Unsupervised Classification of Scattering Mechanisms in Polarimetric SAR Data Using Fuzzy Logic in Entropy and Alpha Plane
Notice bibliographique
Résumé
The eigenvalue-eigenvector-based approach for understanding the scattering mechanisms of polarimetric synthetic aperture radar (POLSAR) data leads to noisy classification results due to arbitrarily fixed zone boundaries in the$H/\overline{\alpha}$plane. In this paper, a new classification scheme that can address the inherent vagueness of class boundaries in the$H/\overline{\alpha}$plane was tested in order to improve the unsupervised classification of the microwave scattering mechanism by introducing concepts related to fuzzy sets. A 2-D fuzzy membership function was developed for the fuzzification of the 2-D$H/ \overline{\alpha}$plane. The proposed fuzzy$H/\overline{ \alpha}$classifier is composed of three steps: fuzzification of the$H/\overline{\alpha}$plane, iterative refinement of membership degrees using the$c$-means algorithm, and defuzzification for the final decision process. The performance of this new approach for the L-band NASA/Jet Propulsion Laboratory's Airborne SAR data obtained during the PACRIM-II experiment was shown to be consistently improved. This new classification technique can be applied to POLSAR data without anya prioriinformation. The fuzzification of the zone boundaries can be further applied to the interpretation of the POLSAR data, e.g., multifrequency classification, retrieval of bio- and geophysical parameters, etc. In order to propose another implementation of the fuzzy boundary representation, we exploited the combination of the$H/\overline{\alpha}$state space and anisotropy information.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».