Region-based classification of PolSAR data through kernel methods and stochastic distances

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorNegri, Rogério G.-
Autor(es): dc.creatorCasaca, Wallace C. O.-
Autor(es): dc.creatorSilva, Erivaldo A.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T23:30:08Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T23:30:08Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2018-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-75193-1_52-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/228509-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/228509-
Descrição: dc.descriptionStochastic distances combined with Minimum Distance method for region-based classification of Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) image was successfully verified in Silva et al. (2013). Methods like K-Nearest Neighbors may also adopt stochastic distances and then used in a similar purpose. The present study investigates the use of kernel methods for PolSAR region-based classification. For this purpose, the Jeffries-Matusita stochastic distance between Complex Multivariate Wishart distributions is integrated in a kernel function and then used in Support Vector Machine and Graph-Based kernel methods. A case study regarding PolSAR remote sensing image classification is carried to assess the above mentioned methods. The results show superiority of kernel methods in comparison to the other analyzed methods.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Ciência e Tecnologia Univ. Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionCampus Experimental de Rosana Univ. Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciência e Tecnologia Univ. Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Ciência e Tecnologia Univ. Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionCampus Experimental de Rosana Univ. Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Ciência e Tecnologia Univ. Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2014/14830-8-
Formato: dc.format433-440-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectImage classification-
Palavras-chave: dc.subjectKernel function-
Palavras-chave: dc.subjectPolSAR-
Palavras-chave: dc.subjectRegion-based-
Palavras-chave: dc.subjectStochastic distances-
Título: dc.titleRegion-based classification of PolSAR data through kernel methods and stochastic distances-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

Não existem arquivos associados a este item.