SIMULATION OF COMPRESSION ECBAQ MODIFICATION WITH REPRESENTATION IN CEOS FORMAT OF EARTH REMOTE SENSING DAT

Article Sidebar

Abstract views: 61
PDF Downloads: 20
pdf (rus) (Русский)
Published: Sep 29, 2017
Keywords:
synthetic aperture radar, CEOS format, radar image, compression синтезированная апертура, формат данных CEOS, радиолокационное изображение, энтропийно-ограниченное блочное адаптивное квантование

Main Article Content

R. BOHUSH
Polotsk State University
https://orcid.org/0000-0002-6609-5810
I. ZAKHARAVA
Polotsk State University
N. NAUMOVISH
Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Minsk

Abstract

Features of the representation of compressed complex SAR radar data in CEOS format for the possibility of their further processing by existing software packages are considered. The general scheme of the algorithm and the results of modeling for compression and recording of complex data in a standard format are presented. As the initial data, the values of the reflected ERS-1 signal with In –phase and Quadrature phase components were used. Data compression is performed based on entropy-constrained block adaptive quantization modification algorithm. The proposed processing algorithm is implemented in MatLab software. Experimental results are presented in the paper.

Article Details

How to Cite
BOHUSH, R., ZAKHARAVA, I., & NAUMOVISH, N. (2017). SIMULATION OF COMPRESSION ECBAQ MODIFICATION WITH REPRESENTATION IN CEOS FORMAT OF EARTH REMOTE SENSING DAT. Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences, (12), 2-9. Retrieved from https://journals.psu.by/fundamental/article/view/3463
Issue
No. 12 (2017)
Section
Информационные технологиии
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Author Biographies

R. BOHUSH, Polotsk State University

кан. техн. наук, доц.

N. NAUMOVISH, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Minsk

кан. техн. наук

References

Радиолокационные системы землеобзора космического базирования / В. С. Верба [и др.] – М. : Радиотехника, 2010. – 680 с.

Коберниченко, В. Г. Радиоэлектронные системы дистанционного зондирования Земли : учеб. пособие / В. Г. Коберниченко ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. федер. ун-т. – Екатеринбург: Изд-во Урал. федер. ун-та, 2016. – 220 с.

CEOS WGD on Synthetic Aperture Radar Data Product Format Standards issue 2 revision (CEOS-SARCCT) // Committee on Earth Observation Satellite (CEOS) Data Subgroup, 1989.

Беленов, А. В. Стандартные уровни обработки и форматы представления данных ДЗЗ из космоса. Мировой опыт / А. В. Беленов // Геоматика. – 2009. – № 4. – С. 18–202.

Benz, U. A Comparison of Several Algorithms for SAR Raw Data Compression / U. Benz, K. Strodl, A. Moreira // IEEE Transactions on geoscience and remote sensing. – 1995. – Vol. 33. – № 5. – P. 1266–1276.

Agrawal, N. SAR signal processing algorithms / N. Agrawal, K. Venugopalan // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2009. – Vol. 4, № 9. – P. 40–45.

Algra, T. Compression of raw sar data using entropy-constrained quantization / T. Algra // IEEE IGARSS, Honolulu, HI, 14 June 2000. – Vol. 6. – P. 2660–2662.

Agrawal, N. Analysis of Complex SAR Raw Data Compression / N. Agrawal, K. Venugopalan // Progress In Electromagnetics Research Symposium, Cambridge, USA, July 2–6, 2008 / Cambridge, 2008. – P. 155–160.

Вернер, М. Основы кодирования : учебник для ВУЗов / М. Вернер. – М. : Техносфера, 2004. – 288 с. 10. Моделирование алгоритма формирования радиолокационного изображения на основе представленных в формате CEOS необработанных данных дистанционного зондирования Земли / Р. П. Богуш [и др.] // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С, Фундаментальные науки. – 2016. – № 12. – C. 13–21.

Geohazard Supersites and Natural Laboratories. GEO – Group on Earth Observations. [Electronic resource].

Сэломон, Д. Сжатие данных, изображений и звука / Д. Сэломон. – М. : Техносфера, 2004. – 368 с.