Segmentación de imágenes SAR polarimétricas Utilizando el Método CEM

MARTÍN HURTADO; CARLOS MURAVCHIK; SEBASTÍAN PAZOS; JUAN P. PASCUAL; JUAN IGNACIO FERNÁNDEZ MICHELLI

Otro; Anuncio de Oportunidades para el proyecto SAOCOM - Memorias-; 2014

Comisión Nacional de Actividades Espaciales

El objetivo de este proyecto consistió en desarrollar algoritmos de procesamiento de datos de radares de apertura sintética (SAR). Utilizando técnicas de procesamiento estadístico, se estudiaron soluciones novedosas a los problemas de estimación, detección y clasificación. En este manuscrito, solo presentamos nuestra contribución más interesante que consiste en un algoritmo de segmentación de imágenes SAR polarimétricas basado en el método Classification-Expectation-Maximization (CEM). Asimismo, se analizaron dos formas de inicializar el algoritmo: en el caso supervisado se inicializa aleatoriamente, indicando el número de clases a identificar; mientras que en el caso no supervisado la inicialización se basa en una clasificación previa. Se utilizaron datos SAR reales de la plataforma aérea EMISAR , suponiendo un modelo de mezcla de Gaussianas para datos Single-Look-Complex (SLC). Los resultados son comparados con los obtenidos de una clasificación Wishart no supervisada, que es un método efectivo y extensamente utilizado. Finalmente se aplica el índice de Davies-Bouldin para comparar cuantitativamente las diferentes segmentaciones obtenidas y para estudiar el desempeño del método CEM.