Remote Sensing of the Oceans

This book covers different topics in the framework of remote sensing of the oceans. Latest research advancements and brand-new studies are presented that address the exploitation of remote sensing instruments and simulation tools to improve the understanding of ocean processes and enable cutting-edge applications with the aim of preserving the ocean environment and supporting the blue economy. Hence, this book provides a reference framework for state-of-the-art remote sensing methods that deal with the generation of added-value products and the geophysical information retrieval in related fields, including: Oil spill detection and discrimination; Analysis of tropical cyclones and sea echoes; Shoreline and aquaculture area extraction; Monitoring coastal marine litter and moving vessels; Processing of SAR, HF radar and UAV measurements

Classification of Compact Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images

The RADARSAT Constellation Mission (RCM) was launched in June 2019. RCM, in addition to dual-polarization (DP) and fully quad-polarimetric (QP) imaging modes, provides compact polarimetric (CP) mode data. A CP synthetic aperture radar (SAR) is a coherent DP system in which a single circular polarization is transmitted followed by the reception in two orthogonal linear polarizations. A CP SAR fully characterizes the backscattered field using the Stokes parameters, or equivalently, the complex coherence matrix. This is the main advantage of a CP SAR over the traditional (non-coherent) DP SAR. Therefore, designing scene segmentation and classification methods using CP complex coherence matrix data is advocated in this thesis. Scene classification of remotely captured images is an important task in monitoring the Earth's surface. The high-resolution RCM CP SAR data can be used for land cover classification as well as sea-ice mapping. Mapping sea ice formed in ocean bodies is important for ship navigation and climate change modeling. The Canadian Ice Service (CIS) has expert ice analysts who manually generate sea-ice maps of Arctic areas on a daily basis. An automated sea-ice mapping process that can provide detailed yet reliable maps of ice types and water is desirable for CIS. In addition to linear DP SAR data in ScanSAR mode (500km), RCM wide-swath CP data (350km) can also be used in operational sea-ice mapping of the vast expanses in the Arctic areas. The smaller swath coverage of QP SAR data (50km) is the reason why the use of QP SAR data is limited for sea-ice mapping. This thesis involves the design and development of CP classification methods that consist of two steps: an unsupervised segmentation of CP data to identify homogeneous regions (superpixels) and a labeling step where a ground truth label is assigned to each super-pixel. An unsupervised segmentation algorithm is developed based on the existing Iterative Region Growing using Semantics (IRGS) for CP data and is called CP-IRGS. The constituents of feature model and spatial context model energy terms in CP-IRGS are developed based on the statistical properties of CP complex coherence matrix data. The superpixels generated by CP-IRGS are then used in a graph-based labeling method that incorporates the global spatial correlation among super-pixels in CP data. The classifications of sea-ice and land cover types using test scenes indicate that (a) CP scenes provide improved sea-ice classification than the linear DP scenes, (b) CP-IRGS performs more accurate segmentation than that using only CP channel intensity images, and (c) using global spatial information (provided by a graph-based labeling approach) provides an improvement in classification accuracy values over methods that do not exploit global spatial correlation

Oil spill identification in visible sensor imaging using automated cross correlation with crude oil image filters

An algorithm for detection of crude oil spills in visible light images has been developed and tested on 50 documented crude oil spill images from Shell Petroleum Development Company (SPDC) Nigeria. A set of three 25 x 25 pixels crude oil filters, with unique red, green, and blue (RGB) colour values, homogeneity, and power spectrum density (PSD) features were cross-correlated with the documented spill images. The final crude oil spill Region of Interest (ROI) was determined by grouping interconnected pixels based on their proximity, and only selecting ROIs with an area greater than 5,000 pixels. The crude oil filter cross correlation algorithm demonstrated a sensitivity of 84% with a False Positive per Image (FPI) of 0.82. Future work includes volume estimation of detected spills using crude oil filters, and utilizing this information in the recommendation of appropriate spill clean-up and remediation procedures for the detected spills. Keywords: Crude Oil Spill Detection, Crude oil image filters, Cross correlation, Visible sensor imaging, Oil Spill Segmentation

