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Comparação entre dois classificadores não supervisionados de imagens SAR polarimétricas multi-look: o método EM com a mistura de distribuições Wishart e o método SEM com a mistura de distribuições G0P

Michelle M. Horta, Nelson D. A. Mascarenhas, Alejandro C. Frery.

Este artigo compara dois m´etodos de aprendizado n~aosupervisionado a imagens SAR polarim´etricas multi-look.O primeiro m´etodo utiliza o algoritmo EM com a misturade distribuic¸ ~oes Wishart. O segundo m´etodo utiliza o algoritmoSEM com a mistura de distribuic¸ ~oes G0P. Comoa distribuic¸ ~ao G0P´e dif´ýcil de ser tratada analiticamente,utilizam-se os estimadores por m´etodo dos momentos emconjunto com o algoritmo SEM no c´alculo das estimativasdos par^ametros. Utilizou-se a inicializac¸ ~ao por quantis. Osdois m´etodos foram aplicados `a classificac¸ ~ao de duas imagens:uma sint´etica e outra real. A mistura de distribuic¸ ~oesG0Papresentou os melhores resultados quando comparadacom a mistura da cl´assica distribuic¸ ~ao Wishart. Os resultadosmostram a import^ancia do modelo e, por conseguinte,dos m´etodos estat´ýsticos nestes tipos de imagens.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2009/0025.pdf

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