Notice bibliographique
Résumé
Images issued from a SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor are effected by a specific noise called speckle; therefore, many studies have been dedicated to modulate this noise with the aim to be able to reduce its effects. But, studies in the area of polarimetric SAR (PolSAR) images despeckling are still poor and don't take advantage correctly of polarimetric information. In this way, this paper describes an original and efficient method of despeckling PolSAR images in order to improve the visualization and the extraction of planimetric features. The proposed filter, takes into account all polarization modes for each polarization mode despeckling. So, for a pixel in a single polarization mode, the modification of its radiometric value will be supervised by it adjacent pixels in the same polarization mode and also by their equivalent pixels in other polarization modes. Furthermore, to avoid error propagation, the filter will be very cautious in modification of radiometric values in such way that it runs in many iterations modifying the less ambiguous pixels firstly and leaves the rest of the pixels for the next iterations for a possible modification. To combine the information resulting from each polarization mode and make a decision, the proposed filter calls some rules of the Evidence Theory. The experimentation was done on Radarsat-2 images of the Arctic and Quebec regions of Canada, and the results show clearly the benefit and the high performance of this despeckling approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».