A goal-driven unsupervised image segmentation method combining graph-based processing and Markov random fields

Image segmentation is the process of partitioning a digital image into a set of homogeneous regions (according to some homogeneity criterion) to facilitate a subsequent higher-level analysis. In this context, the present paper proposes an unsupervised and graph-based method of image segmentation, which is driven by an application goal, namely, the generation of image segments associated with a user-defined and application-specific goal. A graph, together with a random grid of source elements, is defined on top of the input image. From each source satisfying a goal-driven predicate, called seed, a propagation algorithm assigns a cost to each pixel on the basis of similarity and topological connectivity, measuring the degree of association with the reference seed. Then, the set of most significant regions is automatically extracted and used to estimate a statistical model for each region. Finally, the segmentation problem is expressed in a Bayesian framework in terms of probabilistic Markov random field (MRF) graphical modeling. An ad hoc energy function is defined based on parametric models, a seed-specific spatial feature, a background-specific potential, and local-contextual information. This energy function is minimized through graph cuts and, more specifically, the alpha-beta swap algorithm, yielding the final goal-driven segmentation based on the maximum a posteriori (MAP) decision rule. The proposed method does not require deep a priori knowledge (e.g., labelled datasets), as it only requires the choice of a goal-driven predicate and a suited parametric model for the data. In the experimental validation with both magnetic resonance (MR) and synthetic aperture radar (SAR) images, the method demonstrates robustness, versatility, and applicability to different domains, thus allowing for further analyses guided by the generated product

Cloud Detection And Information Cloning Technique For Multi Temporal Satellite Images

