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Exploiting sar visual semantics in Tomo sar for 3D modeling of buildings

National Science Open 2024年第5期3卷 6-25页

作者： Wei Wang Haixia Wang Liankun Yu Qiulei Dong Zhanyi Hu School of Network Engineering Zhoukou Normal UniversityZhoukou 466000China College of Electrical Engineering and Automation Shandong University of Science and TechnologyQingdao 266590China State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China

Recently a new paradigm is emerging in synthetic aperture radar(sar)three-dimensional(3D)imaging technology where the imaging performance is enhanced by exploiting sar visual *** by“sar visual semantics”,we mean primarily the scene conceptual structural information extracted directly from sar *** this paradigm,a paramount open problem lies in what and how the sar visual semantics could be extracted and used at different levels associated with different structural *** work is a tentative attempt to tackle the above what-and-how problem,and it mainly consists of the following two *** first part is a sketchy description of how three-level(low,middle,and high)sar visual semantics could be extracted and used in sar Tomography(Tomosar),including an extension of sar visual semantics analysis(e.g.,facades and roofs)to sparse 3D points initially recovered via traditional Tomosar *** second part is a case study on two open source Tomosar datasets to illustrate and validate the effectiveness and efficiency of sar visual semantics exploitation in Tomosar for box-like 3D building *** to the space limit,only main steps of the involved methods are reported,and we hope,such neglects of technical details will not severely compromise the underlying key concepts and ideas.

关键词： sar visual semantics Tomosar box-like building modeling

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