Abstract—This paper explores anomal

Abstract—This paper explores anomaly detection algorithms to detect vulnerabilities on Mississippi river levees using remotely sensed Synthetic Aperture Radar (SAR) data. Earthen levees protect large areas of populated and cultivated land in the United States. One sign of potential levee failure is the occurrence of landslides due to slope instabilities. Such slides could lead to further erosion and through seepage during high water events. This research seeks to design a system that is capable of performing automated target recognition tasks using radar data to detect problem areas on earthen levees. Polarimetric SAR data is effective for detecting such phenomena. In this research, we analyze the ability of different polarization channels in detecting landslides with different frequency bands of synthetic aperture radar data using anomaly detection algorithms. The two SAR datasets used in this study are: (1) the X-band satellite-based radar data from DLR’s TerraSAR-X satellite, and (2) the L-band airborne radar data from NASA’s Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar (UAVSAR). The RX anomaly detector, an unsupervised classification algorithm, was implemented to detect anomalies on the levee. The discrete wavelet transform (DWT) is used for feature extraction. The algorithm was tested with both the L-band and X-band SAR data and the results demonstrate that landslide detection using L-band radar data has better accuracy compared to the X-band data based on the detection of true positives.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมเช่นกระดาษนี้สำรวจช่วยตรวจอัลกอริทึมเพื่อตรวจหาช่องโหว่บนแม่น้ำมิสซิสซิปปี levees ใช้ข้อมูลระยะไกลเหตุการณ์สังเคราะห์แสงเรดาร์ (ปีการศึกษา) Levees กระถางป้องกันพื้นที่ขนาดใหญ่ของประชากร และปลูกในสหรัฐอเมริกา เกิดแผ่นดินถล่มเนื่องจากความชัน instabilities สัญลักษณ์หนึ่งของความล้มเหลวของคันดินธรรมชาติอาจเกิดขึ้นได้ ภาพนิ่งดังกล่าวอาจทำ ให้พังทลายไป และ seepage ระหว่างเหตุการณ์น้ำ งานวิจัยนี้พยายามออกแบบระบบที่มีความสามารถในการทำงานการรู้จำเป้าหมายโดยอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูลเรดาร์เพื่อตรวจหาปัญหาบริเวณกระถาง levees ข้อมูลปีการศึกษา polarimetric การตรวจสอบปรากฏการณ์ดังกล่าวได้ ในงานวิจัยนี้ เราวิเคราะห์ความสามารถของโพลาไรซ์ต่างช่องตรวจสอบแผ่นดินถล่มมีแถบความถี่ที่แตกต่างกันของข้อมูลเรดาร์สังเคราะห์แสงโดยใช้อัลกอริทึมการตรวจหาความผิดปกติ Datasets เขตบริหารพิเศษสองที่ใช้ในการศึกษานี้คือ: (1) วง X เรดาร์ดาวเทียมที่ใช้ข้อมูลจากดาวเทียม TerraSAR-X ของพิการ และ (2)ข้อมูลเรดาร์อากาศ L วงจากของ NASA ยังทางอากาศรถสังเคราะห์แสงเรดาร์ (UAVSAR) จำนวนช่วยตรวจจับ การจัดประเภท unsupervised อัลกอริทึม ได้ดำเนินการตรวจหาความผิดบนคันดินธรรมชาติ แปลง wavelet แยกกัน (DWT) ใช้สำหรับการสกัดคุณลักษณะ อัลกอริทึมได้รับการทดสอบกับแบนด์ L และเขตบริหารพิเศษ X วงข้อมูล และแสดงผลลัพธ์ว่า ตรวจดินถล่มโดยใช้ข้อมูลเรดาร์วง L มีความถูกต้องดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูล X