Application of Gaussian Markov random field model to unsupervised classification in polarimetric SAR image
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to demonstrate that the Gaussian Markov random field (GMRF) model can be successfully applied to the classification pf multi-frequency polarimetric SAR data. As a special case of MRF, the GMRF has been shown to be an accurate compact representation from a single-band textured images or multi-band textured images. To apply the method to the classification of inter-channel correlated polarimetric SAR data, we first transformed the data into combination of uncorrelated principal component images. Both intensities (hh, hv, and vv) and phase difference (/spl phi//sub hh - vv/) images of L- and P-band data are considered for classification in the study area in Jeju Island, South Korea. The properties of the transformed data reveal that the images tend to be Gaussian and they are mutually uncorrelated. The GMRF model therefore can be applied to the classification of the transformed polarimetric SAR data. As the GMRF model is a type of classifier based on segment merging, the classification process begins from the initial guess consisting of large amounts of segments. Spatially and statistically similar regions are combined to update the segmented map for each iteration. The final classification map based on polarimetric characteristics shows improvements in the accuracy and efficiency of the classification frame for the tested polarimetric SAR data.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».