Fitting a statistical model to SIR-C SAR images of the sea surface

Fusco, A; Galdi, C; Ricci, G; Tesauro, M.

doi:10.1109/TAES.2004.1386873

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A suite of statistical procedures aimed at assessing to what extent polarimetric and/or multifrequency synthetic aperture radar (SAR) images of the sea surface can be modeled in terms of spherically invariant random vectors and matrices (SIRVs and SIRMs) is presented. The proposed tests assume that images can be described by resorting to the compound-Gaussian model, but do not require any a priori knowledge about the actual first-order probability density function (pdf) of the texture. The tests have also been used to analyze three data sets from SIR-C/X-SAR missions.

Titolo:	Fitting a statistical model to SIR-C SAR images of the sea surface
Autori interni:	Fusco A GALDI, Carmela Ricci G Tesauro M. mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Data di pubblicazione:	2004
Rivista:	IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS
Handle:	http://hdl.handle.net/20.500.12070/837
Appare nelle tipologie:	1.1 Articolo in rivista

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http://hdl.handle.net/20.500.12070/837

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