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017Uzaktan algılanmış uydu görüntülerinde atmosfer etkilerinden kaynaklı olarak ortaya çıkan bölgesel bulutlar ve bu bulutların gölgeleri, yapılan çalışmalarda problem oluşturan temel gürültü kaynaklarındandır. Değişim analizi, NDVI hesaplama gibi önemli dijital işlemlerde bulut ve gölge bölgeleri, genel olarak yanıltıcı sonuçlar veren bölgeler olduğundan dijital işlemler çoğu zaman bu alanlar maskelenerek gerçekleştirilmektedir. Bu problem birçok çalışmada aynı bölgeden farklı zamanlarda elde edilmiş uydu görüntüleri ile mozaikleme yapılarak aşılmıştır. Ancak, mozaikleme sırasında oluşan spektral ve dokusal bozulmalar çalışmaları olumsuz etkilemektedir. Görüntünün çekilme anına bir daha dönülemeyeceğinden, bulutsuz bir görüntü elde etmek önemli bir süreç haline gelmektedir. Google Earth gibi sık kullanılan harita araçları aynı bölgeye ait çekilmiş birçok görüntü kullanarak bu görüntülerin ortalamalarından bulutsuz mozaikler elde ederek kullanıcılara sunmaktadır. Bu çalışmada bulutlu görüntüler çok zamanlı bulutsuz görüntülerden klonlama yapılarak bulutsuz hale getirilecektir. Diğer benzer çalışmalara ek olarak, klonlama süreci bir fotoğraf düzenleme işleminden öte görüntünün spektral özellikleri kullanılarak gerçekleştirilerek en yakın tarih ve spektral benzerlik göz önünde bulundurularak bulutsuz görüntü elde edilecektir. Üretilen bulutsuz görüntüde oluşan kenar bozulma etkileri çeşitli filtreler ile azaltılacaktır. Geliştirilen yöntem farklı zamanlarda çekilmiş Landsat-8 uydu görüntüleri ile test edilmiştir. Görüntüde bulunan bulutların belirlenmesi, bulut klonlama işleminin gerçekleştirilmesi için ilk aşama ve doğruluğu direkt olarak klonlama doğruluğu etkileyen bir süreçtir. Bulutların oluşturduğu parlaklık ve gölgelerinin oluşturduğu kararmalar birçok veri analizini olumsuz etkilemektedir. Bu etkiler, atmosferik düzeltmede oluşacak zorluklar, NDVI değerlerinin yükselmesi, sınıflandırmadaki hatalar ve değişim analizinin yanlış gerçekleştirilmesi şeklinde olabilir. Tüm bu etkilerin doğrultusunda, uzaktan algılama görüntülerinde bulutlar ve gölgeleri önemli bir gürültü kaynağı olduğundan bunların dijital işlemlerden önceki ilk aşamada belirlenmesi önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Landsat-8 görüntüleri kullanılarak ve mevcut ısıl bantların da yardımıyla, bulut ve gölgelerinin belirlenmesi için bölütleme tabanlı bir kural dizisi ile uygulanan bir yöntem önerilmiş ve test edilmiştir. Çalışmaya temel olan bulut belirleme algoritması, ACCA ve Fmask algoritmalarının geliştirilmiş, sadeleştirilmiş, otomatize edilmiş ve bölütleme tabanlı uyarlanmış bir sürümü olarak değerlendirilebilir . Bu yöntem sayesinde, spektral özellikler ve geometrik özellikler bir arada kullanılarak Landsat 8 görüntülerinden bulut ve bulut gölgeleri belirlenmiştir. Spektral ve geometrik özelliklerin yanı sıra Landsat ısıl bant verileri ile, bulut-gölge ve soğuk yüzey (kar, buz) ayırımı güçlendirilmiştir. Komşuluk ilişkileri kullanılarak, belirlenen bulut alanları etrafındaki bulut gölgelerinin belirleme doğruluğu arttırılmıştır. Geliştirilen algoritma, dört farklı bölge için farklı zamanlarda çekilmiş Landsat görüntüleri üzerinde test edilerek değerlendirilmiştir. Bulut belirleme algoritmasında temel olarak Landsat 8 görüntülerinin OLI ve ısıl bantları kullanılmaktadır. Landsat-8 verileri, DN değerler olarak işlenmemiş halde sağlanmaktadır. Bu veriler, Landsat verileri ile birlikte gelen meta veri dosyasında (MTL) verilen oranlama katsayıları ile atmosfer üstü yansıtım değerlerine ve radyans değerlerine dönüştürülebilmektedir. Böylece veriler fiziksel anlamı olan birimlere dönüştürülmüş olur. Meta veri dosyasında sağlanan ısıl bant katsayıları ile ısıl bant verileri, parlaklık sıcaklığı bilgisine dönüştürülebilmektedir. OLI bantları atmosfer üstü yansıtım değerlerine (ToA), ısıl bantlar ise parlaklık sıcaklığına dönüştürülerek algoritmada kullanılmıştır. Yansıtım değerlerine dönüştürülen görüntülerde bulut alanlarının belirlenmesi için öncelikle bölütleme algoritması ile görüntü süper-piksellere ayrılmış ve kural tabanlı bir sınıflandırma dizisi uygulanarak bulut alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Bulut alanlarının belirlenmesinden sonra, spektral testler ve bulut alanlarının komşuluk ilişkileri değerlendirilerek bulut gölgesi alanları da belirlenmiştir. Süper pikseller, pikselleri anlamlı gruplar halinde birleştirerek, piksel grupları oluşturmak için kullanılmaktadır. Görüntüdeki aynı bilgiye sahip olan