Clasificación de la cubierta terrestre totalmente polarimétrica
Basado en modelos de Markov ocultos entrenados con múltiples observaciones
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En este manuscrito se presenta un procedimiento de clasificación de la cubierta terrestre utilizando el contenido de información de las imágenes SAR totalmente polarimétricas. Se hace una introducción a los conceptos básicos de la teledetección y los datos totalmente polarimétricos para presentar la técnica de Descomposición Coherente de Objetivos de Cameron. El método de Cameron se utiliza para extraer el contenido de información de los datos PolSAR caracterizando cada "píxel", utilizando un conjunto de mecanismos de dispersión canónicos con el fin de describir las propiedades ...
En este manuscrito se presenta un procedimiento de clasificación de la cubierta terrestre utilizando el contenido de información de las imágenes SAR totalmente polarimétricas. Se hace una introducción a los conceptos básicos de la teledetección y los datos totalmente polarimétricos para presentar la técnica de Descomposición Coherente de Objetivos de Cameron. El método de Cameron se utiliza para extraer el contenido de información de los datos PolSAR caracterizando cada "píxel", utilizando un conjunto de mecanismos de dispersión canónicos con el fin de describir las propiedades físicas del dispersor. La novedad del enfoque de clasificación de la cubierta terrestre propuesto radica en el uso de Modelos de Markov Ocultos (HMM) para caracterizar de forma única cada tipo de cubierta terrestre, generando una analogía entre los estados ocultos -tipos de cubierta terrestre- y las observaciones -mecanismos de dispersión- y explotando las transiciones entre los mecanismos de dispersión en cada región. El proceso de clasificación se basa en la probabilidad de las secuencias de observación evaluadas por cada modelo.
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