วงตามการตรวจพบการทำงานผิดพลาดจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อนี้กระดาษสำรวจขั้นตอนวิธีการตรวจสอบความผิดปกติในการตรวจสอบช่องโหว่ในแม่น้ำมิสซิสซิปปี้เขื่อนระยะไกลโดยใช้รู้สึกรูเรดาร์สังเคราะห์ (SAR) ข้อมูล เขื่อนดินป้องกันพื้นที่ขนาดใหญ่ของที่ดินที่มีประชากรและการเพาะปลูกในประเทศสหรัฐอเมริกา หนึ่งในสัญลักษณ์ของความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นเขื่อนคือการเกิดขึ้นของดินถล่มอันเนื่องมาจากความไม่เสถียรลาดชัน ภาพนิ่งดังกล่าวอาจนำไปสู่​​การพังทลายต่อไปและผ่านการซึมในช่วงเหตุการณ์น้ำสูง การวิจัยครั้งนี้พยายามที่จะออกแบบระบบที่มีความสามารถในการปฏิบัติงานได้รับการยอมรับเป้าหมายอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูลเรดาร์ในการตรวจสอบพื้นที่ที่มีปัญหาเกี่ยวกับเขื่อนดิน Polarimetric ข้อมูล SAR มีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบปรากฏการณ์ดังกล่าว ในงานวิจัยนี้เราจะวิเคราะห์ความสามารถของช่องขั้วที่แตกต่างกันในการตรวจสอบดินถล่มด้วยคลื่นความถี่ที่แตกต่างกันของข้อมูลรูเรดาร์สังเคราะห์โดยใช้ขั้นตอนวิธีการตรวจสอบความผิดปกติ ทั้งสองชุดข้อมูล SAR ใช้ในการศึกษาครั้งนี้คือ (1) X-band ข้อมูลเรดาร์ดาวเทียมจาก DLR ดาวเทียม TerraSAR-X และ (2) L-วงข้อมูลเรดาร์อากาศจากนาซ่าร้าง Aerial Vehicle สังเคราะห์เรดาร์รูรับแสง (UAVSAR ) ความผิดปกติเครื่องตรวจจับ RX, อัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่ใกล้ชิด, ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบความผิดปกติในการสร้างเขื่อนกั้นน้ำ การแปลงเวฟเล็ต (DWT) ใช้สำหรับการดึง อัลกอริทึมได้รับการทดสอบกับทั้ง L-band และ X-band ข้อมูล SAR และผลการตรวจสอบแสดงให้เห็นว่าการใช้ถล่ม L-วงเรดาร์ข้อมูลมีความถูกต้องดีขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูล X-band ขึ้นอยู่กับการตรวจสอบของบวกที่แท้จริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ การวิจัยนี้ศึกษาขั้นตอนวิธีการตรวจหาความผิดปกติที่ตรวจพบช่องโหว่บนแม่น้ำมิสซิสซิปปีเขื่อนใช้ระยะไกลรูเรดาร์สังเคราะห์ ( SAR ) ข้อมูล เขื่อนเพื่อปกป้องพื้นที่ขนาดใหญ่ของประชากร และพื้นที่เพาะปลูกในสหรัฐอเมริกา สัญลักษณ์หนึ่งของศักยภาพของการเกิดแผ่นดินถล่มเขื่อนเนื่องจากความลาดชันไม่มั่นคง .สไลด์ดังกล่าวอาจนำไปสู่การกัดเซาะต่อไปและผ่านซึมในระหว่างเหตุการณ์น้ำสูง งานวิจัยนี้มุ่งที่จะออกแบบระบบที่มีความสามารถในการปฏิบัติงานเป้าหมายรับรู้โดยอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูลเรดาร์ตรวจพบปัญหาพื้นที่บนดินที่เขื่อน . ข้อมูล SAR กระเจิงเชิงขั้วมีประสิทธิภาพการปรากฏการณ์ดังกล่าว ในงานวิจัยนี้เราวิเคราะห์ความสามารถของโพลาไรเซชันที่แตกต่างกันในการตรวจสอบช่องทางดินถล่มที่มีแถบความถี่ของรูเรดาร์สังเคราะห์ข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึมการตรวจหาสิ่งผิดปกติ 2 . ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ คือ ( 1 ) กซ์ แบนด์ดาวเทียมตามข้อมูลจากเรดาร์ของเยน terrasar-x ดาวเทียมและ ( 2 ) 2556 ข้อมูลจาก NASA เป็นเกาะร้างอากาศเรดาร์ทางอากาศยานพาหนะรูเรดาร์สังเคราะห์ ( uavsar ) ส่วน RX มิติเครื่อง , ขั้นตอนวิธีการจำแนกโดยขาดการควบคุม ใช้เพื่อตรวจหาความผิดปกติบนคันนา . แปลงเวฟเลตต่อเนื่อง ( DWT ) ใช้สำหรับการสกัดคุณลักษณะขั้นตอนวิธีนี้ถูกทดสอบกับทั้ง SAR และข้อมูล 2556 กซ์ แบนด์ และผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่า การใช้เรดาร์ดินถล่ม 2556 ข้อมูลความถูกต้องดีกว่าเมื่อเทียบกับกซ์ แบนด์ข้อมูลขึ้นอยู่กับการตรวจสอบจริงแจ้ง