Clasificación de imágenes SAR polarimétricas utilizando el método EM y el modelo Gp0

JUAN I. FERNÁNDEZ MICHELLI; MARTÍN HURTADO; JAVIER ARETA; CARLOS MURAVCHIK

Córdoba

Workshop; XVI Reunión de trabajo en Procesamiento de la Información y Control; 2015

Univ. Nacional de Córdoba y Univ. Tecnológica Nacional

Se propone la clasificación de imágenes SAR polarimétricas empleando el método Expectation-Maximization (EM). Se estudia el caso semi-supervisado con inicialización aleatoria, indicando sólo el número de clases a identificar. El algoritmo desarrollado se aplica en datos polarimétricos MultiLook Complex (MLC) simulados y reales, estos últimos pertenecientes a la plataforma aerotransportada AIRSAR, suponiendo un modelo de mezcla de densidades Gp0. El desempeño de cada clasificación es evaluado utilizando la matriz de confusión y el índice kappa. Finalmente los resultados son comparados con los obtenidos por otros autores sobre el mismo conjunto de datos, que utiliza el mismo modelo y el algoritmo SEM (Stochastic EM).