piksellerin birleştirilmesi ile görüntü işleme amaçlı işlemlerin hızı da yüksek oranda artmaktadır. K-ortalamalar (K-means) yönteminin mekânsal özelliklerini de kullanan bir uyarlamasını temel alarak süper pikselleri üreten SLIC algoritması da bu amaçla kullanılan etkin yöntemlerden biridir. Bulut süper piksellerinin üretilmesinde SLIC yöntemi kullanılmıştır. Görüntülerden bulut alanlarının belirlenmesi için, bulutların spektral karakteristiğinin belirlenmesi ile işleme başlanmıştır. Görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzaları karşılaştırılmıştır. Algoritma bu imzalar temel alınarak geliştirilmiştir. Bulut özelliklerine benzer şekilde, bulut gölgesi alanlarının sınıflandırılmasında da, görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzalarının yorumlanmasını temel alan bir yöntem ile ısıl bandı devre dışı bırakan bir bant oranlama indeksi geliştirilmiştir. Bu indeks ile gölge alanlarının değeri diğer arazi örtüsü özelliklerinden keskin bir şekilde ayrıldığından eşik değeri belirlenmesi dinamik olarak gerçekleştirilebilmektedir. İkinci olarak, farklı gölge alanlarının, bulut gölgeleri ile karışmasını önlemek amacıyla görüntü özniteliklerinden olan güneş azimut açısı kullanılarak tüm bulut bölgelerinin bu açı ile doğru orantılı şekilde belli bir uzaklıkta izdüşümü alınmıştır. Bu izdüşüm alanlar, potansiyel gölge alanlarını ifade etmektedir. Gölge alan belirleme indeksi sonucu ile bu izdüşüm alanların kesişimi final gölge bölgelerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır Bulut ve gölgelerinin belirlenmesi, uzaktan algılamada uzun zamandır üzerinde çalışılan ve birçok yöntemin geliştirildiği bir konudur. Bu yöntemler kimi zaman yeterli doğrulukta sonuçlar verirken, kimi zaman da yeterli doğruluğu sağlayamamaktadır. Piksel tabanlı yöntemlerin yanı sıra, görüntüyü süper-piksellere ayıran bölütleme tabanlı yöntemlerin bulut ve gölge belirlemede kullanılması yeni bir konudur. Bu şekilde, görüntü, homojen özellikler sergileyen piksel gruplarına ayrılarak, hem hesaplama gücü azaltılmakta, hem de nesne tabanlı bir yaklaşım sergilendiğinden, sınıflandırılması hedeflenen özellikler geometrik karakteristikleri bakımından etkin bir şekilde görüntü üzerinden elde edilebilmektedir. Bu çalışmada geliştirilen bulut ve gölge belirleme algoritmaları ile bölütleme tabanlı bir yaklaşım bu kapsamda uygulanmıştır. İlk aşamada elde edilen süper-piksellerin doğruluğu sınıflandırma doğruluğunu doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle küçük bir ölçek parametresi seçilerek süper-piksellerin boyutları küçük tutulmuş ve piksel gruplamaları homojen tutularak, heterojen süper-piksellerin oluşması olasılığı azaltılmıştır. Bulut ve gölge gibi nesneler, parlak ve koyu yansıtım değerleri nedeniyle görüntü üzerindeki spektral karakteristikleri belirgin bir şekilde oluşan özelliklerdir. Bu bilgiler esas alınarak SLIC algoritması ile etkin bir bölütleme uygulanarak bulut ve gölge alanları süper-piksellere ayrılmıştır. Spektral tabanlı bir yaklaşımla geliştirilen indeksler ile kural seti şeklinde bir yapı kurularak; parlaklık sıcaklığı, güneş açısı, NDSI, NDWI gibi özellikler de sınıflandırma kural setine eklenerek, çok kriterli bir yapıda bulut ve gölge alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Burada yeni bir yaklaşım olan bulut-gölge izdüşümü yaklaşımı ile bulut ve gölge arasındaki geometrik bağıntı kullanılarak gölge sınıflandırması doğruluğu arttırılmıştır. Tüm bu sonuçlar farklı bölgelerden alınmış görüntüler üzerindeki aynı parametreler ile koşturularak, yöntemin transfer edilebilirliği test edilmiştir. ACCA, Fmask gibi algoritmaların yanında, burada geliştirilen algoritma, transfer edilebilirliği, süper-piksel tabanlı olması sebebiyle getirdiği işlem kolaylığı ve basitleştirilmiş işlem adımları ile kullanışlılığını kanıtlamıştır. Bulut ve gölge alanlarının tespitinden sonra klonlama işlemine altlık oluşturacak bulut maskeleri elde edilmiştir. Bulut alanlarının, bulutsuz görüntülerden hangisi seçilerek klonlanılmasına görüntüler arasında yapılan spektral benzerlik testleri ile karar verilmiştir. Tüm bu görüntülerin bulutlu görüntüye olan korelesyonları hesaplanarak korelasyonu en yüksek olan görüntü bilgi aktarımı için kullanılmıştır. Görüntülerin klonlanmasında, bulutlu görüntünün çekildiği tarihe en yakın 3 aylık görüntüler girdi olarak alınmıştır. Tespit edilen bulut alanları ayrı ayrı analiz edilerek, öncelikle seçilen alana yakın tarihli görüntülerde aynı bölgenin bulutsuz olup olmadığı görüntülerin kesişimleri alınarak test edilmiştir. Bu