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Improved Image Classification by Proper Patch Size Selection: TerraSAR-X vs. Sentinel-1A

Dumitru, Corneliu Octavian und Schwarz, Gottfried und Cui, Shiyong und Datcu, Mihai (2016) Improved Image Classification by Proper Patch Size Selection: TerraSAR-X vs. Sentinel-1A. In: Proceedings of IWSSIP 2016, Seiten 1-4. IEEE Xplore. The 23rd International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2016), 2016-05-23 - 2016-05-25, Bratislava, Slovak Republic. doi: 10.1109/IWSSIP.2016.7502739. ISSN 978-1-4673-9554-0.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: http://iwssip.stuba.sk/

Kurzfassung

When we perform image content classification by appending semantic labels to regularly cut image patches, we have to be sure that the selected patch size is a good choice for the images at hand. In the following, we look at SAR (Synthetic Aperture Radar) satellite images, and analyse the impact of the selected patch size on the attainable classification accuracy. For test images with precisely known ground truth, one can determine the true precision / recall performance of the applied classification method. In our case, we interactively trained a classifier system via active learning, and compared the resulting classification accuracy for high and medium resolution SAR images of different space borne instruments taken over urban areas, characterized by a high diversity of target categories. At a first glance, it turns out that the selected patch size does have a significant impact leading to a varying number of identified categories with strangely related confidence levels. A fundamental understanding of the relationships between the number of detected categories and their associated confidence levels requires detailed knowledge about SAR imaging, target characteristics, pixel size effects, radiometric image quality, the availability of appropriate semantic labels, and the selected active learning environment together with its image classification tool.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/104519/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Improved Image Classification by Proper Patch Size Selection: TerraSAR-X vs. Sentinel-1A
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Dumitru, Corneliu OctavianCorneliu.Dumitru (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schwarz, GottfriedGottfried.Schwarz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cui, ShiyongShiyong.Cui (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2016
Erschienen in:Proceedings of IWSSIP 2016
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IWSSIP.2016.7502739
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE Xplore
ISSN:978-1-4673-9554-0
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR images; classification; Gabor features; patch selection; TerraSAR-X; Sentinel-1A
Veranstaltungstitel:The 23rd International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP 2016)
Veranstaltungsort:Bratislava, Slovak Republic
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Mai 2016
Veranstaltungsende:25 Mai 2016
Veranstalter :IWSSIP Org.
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:03 Jun 2016 10:23
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:09

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