wichtigsten Ergebnisse vorgestellt. Der erfolgreiche Einsatz von multibaseline Millimeterwellen SAR Interferometrie zur präzisen und hochauflösen- den Topographiemessung einschliesslich der Anwendung zur Beobachtung von Waldökosyste- men wird hervorgehoben. Einschränkungen werden identifiziert: Sie reichen von der anspruchs- vollen Bewegungskompensation über hardware-bedingte Radar-Nebenkeulen bis hin zur be- grenzten Eindringtiefe in Vegetation mit der damit einhergehenden Reduktion der Detektionsrate für das Unterholz. Darüber hinaus werden weitere Verbesserungen der Datenverarbeitung vorge- schlagen. Dazu zählen u.a. eine Reduzierung der Range-Nebenkeulen durch mehrstufige, adap- tive Pulskompression, eine sorgfältige Stichprobenauswahl für die Phasenschätzung, und die Ver- wendung von SAR-Tomographie. Abschliessend werden mehrere potenzielle Anwendungen vor- geschlagen, wie z.B. die Beobachtung und Analyse von künstlichen Objekten, die Klassifizierung der Landbedeckung mit einer Kombination aus InSAR und polarimetrischen Daten, oder das Po- tential zum Detektieren von Veränderungen bei zeitlich versetzten Aufnahmen (Change Detec- tion). Im letzteren Fall ersetzt die inhärente 3D-Geolokalisierung der Punkte den Bedarf eines präzisen, externen Höhenmodells. Eine Begrenzung der Kohärenz erlaubt das einfache Ausmas- kieren von Schattenflächen und damit eine substantielle Reduktion der Falschalarmrate. Die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführte Validierung ebnet den Weg in Richtung eines operationellen flugzeug- oder möglicherweise weltraumgestützten Systems, das hochauflösende Topographie- messungen mit einer grossräumigen Abdeckung kombinieren lässt.



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Item Type:Dissertation (monographical)
Referees:Schaepman Michael
Communities & Collections:UZH Dissertations
Dewey Decimal Classification:910 Geography & travel
Language:English
Place of Publication:Zurich
Date:2016
Deposited On:14 Feb 2017 14:01
Last Modified:08 Feb 2019 15:16
Publisher:Remote Sensing Laboratories, Department of Geography, University of Zurich
Series Name:Remote sensing series
Number of Pages:126
ISBN:978-3-906894-00-3
Additional Information:Erschienen in Remote sensing series; 71
OA Status:Green
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