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全球季节性哨兵-1干涉相干性和后向散射数据集。

Global seasonal Sentinel-1 interferometric coherence and backscatter data set.

作者信息

Kellndorfer Josef, Cartus Oliver, Lavalle Marco, Magnard Christophe, Milillo Pietro, Oveisgharan Shadi, Osmanoglu Batu, Rosen Paul A, Wegmüller Urs

机构信息

Earth Big Data LLC, P.O. Box 114, Woods Hole, MA, 02543, USA.

GAMMA Remote Sensing AG, Worbstr. 225, 3073, Gümligen, Switzerland.

出版信息

Sci Data. 2022 Mar 11;9(1):73. doi: 10.1038/s41597-022-01189-6.

DOI:10.1038/s41597-022-01189-6
PMID:35277516
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8917198/
Abstract

This data set is the first-of-its-kind spatial representation of multi-seasonal, global C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) interferometric repeat-pass coherence and backscatter signatures. Coverage comprises land masses and ice sheets from 82° Northern to 79° Southern latitudes. The data set is derived from multi-temporal repeat-pass interferometric processing of about 205,000 Sentinel-1 C-band SAR images acquired in Interferometric Wide-Swath Mode from 1-Dec-2019 to 30-Nov-2020. The data set encompasses three sets of seasonal (December-February, March-May, June-August, September-November) metrics produced with a pixel spacing of three arcseconds: 1) Median 6-, 12-, 18-, 24-, 36-, and 48-days repeat-pass coherence at VV or HH polarizations, 2) Mean radiometrically terrain corrected backscatter (γ) at VV and VH, or HH and HV polarizations, and 3) Estimated parameters of an exponential coherence decay model. The data set has been produced to obtain global, spatially detailed information on how decorrelation affects interferometric measurements of surface displacement and is rich in spatial and temporal information for a variety of mapping applications.

摘要

该数据集是首个多季节、全球C波段合成孔径雷达(SAR)干涉重复轨道相干性和后向散射特征的空间表示。覆盖范围包括从北纬82°到南纬79°的陆地和冰盖。该数据集源自对2019年12月1日至2020年11月30日期间以干涉宽幅模式获取的约205,000幅哨兵-1 C波段SAR图像进行的多时间重复轨道干涉处理。该数据集包含三组以三弧秒像素间距生成的季节性(12月至2月、3月至5月、6月至8月、9月至11月)指标:1)VV或HH极化下6天、12天、18天、24天、36天和48天重复轨道相干性的中位数,2)VV和VH或HH和HV极化下经辐射地形校正的后向散射(γ)均值,以及3)指数相干衰减模型的估计参数。生成该数据集是为了获取关于去相关如何影响地表位移干涉测量的全球空间详细信息,并且对于各种测绘应用而言,其在空间和时间信息方面都很丰富。

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