A concept for guiding the learning of conditional random fields for the classification of urban areas in SAR Images

In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Klassifikation urbaner Strukturen in SAR Intensitätsbildern vorgestellt. Die Methode basiert dabei auf der Verwendung von Conditional Random Fields (CRF), deren Netzwerkstruktur und Parametrisierung automatisch durch das Optimieren einer Zielfunktion gelernt werden soll. Allerdings handelt es sich um ein schlecht gestelltes Problem, was deutliche Herausforderungen an die Algorithmen stellt. Wir zeigen einen effektiven Weg, um dennoch eine Optimierung erreichen zu können und welchen Vorteil regelbasierte Verfahren, die durch den Nutzer definieret werden, in diesem Zusammenhang haben.     «

In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Klassifikation urbaner Strukturen in SAR Intensitätsbildern vorgestellt. Die Methode basiert dabei auf der Verwendung von Conditional Random Fields (CRF), deren Netzwerkstruktur und Parametrisierung automatisch durch das Optimieren einer Zielfunktion gelernt werden soll. Allerdings handelt es sich um ein schlecht gestelltes Problem, was deutliche Herausforderungen an die Algorithmen stellt. Wir zeigen einen effektiven Weg, um dennoch eine Optimierung erreich...     »