Sar imgelerinin öznitelik tabanlı sınıflandırılması

Abstract

Uzaktan algılamada sentetik açıklık radar (SAR) imgelerinin sınıflandırılması yeryüzü bölgelerinin doğru yorumlanması açısından önemlidir. Öznitelikler kullanılarak yapılan sınıflandırma işlemi, piksel genlikleri kullanılarak yapılan sınıflandırmaya göre daha iyi sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada, uydudan elde edilmiş SAR imgelerden yeryüzü bölgeleri farklı öznitelik yöntemleri kullanılarak piksel tabanlı olarak sınıflandırılmıştır. Öznitelik çıkarma yöntemi olarak yönlü gradyanların histogramı, yerel ikili örüntü, Gabor süzgeci, gri seviyeli eş-oluşum matrisi ve öznitelik profil yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi ise Bayesçi Gaussların karışım modeli kullanılarak yapılmıştır. Gerçek SAR uydu imgeleri ile yapılan testlerde, öznitelik profil yöntemi ile çıkarılan öznitelikler piksel tabanlı sınıflandırmada diğer öznitelik çıkarma yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir.

The classification of synthetic aperture radar (SAR) images is an important task in the correct interpretation of the land-covers. Classification using features gives better results than classification using pixel amplitudes. In this study, the pixel-based classification is performed by extracting features from SAR images acquired by satellites. Histogram of oriented gradients, local binary patterns, Gabor filters, feature profiles and gray level co-occurrence matrix methods are used for feature extraction. Bayesian Gaussian mixture model was used as classifier. The tests carried on real SAR images show that the features extracted by feature profiles method give the better results than the features extracted by the other methods.