SIMULATION OF COMPRESSION ECBAQ MODIFICATION WITH REPRESENTATION IN CEOS FORMAT OF EARTH REMOTE SENSING DAT
Article Sidebar
Main Article Content
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
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
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.
Most read articles by the same author(s)
- V. CHERTKOV, R. BOHUSH, A. ANDROSCHUK, NON-RECURSIVE IMAGE FILTERING USING FPGA, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 12 (2015)
- R. BOGUSH, S. IHNATSYEVA, N. NAUMOVISH, S. URBANOVICH, SIMULATION OF ALGORITHM FOR FORMATION OF RADAR IMAGES BASED ON RAW EARTH REMOTE SENSING DATA IN CEOS FORMAT, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 12 (2016)
- N. LUPENKO, R. BOHUSH, H. CHEN, ANALYSIS OF METHODS FOR DISTANCE ESTIMATION TO AN OBJECT FROM A SINGLE VIDEO CAMERA IMAGE USING NEURAL NETWORKS, Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences: No. 2 (2024)