A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Using Similarity Parameters for Supervised Polarimetric SAR Image Classification Usando parâmetros de similaridade para classificação de imagens SAR polarimétricas supervisionadas

Junyi XU, Jian YANG, Yingning PENG, Chao WANG, Yuei-An LIOU

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Resumo:

Neste artigo, um novo método é proposto para classificação supervisionada de tipos de cobertura do solo usando dados de radar polarimétrico de abertura sintética (SAR). O conceito de parâmetro de similaridade entre duas matrizes de espalhamento é introduzido para caracterizar o mecanismo de espalhamento alvo. Quatro parâmetros de similaridade de cada pixel na imagem são usados ​​para classificação. São os parâmetros de similaridade entre um pixel e um plano, um diédrico, uma hélice e um fio. A potência total recebida de cada pixel também é usada, uma vez que o parâmetro de similaridade é independente dos vãos das matrizes de dispersão alvo. A classificação supervisionada é realizada com base na análise de componentes principais. Esta análise é aplicada a cada conjunto de dados na imagem no espaço de recursos para obter o vetor de transformação de recursos correspondente. O produto interno de dois vetores é usado como medida de distância na classificação. O resultado da classificação do novo esquema é mostrado e comparado com os resultados da análise de componentes principais com outros coeficientes de decomposição, para demonstrar a eficácia dos parâmetros de similaridade.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E85-B No.12 pp.2934-2942
Data de publicação
2002/12/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Sentindo

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