Signal analysis on synthetic aperture radar for velocity vector measurement and applicability evaluation to ocean current measurement
合成孔径雷达速度矢量测量信号分析及海流测量适用性评估
基本信息
- 批准号:20K14961
- 负责人:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2023-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
项目成果
期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Detecting moving ships in ALOS-2 spotlight SAR images by deep learning model
通过深度学习模型检测 ALOS-2 聚焦 SAR 图像中的移动船舶
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:真鍋航輝;米満侑作 ;松田竜之介; 幡井翔悟 ; 前川一真;武田 実;Mitsumasa Iino;Takero Yoshida
- 通讯作者:Takero Yoshida
Application of MA-ATI SAR for Estimating the Direction of Moving Water Surface Currents in Pi-SAR2 Images
- DOI:10.1109/jstars.2021.3060008
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:5.5
- 作者:Takero Yoshida;K. Ouchi;Chan-Su Yang
- 通讯作者:Takero Yoshida;K. Ouchi;Chan-Su Yang
Improved Accuracy of Velocity Estimation for Cruising Ships by Temporal Differences Between Two Extreme Sublook Images of ALOS-2 Spotlight SAR Images With Long Integration Times
利用长积分时间的 ALOS-2 聚光 SAR 图像的两个极端子视图像之间的时间差异提高巡航船速度估计的精度
- DOI:10.1109/jstars.2021.3127214
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:5.5
- 作者:Yoshida Takero;Ouchi Kazuo
- 通讯作者:Ouchi Kazuo
Detecting azimuth moving ships using extended image features in spotlight SAR data by deep learning
通过深度学习利用聚光SAR数据中的扩展图像特征检测方位移动船舶
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Takero Yoshida;Kazuo Ouchi
- 通讯作者:Kazuo Ouchi
Detection of Ships Cruising in the Azimuth Direction Using Spotlight SAR Images with a Deep Learning Method
基于深度学习方法的聚光SAR图像检测船舶方位角巡航
- DOI:10.3390/rs14194691
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:5
- 作者:Takero Yoshida;Kazuo Ouchi
- 通讯作者:Kazuo Ouchi
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Yoshida Takero其他文献
地球重力圏脱出前の新たな中継軌道に関する初期検討
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- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yoshida Takero;Ouchi Kazuo;大島 健太 - 通讯作者:
大島 健太
Yoshida Takero的其他文献
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