A DEEP LEARNING BASED METHOD FOR CLASSIFICATION OF POLARIMETRIC SAR DATA

Abstract

Polarimetrik yapay açıklıklı radar (PolSAR) görüntülerinin sınıflandırması önemli bir PolSAR veri uygulamasıdır. Son yıllarda derin öğrenmenin yaygınlaşması, PolSAR görüntü sınıflandırmasında da önemli iyileşmeler sağlamıştır. Bu tezde, polarimetrik yapay açıklıklı radar (SAR) görüntülerinin sınıflandırılması için, bir derin evrişimsel sinir ağını kullanılmaktadır. Karmaşık değerli evrişimsel sinir ağı (CV CNN), geleneksel evrişimsel sinir ağını (CNN) karmaşık değerli işlemeye yönelik genişletir ve SAR görüntülerinde bulunan genlik ve açı bilgilerini kullanır. Bu tezde, CV-CNN' nin polarimetrik SAR görüntü sınıflandırma işleminin performans değerlendirilmesi, pikselleri belirli arazi türlerine kategorize etme başarımını içerir. CV-CNN sonuçları SVM gibi bir makine öğrenmesi teknik ve Mahalanobis uzaklığı gibi basit bir istatistiksel tekniği ile karşılaştırmalı olarak, test başarımı, karmaşıklık matrisi kullanılarak verilir.