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Fitting a statistical model to SIR-C SAR images of the sea surface

机译:将统计模型拟合到海面的SIR-C SAR图像

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摘要

A suite of statistical procedures aimed at assessing to what extent polarimetric and/or multifrequency synthetic aperture radar (SAR) images of the sea surface can be modeled in terms of spherically invariant random vectors and matrices (SIRVs and SIRMs) is presented. The proposed tests assume that images can be described by resorting to the compound-Gaussian model, but do not require any a priori knowledge about the actual first-order probability density function (pdf) of the texture. The tests have also been used to analyze three data sets from STR-C/X-SAR missions.
机译:提出了一套统计程序,旨在评估球面不变的随机矢量和矩阵(SIRV和SIRM)可对海面的极化和/或多频合成孔径雷达(SAR)图像进行建模的程度。提出的测试假定可以通过使用复合高斯模型来描述图像,但是不需要任何有关纹理的实际一阶概率密度函数(pdf)的先验知识。这些测试还用于分析STR-C / X-SAR任务的三个数据集。

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