In SAR images, texture and intensit

In SAR images, texture and intensity are the two important
parameters for the classification tasks. The roughness and
related textural characteristics of the soil affect the amount and
pattern of radar backscatter. Statistical texture analysis is very
important in this study since it allows better representation and
segmentation of various objects on the levee.
In this study, textural features derived from the SAR
imagery using discrete the wavelet transform (DWT) have
been used in the classification tasks. In DWT, the procedure
starts with passing the original SAR backscatter coefficients
through a set of high-pass and low-pass filters in a filter bank
followed by down sampling by a factor of two as shown in Fig.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเขตปกครองพิเศษ ภาพ พื้นผิว และความเข้มสำคัญทั้งสองพารามิเตอร์สำหรับงานประเภท ในความหยาบ และลักษณะ textural ของดินส่งผลกระทบต่อจำนวนเงินที่เกี่ยวข้อง และรูปแบบของ backscatter เรดาร์ เนื้อสถิติวิเคราะห์เป็นมากสำคัญในการศึกษานี้เนื่องจากจะช่วยให้การแสดงดี และการแบ่งกลุ่มของวัตถุต่าง ๆ บนคันดินธรรมชาติในการศึกษานี้ คุณลักษณะ textural มาจากเขตปกครองพิเศษภาพที่ใช้เดี่ยว ๆ ได้แปลง wavelet (DWT)การใช้งานประเภท ใน DWT ขั้นตอนเริ่มต้น ด้วยช่วย backscatter สัมประสิทธิ์เดิมของปีการศึกษาผ่านชุดของตัวกรอง ผ่านสูง และ รอบต่ำในธนาคารกรองตามด้วยลงสุ่มตัวอย่าง โดยตัวสองดังที่แสดงในฟิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในภาพ SAR
เนื้อและความรุนแรงเป็นสองสิ่งที่สำคัญพารามิเตอร์สำหรับงานการจัดหมวดหมู่ ขรุขระและลักษณะเนื้อสัมผัสที่เกี่ยวข้องของดินส่งผลกระทบต่อจำนวนเงินและรูปแบบของการสะท้อนเรดาร์ การวิเคราะห์ทางสถิติเนื้อเป็นอย่างมากที่มีความสำคัญในการศึกษาครั้งนี้เนื่องจากจะช่วยให้การแสดงที่ดีขึ้นและการแบ่งส่วนของวัตถุต่างๆในเขื่อน. ในการศึกษานี้คุณลักษณะเนื้อสัมผัสที่ได้มาจากเขตปกครองพิเศษภาพต่อเนื่องโดยใช้การแปลงเวฟ (DWT) ได้ถูกนำมาใช้ในงานการจัดหมวดหมู่ DWT ในขั้นตอนเริ่มต้นด้วยการส่งผ่านค่าสัมประสิทธิ์backscatter SAR เดิมผ่านชุดของการส่งผ่านสูงและตัวกรองผ่านต่ำในธนาคารกรองตามด้วยการสุ่มตัวอย่างลงโดยปัจจัยของทั้งสองดังแสดงในรูป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน : ภาพ , เนื้อและความเข้มเป็นสำคัญสอง
พารามิเตอร์สำหรับการจำแนกงาน ความขรุขระและ
ที่เกี่ยวข้องเนื้อลักษณะของดินมีผลต่อปริมาณและ
แบบกระเจิงกลับเรดาร์ การวิเคราะห์เนื้อข้อมูลสำคัญในการศึกษานี้มาก

เพราะมันช่วยให้แทนดีกว่า และการแบ่งส่วนของวัตถุต่าง ๆบนคันนา .
ในการศึกษานี้คุณสมบัติ : เนื้อมาจากภาพโดยใช้การแปลงเวฟต่อเนื่อง

( DWT ) ได้ถูกใช้ในการจำแนกงาน ใน DWT , ขั้นตอนเริ่มด้วย

ส่ง SAR กระเจิงกลับค่าเดิมผ่านชุดผ่านสูงและตัวกรองผ่านต่ําในธนาคารกรอง
ตามด้วยลง ) โดยปัจจัยดังแสดงในรูปที่ สอง