Objektkategorisierung für polarimetrisch-interferometrische SAR-Daten

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Das Projekt ist der Anwendung von Verfahren der Objektkategorisierung auf polarimetrische und interferometrische SAR-Bilddaten gewidmet. In der jüngsten Vergangenheit wurden auf dem Gebiet des SAR erhebliche Fortschritte erzielt – insbesondere hinsichtlich Polarimetrie und Interferometrie sowie bei deren Kombination. Gleichzeitig wurden generische Verfahren des Bildverstehens – insbesondere unter dem Titel der Objektkategorisierung – zur automatischen Generierung von Operatoren zur Extraktion spezifischer Objekte unter Anwendung von Lernen entwickelt. Ziel dieses Projekts ist die Anwendung dieser Verfahren auf moderne SAR-Daten hoher Komplexität, wobei zwei sich schnell entwickelnde wissenschaftliche Richtungen erstmalig zusammengeführt werden: einerseits wurden trotz – oder auch wegen – des bemerkenswert schnellen Fortschritts in der SARFernerkundung kaum auf Lernen basierende Ansätze der Bildanalyse auf SAR-Daten angewendet; andererseits wurde moderne Objektkategorisierung (aus dem Computer Vision Bereich) noch nie auf Fernerkundungsdaten angewendet. Wir werden durch die Weiterentwicklung Bayesscher Ansätze zur Objektkategorisierung Methoden zur automatischen Generierung von (automatischen) Extraktionsoperatoren bereitstellen, die nur kleine Trainingsdatensätze benötigen. Dabei werden die statistischen Eigenschaften der SAR-Signale berücksichtigt. Die Nützlichkeit moderner SAR-Daten wird wesentlich erweitert, indem ermöglicht wird, optimale datenspezifische Objektextraktionsverfahren mit sehr geringem Entwicklungsaufwand zu erstellen.