CFAR Hierarchical Clustering of Polarimetric SAR Data

Abstract : Recently, a general approach for high-resolution polarimetric SAR (POLSAR) data classification in heterogeneous clutter was presented, based on a statistical test of equality of covariance matrices. Here, we extend that approach by taking advantage of the Constant False Alarm Ratio (CFAR) property of the statistical test in order to improve the clustering process. We show that the CFAR property can be used in the hierarchical segmentation of the POLSAR data images to automatically detect the number of clusters. The proposed method will be applied on a high-resolution polarimetric data set acquired by the ONERA RAMSES system.
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Communication dans un congrès
2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2013), Jul 2013, Melbourne, Australia. pp.2461-2464, 2013, 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2013). 〈10.1109/IGARSS.2013.6723319〉
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Contributeur : Miguel Angel Veganzones <>
Soumis le : jeudi 19 juin 2014 - 15:56:58
Dernière modification le : mercredi 19 septembre 2018 - 01:15:03
Document(s) archivé(s) le : vendredi 19 septembre 2014 - 11:21:04

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Pierre Formont, Miguel Angel Veganzones, Joana Frontera-Pons, Frédéric Pascal, Jean-Philippe Ovarlez, et al.. CFAR Hierarchical Clustering of Polarimetric SAR Data. 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2013), Jul 2013, Melbourne, Australia. pp.2461-2464, 2013, 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2013). 〈10.1109/IGARSS.2013.6723319〉. 〈hal-01010367〉

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