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Block Sparse Bayesian Learning over Local Dictionary for Robust SAR Target RecognitionAprendizaje bayesiano disperso en bloque sobre diccionario local para el reconocimiento robusto de objetivos SAR

Resumen

En este trabajo se aplica el aprendizaje bayesiano disperso por bloques (BSBL) al reconocimiento de objetivos mediante radar de apertura sintética (SAR). La clasificación tradicional basada en representación dispersa (SRC) opera sobre el diccionario global colaborado por diferentes clases. Posteriormente, las similitudes entre la muestra de prueba y las distintas clases se evalúan mediante los errores de reconstrucción. Este trabajo reconstruye la muestra de prueba basándose en diccionarios locales formados por clases individuales. Teniendo en cuenta la sensibilidad azimutal de las imágenes SAR, los coeficientes lineales del diccionario local son escasos y tienen estructura de bloque. Por lo tanto, para resolver los coeficientes dispersos, se emplea el BSBL. El método propuesto puede explotar mejor la capacidad de representación de cada clase, beneficiando así el rendimiento del reconocimiento. A partir de los resultados experimentales obtenidos en el conjunto de datos de adquisición y reconocimiento de blancos móviles y estacionarios (MSTAR), se confirma la eficacia y robustez del método propuesto.

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Así combate Noruega el cambio climático | DW Documental

​Noruega se ha propuesto absorber todas las emisiones de dióxido de carbono de la industria europea. Para ello, pretende bombear el CO2, el elemento más perjudicial para el clima, en las capas rocosas que subyacen al mar del Norte. Un reportaje sobre los riesgos del almacenamiento artificial del dióxido de carbono.

En numerosos procesos de la industria química, metalúrgica o del cemento es inevitable que se genere dióxido de carbono, un gas de efecto invernadero. El gas podría capturarse y transportarse en barco a Noruega. Es una oferta tentadora, porque parece más barata que evitar la producción de CO2. Desde una estación de bombeo al norte de Bergen, se canalizaría sobre el fondo del mar del Norte y luego se introduciría en el suelo, a 2.500 metros de profundidad. En el proyecto Northern Lights, Noruega está probando todas las fases necesarias para aplicar la tecnología de captura y almacenamiento de carbono. En Alemania, hasta ahora ha habido mucha resistencia a los experimentos para almacenar CO2 bajo tierra. Sin embargo, los expertos del Grupo Intergubernamental sobre el Cambio Climático asumen en casi todos sus escenarios que será necesario capturar y almacenar miles de millones de toneladas de gases de efecto invernadero de la atmósfera. De lo contrario, el aumento de temperatura global no podría contenerse por debajo de los dos grados.

Sin embargo, hay una manera natural de fijar los gases de efecto invernadero: volviendo a llenar de agua las turberas, ya que las turberas drenadas son responsables de alrededor del cinco por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero de Alemania. El nivel del agua de las turberas es lo que determina si estas perjudican o protegen el clima: a largo plazo, las turberas podrían fijar grandes cantidades de CO2. El reportaje sopesa los pros y los contras de almacenar el CO2 y se plantea por qué la reinundación de pantanos no avanza desde hace años.