Classificazione completamente polarimetrica della copertura del suolo
Basato su modelli Hidden Markov addestrati con osservazioni multiple
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In questo manoscritto viene presentata una procedura di classificazione della copertura del suolo utilizzando il contenuto informativo delle immagini SAR completamente polarimetriche. Viene fatta un'introduzione ai concetti di base del telerilevamento e dei dati completamente polarimetrici per presentare la tecnica di Cameron Coherent Target Decomposition. Il metodo di Cameron è utilizzato per estrarre il contenuto informativo dai dati PolSAR caratterizzando ogni "pixel", utilizzando un insieme di meccanismi canonici di diffusione per descrivere le proprietà fisiche dello scatterer. La novit...
In questo manoscritto viene presentata una procedura di classificazione della copertura del suolo utilizzando il contenuto informativo delle immagini SAR completamente polarimetriche. Viene fatta un'introduzione ai concetti di base del telerilevamento e dei dati completamente polarimetrici per presentare la tecnica di Cameron Coherent Target Decomposition. Il metodo di Cameron è utilizzato per estrarre il contenuto informativo dai dati PolSAR caratterizzando ogni "pixel", utilizzando un insieme di meccanismi canonici di diffusione per descrivere le proprietà fisiche dello scatterer. La novità dell'approccio di classificazione della copertura del suolo proposto risiede nell'uso di modelli di Markov nascosti (HMM) per caratterizzare in modo unico ogni tipo di copertura del suolo, generando un'analogia tra stati nascosti - tipi di copertura del suolo - e osservazioni - meccanismi di diffusione e sfruttando le transizioni tra meccanismi di diffusione in ogni regione. Il processo di classificazione si basa sulla probabilità di sequenze di osservazioni valutate da ogni modello.
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