Deep support vector machine for PolSAR image classification
Notice bibliographique
Résumé
The main problem posed by Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) image classification in remote sensing is the ability to develop classifiers that can substantially discern the different classes inherent in natural and man-made targets. Emphasis has shifted from the use of conventional classifiers to modern non-parametric classifiers such as the Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM), and most recently the hybrid Deep Neural Network (DNN) which is a fusion of Deep Learning (DL) and ANN. This research therefore presents the novel application of Deep Support Vector Machine (DSVM), which is a fusion of DL and SVM to PolSAR image classification. Two PolSAR images of Flevoland region in the Netherlands and Winnipeg in Canada are used as test beds for the experiment. The Lee filter is used to filter the images to suppress the speckle noise in the images. The Pauli decomposition is applied to decompose the images into SHH+SVV, SHH−SVV, SHV polarimetric channels. Then, the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) texture feature for SHH+SVV, SHH−SVV, SHV are extracted based on correlation, contrast, energy, and homogeneity statistics, using GLCM directions 0°, 45°, 90°, and 135° with an offset distance of 60. To enhance the efficiency of the model 8, 16, 32, 64, 128, and 256 quantization levels are explored. The DSVM classifier is implemented with four kernel functions: Exponential Radial Basis Function (ERBF), Gaussian Radial Basis Function (GRBF), neural, and polynomial. The first set of results is a comparison of the DSVM and SVM. The result of Flevoland image for ERBF, GRBF, neural, and polynomial kernels are 99.17 (73.39), 99.32 (74.62), 98.64 (71.28), and 99.34 (77.21), respectively; for the Winnipeg image for ERBF, GRBF, neural, and polynomial kernels are 98.65 (72.68), 98.67 (73.54), 98.27 (70.15), and 99.46 (75.03), respectively. The second set of results is a comparison of DSVM, SVM, DNN, Gaussian Mixture Model (GMM), K Nearest Neighbour (KNN), and K Means (KM) classifiers; the results for Flevoland image for DSVM, SVM, DNN, GMM, KNN, and KM are 99.12, 74.13, 96.29, 75.06, 75.85, and 21.43, respectively, while the results for Winnipeg image for DSVM, SVM, DNN, GMM, KNN, and KM are 98.76, 72.85, 95.64, 73.20, 73.91, and 25.60, respectively. Since the Kappa coefficient is presumed to be a more accurate measure for accuracy estimation, it is used to evaluate the performances of all the models. The computed Kappa coefficients for of DSVM, SVM, DNN, GMM, KNN, and KM for Flevoland are 92.45, 70.71, 88.76, 68.59, 68.62, and 18.89, respectively; while the computed Kappa coefficients for DSVM, SVM, DNN, GMM, KNN, and KM for Winnepeg are 92.45, 70.71, 88.76, 68.59, 68.62, and 18.89, respectively. Based on the metrics used to evaluate the performances of the experiments; the results show that the DSVM outperformed the other classifiers. The high accuracy obtained with the DSVM shows it is a state-of-the-art algorithm for PolSAR image classification and a significant progress in the latest of DL applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».