Technologies for high-precision automatic georeferencing and high-level processing of spaceborne SAR images


Cite item

Full Text

Abstract

Georeferencing quality is one of the main characteristics of the Earth’s surface images generated by spaceborne synthetic aperture radars. The paper considers the problem of automatic high-precision georeferencing of spaceborne synthetic aperture radar images. Three options for solving this problem are considered: by focusing the radio holograms with account of the calibration data which contain corrections to the radar antenna attitude measurements; by autofocusing of the holograms, specifying the Doppler centroid values, and estimating the slant range time scale shift; by correlation-extreme matching of radar and reference images, specifying the radar antenna phase center trajectory. Reducing the georeferencing error to a value comparable to or not exceeding the size of the image pixel projection onto the earth’s surface makes it possible to significantly simplify high-level processing of multi-temporal synthetic aperture radar image sets. The issues of radar images’ matching based on a strict geometric model in their high-level processing and radar and optical images’ correlation-extreme matching in their integration are also considered. The results of experimental research in terms of assessing radar and optical images’ matching accuracy are presented. Visual inspection and the obtained upper limit of the numerical error estimate confirm the pixel accuracy of the matching.

About the authors

V. A. Ushenkin

Ryazan State Radio Engineering University

Author for correspondence.
Email: foton@rsreu.ru
ORCID iD: 0000-0002-0676-6993

PhD, Leading Researcher of Aerospace Image Processing Research Institute

Russian Federation

References

  1. Sovremennye tekhnologii obrabotki dannykh distantsionnogo zondirovaniya Zemli [Modern technologies for the Earth remote sensing data processing / ed. by V.V. Eremeev]. Moscow: Fizmatlit Publ., 2015. 460 p.
  2. Egoshkin N.A., Eremeev V.V., Moskvitin A.E., Ushenkin V.A. Obrabotka informatsii ot sovremennykh kosmicheskikh sistem radiolokatsionnogo nablyudeniya Zemli [Processing of data from modern space systems of Earth remote sensing radar systems]. Moscow: Fizmatlit Publ., 2019. 320 p.
  3. Ushenkin V.A. Decimeter-resolution spaceborne SAR raw data focusing model. Digital Signal Processing. 2018. No. 3. P. 21-25. (In Russ.)
  4. Ushenkin V.A. Doppler centroid estimation in primary processing of spaceborne StripMap SAR raw data by amplitude analysis. Digital Signal Processing. 2024. No. 3. P. 31-39. (In Russ.)
  5. Kuznecov A.E., Poshekhonov V.I. Structural and parametric synthesis of cartographic small spacecraft components. Vestnik of Ryazan State Radio Engineering University. 2019. No. 69. P. 185-192. (In Russ.). doi: 10.21677/1995-4565-2019-69-185-192
  6. Costantini M., Zavagli M., Martin J., Medina A., Barghini A., Naya J., Hernando C., Macina F., Ruiz I., Nicolas E., Fernandez S. Automatic coregistration of SAR and optical images exploiting complementary geometry and mutual information. Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2018 (July, 22-27, 2018, Valencia, Spain). P. 8877-8880. doi: 10.1109/IGARSS.2018.8519242
  7. Paul S., Pati U.C. Automatic optical-to-SAR image registration using a structural descriptor. IET Image Processing. 2020. V. 14, Iss. 1. P. 62-73. doi: 10.1049/iet-ipr.2019.0389
  8. Egoshkin N.A. Processing satellite navigation information for high-speed operational correction of remote sensing images. Digital Signal Processing. 2017. No. 4. P. 23-29. (In Russ.)
  9. Egoshkin N.A., Ushenkin V.A. Interferometric processing of SAR data based on combining of phase unwrapping methods. Vestnik of Ryazan State Radio Engineering University. 2015. No. 54, part 2. P. 21-31. (In Russ.)
  10. Egoshkin N.A., Eremeev V.V., Moskvitin A.E., Ushenkin V.A. Digital elevation models generation based on high-precision phase unwrapping of SAR interferograms. Radioengineering. 2016. No. 11. P. 120-127. (In Russ.)
  11. Ushenkin V.A., Egoshkin N.A. Using apriori information in interferometric processing of high resolution SAR data. Vestnik of the Samara State Aerospace University. 2016. V. 15, no. 2. P. 208-219. (In Russ.). doi: 10.18287/2412-7329-2016-15-2-208-219
  12. Egoshkin N.A., Ushenkin V.A. DEM-assisted high resolution image coregistration for InSAR processing. Vestnik of Ryazan State Radio Engineering University. 2015. No. 51. P. 72-79. (In Russ.)
  13. Moskvitin A.E., Ushenkin V.A. Fusion of radar and optical images from the Earth remote sensing systems. Radioengineering. 2019. V. 83, no. 5, part 2. P. 183-191. (In Russ.). doi: 10.18127/j00338486-201905(II)-20

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering

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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».