Data fusion of multiple polarimetric SAR images using discrete wavelet transform (DWT)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Data fusion is a very effective technique which can be applied to many remote sensing areas such as classification, monitoring of environmental surveillance and man-made target tracking. In this paper, we tested fusion of multiple frequency (C-, and L-band), multiple polarization (HH, HV and VV) and multiresolution data sets. One can obtain a polarimetric SAR data after enhancing spatial resolution through the image fusion process. In order to fuse multiple SAR data and high spatial resolution data, they have to be geometrically co-registered over the same target area and have the same pixel size (spatial registrations). At this stage, we used the nearest neighbor resampling to avoid spectral distortion by interpolation. Multiresolution polarimetric SAR image fusion was performed using the multiscale image fusion technique-discrete wavelet transform after spatial registrations. To evaluate the spectral fidelity of fused polarimetric SAR data, spectral dissimilarity was calculated at each wavelet decomposition level. The resulting classification map based on polarimetric feature vectors shows better class separation after application of fusion processing than without fusion. The polarimetric SAR data over the Gong-ju areas, tested in this research, were acquired during NASA/JPL AIRSAR PACRIM-II experiment in 2000.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle