Comparison of the performance of L-band polarimetric parameters for land cover classification

Abstract

L-band fully polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) data, acquired in April 2009 by the Japanese Advanced Land Observing Satellite over Tehran, were used to investigate the effect of various polarimetric descriptors on the accuracy of land cover classification. Particular attention was paid to evaluating the differences between polarimetric parameters in the image classification and understanding the type of information they contain. For this purpose, several polarimetric parameters were first derived from SAR complex analysis and target decomposition techniques including backscattering cross sections, ratios of scattering matrix elements, polarimetric coherencies, Pauli coefficients, Krogager coefficients, Freeman coefficients, Yamaguchi coefficients, H/A/Alpha parameters, and Eigenvalues of the coherency matrix. These parameters were then employed in Maximum Likelihood Classification (MLC), Minimum Distance Classification (MDC), and Parallelepiped classification for the land cover classification. The final accuracy assessment of the classification was performed using several statistical tests. This evaluation demonstrates that the performance and accuracy of the classification depend both on the selection of the polarimetric parameters and the type of classifier used. Polarimetric parameters extracted from target decomposition techniques in MLC produce the highest accuracies (a Kappa coefficient of greater than 90%) and the best discrimination of natural and man-made targets. Additionally, higher accuracies are generally obtained when the polarimetric parameters are derived from SAR complex analysis in a circular rather than linear basis. Thus, changing the polarization basis can significantly improve the result of classification.

On utilise des données polarimétriques radar à synthèse d'ouverture (RSO) en bande L acquises en avril 2009 par le satellite japonais ALOS («Advanced Land Observing Satellite») au-dessus de Téhéran, la capitale de la province du même nom et de l'Iran, pour étudier l'effet de divers descripteurs polarimétriques sur la précision de la classification du couvert. Une attention particulière est portée à l’évaluation des différences entre les paramètres polarimétriques dans la classification d'images ainsi qu'au type d'information que ceux-ci contiennent. À cette fin, plusieurs paramètres polarimétriques sont d'abord dérivés à l'aide de l'analyse d'images RSO complexes et des techniques de décomposition de cibles, incluant les sections transversales de la rétrodiffusion, les rapports des éléments de la matrice de diffusion, les cohérences polarimétriques, les coefficients de Pauli, de Krogager, de Freeman et de Yamaguchi, les paramètres H/A/Alpha et les valeurs propres de la matrice de cohérence. Ces paramètres sont ensuite utilisés dans une classification par maximum de vraisemblance, une classification par distance minimale et une classification par parallélépipèdes pour réaliser la classification du couvert. L’évaluation finale de la précision de la classification est faite à l'aide de plusieurs tests statistiques. Cette évaluation démontre que la performance et la précision de la classification dépendent à la fois du choix des paramètres polarimétriques et du type de classifieur utilisé. Les paramètres polarimétriques extraits à l'aide des techniques de décomposition de cibles dans la classification par maximum de vraisemblance produisent les meilleures précisions, avec un coefficient Kappa supérieur à 90%, ainsi que la meilleure discrimination entre les cibles naturelles et artificielles. De plus, des précisions plus élevées sont généralement obtenues lorsque les paramètres polarimétriques sont dérivés à partir de l'analyse des images RSO complexes sur une base circulaire plutôt que linéaire. Ainsi, le fait de changer la base de la polarisation peut améliorer significativement le résultat de la classification.

[Traduit par la Rédaction]

Acknowledgements

The authors would like to thank the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) for acquiring the fully polarimetric ALOS-PALSAR data over Tehran and the European Space Agency for providing the data using ALOS proposal No. AOALO3740.