Abstract:
Polarimetrik yapay açıklıklı radar (PolSAR) görüntülerinin sınıflandırması
önemli bir PolSAR veri uygulamasıdır. Son yıllarda derin öğrenmenin yaygınlaşması,
PolSAR görüntü sınıflandırmasında da önemli iyileşmeler sağlamıştır. Bu tezde,
polarimetrik yapay açıklıklı radar (SAR) görüntülerinin sınıflandırılması için, bir derin
evrişimsel sinir ağını kullanılmaktadır. Karmaşık değerli evrişimsel sinir ağı (CV CNN), geleneksel evrişimsel sinir ağını (CNN) karmaşık değerli işlemeye yönelik
genişletir ve SAR görüntülerinde bulunan genlik ve açı bilgilerini kullanır.
Bu tezde, CV-CNN' nin polarimetrik SAR görüntü sınıflandırma işleminin
performans değerlendirilmesi, pikselleri belirli arazi türlerine kategorize etme
başarımını içerir. CV-CNN sonuçları SVM gibi bir makine öğrenmesi teknik ve
Mahalanobis uzaklığı gibi basit bir istatistiksel tekniği ile karşılaştırmalı olarak, test
başarımı, karmaşıklık matrisi kullanılarak verilir.
