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Cette étude vise à évaluer la faisabilité de produire automatiquement des données de rétrodiffusion gamma nought corrigées radiométriquement par le terrain (RTC) du radar à synthèse d'ouverture (SAR) prêtes à l'analyse pour l'ingestion dans un cube de données destiné à être utilisé dans un grand environnement de données spatio-temporelles. En tant que tel, cette étude examine la préparation à l'analyse de différents modèles numériques d'élévation (DEM) disponibles ouvertement et la capacité des solutions logicielles SNAP et GAMMA en termes d'utilisabilité globale ainsi que de qualité des données de rétrodiffusion. Pour ce faire, l'étude s'appuie sur la bibliothèque Python pyroSAR pour fournir le banc d'essai de mise en œuvre du flux de travail et fournit un carnet Jupyter pour la transparence et la reproductibilité future des analyses réalisées. Deux sites d'essai ont été sélectionnés, dans les Alpes et à Fidji, afin de pouvoir évaluer les différences régionales et soutenir l'établissement des cubes de données ouvertes Swiss et Common Sensing respectivement.
Truckenbrodt et al. (Fri,) ont étudié cette question.