SARマルチルック相互相関処理コヒーレンス画像にCFARを適用した船舶検出の新手法

摘要

船舶検出法の一つであるMLCC（Multi-Look Cross-Correlation）は高分解能のSAR（Synthetic Aperture Radar）画像のシークラッタに埋もれている船舶を検出する方法としてよく知られている。著者らは先行研究でPALSAR（Phased Array L－band SAR）を利用し、MLCC手法を使うことでレーダに透明な小型船舶の検出が可能であることを明らかにした。しかしながら，MLCC処理後の海面コヒーレンス画像に高い相関性を持つノイズが存在する場合が多く、船舶のコヒーレンズ画像のSNR（Signal to Noise Ratio：信号対雑音比）が低下し、FAR（False Alarm Rate：誤警報確率）も上昇し、MLCC処理のコヒーレンス画像のみからは船舶検出が困難であるもこの欠点を補うために、MLCC処理後のコヒーレンス画像にCFAR（False Alarm Rate：一定誤警報確率）処理を施すことで、より高精度での船舶検出を可能にする新手法を開発した。新手法から得られた結果とMLCC処理後のコヒーレンス画像を比較するとSNRの場合、各観測モードや船舶によって異なるが平均的にSNRの場合、31.1dBの向上を、FAR の場合は1.67×10~(-3)程度低くなる成果を得ることができた。本論では開発したアルゴリズムの概要とPALSARデータを実験結果を報告する。