Henrik Forsténは、合成開口レーダー（SAR）画像化ドローンの初版から1年以上を経て、システムを改良した。レーダー画像を鮮明化するため、より強力な自動焦点アルゴリズムを作成し、高解像度の干渉画像化を追加した。初期システムは、約1メートルのGPS分解能による位置推定によって改善された。高価なRTK GPSが固定局からの補正信号によって数センチメートルの精度を実現する一方、飛行後のPPKでも同程度の精度に到達している。ハードウェアでは、周波数掃引を生成する位相同期ループが安定化され、FPGAの低速なSDカードインターフェース向けに圧縮機能が改良された。ドローンは、高度マップを作成するため、異なる高度で同じルートを2回飛行する。2回の飛行における位相を比較することで、垂直な物体がレーダー上で斜めに見える問題を解消している。これまでにも、自転車搭載型の予算重視SARシステムやセットアップガイドが報じられていた。
なぜ重要なのか
今回の更新により、このシステムは単にレーダーデータを収集するプラットフォームから、より正確な位置情報と高度情報を用いてデータを処理できる測量ツールへと近づいている。高価なRTK GPSではなく、飛行後のPPKでも位置精度を確保できることは、現地調査で使用するハードウェアやインフラの選択に影響を及ぼし得る選択肢をもたらす。干渉画像化は、同じ地域を異なる高度からスキャンすることに基づくため、垂直構造物がレーダー画像に生じさせる幾何学的な不確実性を低減できる可能性がある。一方で、2回の飛行と飛行後のデータ処理を必要とするこの方法が、利用プロセスをどの程度複雑にするのか、また作成された高度マップをどのように検証するのかは、依然として明確な課題として残っている。