testin sonrasında bulutsuz görüntüler ile bulutlu görüntü arasında korelasyonu en yüksek görüntüden taşırma algoritması ile (Flood Fill) bilgi aktarımı yapılarak bulutsuz görüntü elde edilmiştir Görüntülerin klonlanmasından sonra oluşan kenar bozulma etkilerinin düzeltilmesi için, klonlanan bölge sınırlarına ortalama filtresi (mean filter, averaging filter) uygulanmıştır. Görüntülerin klonlanmasının ardından, üretilen bulutsuz görüntülerin yakın zaman ait bulutsuz görüntülere olan benzerliği, Yapısal Benzerlik İndeksi Yöntemi (YBIY) (Structural Similarity Index) ile test edilmiştir. YBIY iki resim arasındaki benzerliğin ölçülmesi için geliştirilmiş, Karesel Ortalama Hata’nın (KOH) geliştirilmiş bir sürümü olan ve sık kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, karşılaştırılan görüntülerden birisini mutlak doğru olarak kabul ederek, diğer görüntünün bu görüntüden sapmasını tespit etmektedir. Görüntünün kontrast ve spektral özelliklerini yanı sıra, yapısal bozulmalarını da hesaplamaya kattığından çalışma için uygun yöntem olarak belirlenmiş ve uygulanmıştır. Bulutlu görüntülerdeki bulutların giderilmesi uzaktan algılama disiplini üzerinde çalışanların uzun zamandır çalıştığı bir konudur. Sis etkisinin giderilmesi için bazı spektral yöntemler geliştirilmiş olsa da, geçirimsiz bulutların giderilmesi ancak farklı zamanlı uydu görüntülerinden bilgi aktarımı ile gerçekleşmektedir. Bu çalışmada, yapılan diğer çalışmalarda kazanılan bulut belirleme başarımının sonrasında bu bilgi kullanılarak görüntüde bulunan bulutların, aynı bölgeden çekilmiş farklı zamanlı görüntülerden bilgi aktarımı ile bulutsuz hale getirilmesi sağlanmıştır. Diğer bulutsuz görüntü elde etme yöntemlerinin yanı sıra, bulutlu alanların bulutsuz görüntülerden klonlanması sırasında, görüntülerin spektral ve yapısal özelliklerini korumak ön planda tutulmuştur. Farklı görüntü benzerlik ve görüntü kalitesi yöntemleri kullanılarak sadece görsellik önde tutulmadan spektral ve yapısal bilgiyi de koruyan bir yöntem geliştirilmiştir.One of the main sources of noises in remote sensing satellite images are regional clouds and shadows of these clouds caused by atmospheric conditions. In many studies, these clouds and shadows are masked with multitemporal images taken from the same area to decrease effects of misclassification and deficiency in different image processing techniques, such as change detection and NDVI calculation. This problem is surpassed in many studies by mosaicking with different images obtained from different acquisition dates of the same region. The main step of all these studies that cover cloud cloning or cloud detection is the detection of clouds from a satellite image. In this study, clouds and shadow patches are classified by using a spectral feature based rule set created after segmentation process of Landsat 8 image. Not only spectral characteristics but also structural parameters like pattern, area and dimension are used to detect clouds and shadows. Information of cloud projection is used to strengthen cloud shadow classification. Rule set of classification is developed within a transferable approach to reach a scene independent solution. Results are tested with different satellite images from different areas to test transferability and compared to other state-of art methods in the literature. Detection of clouds and cloud shadows features correctly is the main step of cloning procedure to create cloudless image from multitemporal image dataset. Multitemporal image dataset is used to find best image to clone cloud image. Choosing best image for cloning process is an important step for reliable cloning. Statistical and seasonal similarity tests are used to find best image to clone cloud covered image. Vector intersections are used to find cloudless images between multitemporal dataset. Flood Fill method is used to create cloudless image from cloud covered image by using information extraction from cloudless images in dataset. Accuracy of cloning process is tested by using SSIM index to find structural and spectral similarity to cloudless image. All cloning results are tested with different image from different regions to check transferability of study. This study can be regarded as a scientific approach to create cloudless image mosaics for each kind of application. Method in this thesis is a scientific approach to well-known methods of famous cloudless mosaic generation methods of Google, Mapbox Co. etc. for creation of visually good-looking base maps for web maps.DoktoraPh.D

