Data-Driven Performance Evaluation of Geometric Clustering for PolSAR Data Analysis - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Data-Driven Performance Evaluation of Geometric Clustering for PolSAR Data Analysis

Gabriel Vasile

Résumé

We have introduced a method for unsupervised classification of PolSAR data, on the manifold of Hermitian positive definite matrices obtained from the polar decomposition. In this paper we investigate the polarimetric information preservation of the Hermitian factor using manifold gradient computation. We provide an algorithm to select the optimum number of classes based on the Calinski-Harabasz criterion in the Riemannian geometry context.
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hal-04672813 , version 1 (19-08-2024)

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  • HAL Id : hal-04672813 , version 1

Citer

Gabriel Vasile. Data-Driven Performance Evaluation of Geometric Clustering for PolSAR Data Analysis. IGARSS 2024 - IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Jul 2024, Athenes, Greece. pp.4. ⟨hal-04672813⟩
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