Classification entièrement polarimétrique de la couverture terrestre - Karachristos, Konstantinos
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Dans ce manuscrit, une procédure de classification de l'occupation du sol est présentée en utilisant le contenu informationnel des images SAR entièrement polarimétriques. Une introduction aux concepts de base de la télédétection et des données entièrement polarimétriques est faite afin de présenter la technique de décomposition de la cible cohérente de Cameron. La méthode de Cameron est utilisée pour extraire le contenu informatif des données PolSAR en caractérisant chaque "pixel", en utilisant un ensemble de mécanismes de diffusion canoniques afin de décrire les propriétés physiques du…mehr

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Produktbeschreibung
Dans ce manuscrit, une procédure de classification de l'occupation du sol est présentée en utilisant le contenu informationnel des images SAR entièrement polarimétriques. Une introduction aux concepts de base de la télédétection et des données entièrement polarimétriques est faite afin de présenter la technique de décomposition de la cible cohérente de Cameron. La méthode de Cameron est utilisée pour extraire le contenu informatif des données PolSAR en caractérisant chaque "pixel", en utilisant un ensemble de mécanismes de diffusion canoniques afin de décrire les propriétés physiques du diffuseur. La nouveauté de l'approche proposée pour la classification de la couverture terrestre réside dans l'utilisation de modèles de Markov cachés (HMM) pour caractériser de manière unique chaque type de couverture terrestre, en générant une analogie entre les états cachés - types de couverture terrestre - et les observations - mécanismes de diffusion - et en exploitant les transitions entre les mécanismes de diffusion dans chaque région. Le processus de classification est basé sur la vraisemblance des séquences d'observation évaluées par chaque modèle.
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Autorenporträt
Konstantinos Karachristos se licenció en Física por la Universidad de Patras en 2018 y obtuvo un máster en Electrónica y Procesamiento de la Información en febrero de 2020. Actualmente es candidato a doctor en la Universidad de Patras-Departamento de Física. Sus principales intereses de investigación son el aprendizaje automático, los métodos de optimización y la teledetección.