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Filtering Effect in Supervised Classification of Polarimetric Ground Based SAR Images
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  • Filtering Effect in Supervised Classification of Polarimetric Ground Based SAR Images
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저자명
Kang. Moon-Kyung,Kim. Kwang-Eun,Cho. Seong-Jun,Lee. Hoon-Yol,Lee. Jae-Hee
간행물명
大韓遠隔探査學會誌
권/호정보
2010년|26권 6호|pp.705-719 (15 pages)
발행정보
대한원격탐사학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

We investigated the speckle filtering effect in supervised classification of the C-band polarimetric Ground Based SAR image data. Wishart classification method was used for the supervised classification of the polarimetric GB-SAR image data and total of 6 kinds of speckle filters were applied before supervised classification, which are boxcar, Gaussian, Lopez, IDAN, the refined Lee, and the refined Lee sigma filters. For each filters, we changed the filtering kernel size from $3{ imes}3$ to $9{ imes}9$ to investigate the filtering size effect also. The refined Lee filter with the kernel size of bigger than $5{ imes}5$ showed the best result for the Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data. The result also showed that the type of trees could be discriminated by Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data.