Improving wishart classification of polarimetric SAR data using the hopfield neural network optimization approach
Visualitza/Obre
Article (753,7Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/87165
Tipus de documentArticle
Data publicació2012-11-19
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper proposes the optimization relaxation approach based on the analogue
Hopfield Neural Network (HNN) for cluster refinement of pre-classified Polarimetric
Synthetic Aperture Radar (PolSAR) image data. We consider the initial classification
provided by the maximum-likelihood classifier based on the complex Wishart distribution,
which is then supplied to the HNN optimization approach. The goal is to improve the
classification results obtained by the Wishart approach. The classification improvement is
verified by computing a cluster separability coefficient and a measure of homogeneity
within the clusters. During the HNN optimization process, for each iteration and for each
pixel, two consistency coefficients are computed, taking into account two types of relations
between the pixel under consideration and its corresponding neighbors. Based on these
coefficients and on the information coming from the pixel itself, the pixel under study is
re-classified. Different experiments are carried out to verify that the proposed approach
outperforms other strategies, achieving the best results in terms of separability and a
trade-off with the homogeneity preserving relevant structures in the image. The performance
is also measured in terms of computational central processing unit (CPU) times.
CitacióPajares, G., Lopez, C., Sánchez, F., Molina, I. Improving wishart classification of polarimetric SAR data using the hopfield neural network optimization approach. "Remote sensing", 19 Novembre 2012, vol. 4, núm. 11, p. 3571-3595.
ISSN2072-4292
Versió de l'editorhttp://www.mdpi.com/2072-4292/4/11/3571
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Lopez-Martinez2012za.pdf | Article | 753,7Kb | Accés restringit |