Classification of very high resolution SAR images of urban areas
Abstract
In the framework of the assessment of environmental risks, we propose herein a new supervised Bayesian classification method. It combines statistical image modeling with a contextual approach via hierarchical Markov random fields. This research report aims to further focus on this kind of contextual classification approach by detailing both the quad-tree mathematical model and the statistics of the observations, obtained by wavelet transform. We therefore introduce modifications to a classical Markovian single-scale algorithm that lead to more accurate classification results.
Dans le cadre d'une approche face aux risques environnementaux, nous proposons une nouvelle méthode de classification bayésienne supervisée. Celle-ci combine une modélisation statistique des images avec une prise en compte contextuelle via des champs de Markov hiérarchiques. Ce rapport de recherche vise à détailler plus amplement cette modélisation contextuelle, à savoir expliciter le modèle mathématique sur quad-arbre et l'obtention des observations par décomposition en ondelettes de l'image originale. Il met également en exergue certaines modifications apportées en vue d'améliorer la classification finale.
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