Zeitschrift für Physikalische Chemie und Biophysik
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Abstrakt

Graphenbasierte Merkmalsreduktion für dreidimensionale Gabor-Filter in der PolSAR-Bildklassifizierung

Mohsen Darvishnezhad

Die polarimetrische Synthetic Aperture Radar (PolSAR)-Bildklassifizierung ist eine der wichtigsten Anwendungen in der Fernerkundung. Ziel dieses Artikels ist die Klassifizierung von PolSAR-Bildern und die Einführung einer Methode zur Erzielung des besten Ergebnisses für die Klassifizierung und Erkennung von PolSAR-Bildern. In diesem Artikel präsentieren wir die 3D-Gabor-Filter als Möglichkeit zur Merkmalsextraktion von PolSAR-Bildern und zur Erzielung des besten Ergebnisses mit hoher Genauigkeit für die PolSAR-Bildklassifizierung. Außerdem beweisen wir, dass der 3D-Gabor-Filteransatz eine höhere Genauigkeit als herkömmliche Methoden zur Klassifizierung von PolSAR-Bildern erzielen kann, aber eine der wichtigsten Herausforderungen bei 3D-Gabor-Filtern ist die Anzahl der aus ihnen extrahierten Merkmale. Daher können wir durch die Verwendung von 3D-Gabor-Filtern aufgrund des Fluchs der Dimensionalität kein optimales Ergebnis erzielen. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, schlagen wir daher eine Methode zur Reduzierung der aus 3D-Gabor-Filtern extrahierten Merkmale vor. Durch die Verwendung unserer vorgeschlagenen Methode werden die Merkmale in einen neuen Raum mit kleineren Dimensionen abgebildet. Letztendlich zeigen die experimentellen Ergebnisse die Überlegenheit der vorgeschlagenen Methode.