合成開口レーダデータ解析におけるスペックルフィルタの改良

　合成開口レーダデータの特有のspeckle noise を低減するためには、データフィルタが不可欠である。従来のフィルタは、観測領域のすべてのピクセルに対して同じウィンドサイズを使っていた。しかし、あるピクセルのターゲットの散乱特徴によって、最適ウィンドサイズが異なる。本研究は偏波度情報を利用して、最も良いウィンドサイズを判断し当該領域で初めての自己最適化データフィルタを天安した。提案したフィルタを用いてモデル分解法、固有値分解法等の各主流解析法の解析性能を向上させた。