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dc.contributor.author
Fernández Michelli, Juan Ignacio
dc.contributor.author
Hurtado, Martin
dc.contributor.author
Areta, Javier Alberto
dc.contributor.author
Muravchik, Carlos Horacio
dc.date.available
2017-09-20T20:06:48Z
dc.date.issued
2016-07
dc.identifier.citation
Fernández Michelli, Juan Ignacio; Hurtado, Martin; Areta, Javier Alberto; Muravchik, Carlos Horacio; Unsupervised classification algorithm based on EM method for polarimetric SAR images; Elsevier Science; Isprs Journal Of Photogrammetry And Remote Sensing; 117; 7-2016; 56-65
dc.identifier.issn
0924-2716
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/24748
dc.description.abstract
In this work we develop an iterative classification algorithm using complex Gaussian mixture models for the polarimetric complex SAR data. It is a non supervised algorithm which does not require training data or an initial set of classes. Additionally, it determines the model order from data, which allows representing data structure with minimum complexity. The algorithm consists of four steps: initialization, model selection, refinement and smoothing. After a simple initialization stage, the EM algorithm is iteratively applied in the model selection step to compute the model order and an initial classification for the refinement step. The refinement step uses Classification EM (CEM) to reach the final classification and the smoothing stage improves the results by means of non-linear filtering. The algorithm is applied to both simulated and real Single Look Complex data of the EMISAR mission and compared with the Wishart classification method. We use confusion matrix and kappa statistic to make the comparison for simulated data whose ground-truth is known. We apply Davies-Bouldin index to compare both classifications for real data. The results obtained for both types of data validate our algorithm and show that its performance is comparable to Wishart's in terms of classification quality.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Bic
dc.subject
Classification
dc.subject
Expectation Maximization
dc.subject
Gaussian Mixture
dc.subject
Mixture Reduction
dc.subject
Sar Images
dc.subject.classification
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Unsupervised classification algorithm based on EM method for polarimetric SAR images
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-09-19T14:18:12Z
dc.journal.volume
117
dc.journal.pagination
56-65
dc.journal.pais
Países Bajos
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Fernández Michelli, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Hurtado, Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Areta, Javier Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina
dc.description.fil
Fil: Muravchik, Carlos Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrotecnia. Laboratorio de Electrónica Industrial, Control e Instrumentación; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina
dc.journal.title
Isprs Journal Of Photogrammetry And Remote Sensing
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271616000587
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.03.001
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