Klasyfikacja obrazów SAR za pomocą systemu neuro-rozmytego

Abstract

The objective of this thesis was to investigate the suitability of the neuro-fuzzy system for the classification of compressed polarimetric signatures of SAR data in the form of a 100-element vectors. The Fuzzy ART network was implemented by using Visual Studio 2010. The behavior of the network and the variability of the results obtained for different datasets with additional changes of network parameters are described in this dissertation. The effectiveness of system and selection of the best network configuration for the respective groups of data was evaluated. Moreover, the network resistance for the perturbed datasets was investigated.

Celem niniejszej pracy dyplomowej było zbadanie przydatności wybranego systemu neuro-rozmytego do klasyfikacji skompresowanych sygnatur polarymetrycznych danych SAR w postaci 100-elementowych wektorów. Na potrzeby pracy i przeprowadzenia niezbędnych analiz stworzono aplikację w środowisku Visual Studio 2010, w której została zaimplementowana sieć rezonansowa Fuzzy ART. Praca opisuje zachowanie sieci oraz zmienność otrzymywanych wyników dla różnych zestawów danych przy modyfikacji parametrów sieci. Oceniono jej skuteczność oraz wybrano najlepsze konfiguracje sieci dla odpowiednich grup danych. Ponadto została zbadana odporność sieci na zaburzenia danych wejściowych.