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저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제34권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
591 - 600 (10page)

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Recent SAR systems provide fully polarimetric SAR data, which is known to be useful in a variety of applications such as disaster monitoring, target recognition, and land cover classification. The objective of this study is to evaluate the performance of polarization SAR data for landslide detection. The detectability of different SAR parameters was investigated based on the supervised classification approach. The classifier used in this study is the Adaptive Boosting algorithms. A fully polarimetric L-band PALSAR-2 data was used to examine landslides caused by the 2016 Kumamoto earthquake in Kyushu, Japan. Experimental results show that fully polarimetric features from the target decomposition technique can provide improved detectability of landslide site with significant reduction of false alarms as compared with the single polarimetric observables.

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