A Comprehensive Survey of Deep Learning in Remote Sensing: Theories, Tools and Challenges for the Community

In recent years, deep learning (DL), a re-branding of neural networks (NNs), has risen to the top in numerous areas, namely computer vision (CV), speech recognition, natural language processing, etc. Whereas remote sensing (RS) possesses a number of unique challenges, primarily related to sensors and applications, inevitably RS draws from many of the same theories as CV; e.g., statistics, fusion, and machine learning, to name a few. This means that the RS community should be aware of, if not at the leading edge of, of advancements like DL. Herein, we provide the most comprehensive survey of state-of-the-art RS DL research. We also review recent new developments in the DL field that can be used in DL for RS. Namely, we focus on theories, tools and challenges for the RS community. Specifically, we focus on unsolved challenges and opportunities as it relates to (i) inadequate data sets, (ii) human-understandable solutions for modelling physical phenomena, (iii) Big Data, (iv) non-traditional heterogeneous data sources, (v) DL architectures and learning algorithms for spectral, spatial and temporal data, (vi) transfer learning, (vii) an improved theoretical understanding of DL systems, (viii) high barriers to entry, and (ix) training and optimizing the DL.Comment: 64 pages, 411 references. To appear in Journal of Applied Remote Sensin

Ship detection on open sea and coastal environment

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a high-resolution ground-mapping technique with the ability to effectively synthesize a large radar antenna by processing the phase of a smaller radar antenna on a moving platform like an airplane or a satellite. SAR images, due to its properties, have been the focus of many applications such as land and sea monitoring, remote sensing, mapping of surfaces, weather forecasting, among many others. Their relevance is increasing on a daily basis, thus it’s crucial to apply the best suitable method or technique to each type of data collected. Several techniques have been published in the literature so far to enhance automatic ship detection using Synthetic Aperture Radar (SAR) images, like multilook imaging techniques, polarization techniques, Constant False Alarm Rate (CFAR) techniques, Amplitude Change Detection (ACD) techniques among many others. Depending on how the information is gathered and processed, each technique presents different performance and results. Nowadays there are several ongoing SAR missions, and the need to improve ship detection, oil-spills or any kind of sea activity is fundamental to preserve and promote navigation safety as well as constant and accurate monitoring of the surroundings, for example, detection of illegal fishing activities, pollution or drug trafficking. The main objective of this MSc dissertation is to study and implement a set of algorithms for automatic ship detection using SAR images from Sentinel-1 due to its characteristics as well as its ease access. The dissertation organization is as follows: Chapter 1 presents a brief introduction to the theme of this dissertation and its aim, as well as its structure; Chapter 2 summarizes a variety of fundamental key points from historical events and developments to the SAR theory, finishing with a summary of some well-known ship detection methods; Chapter 3 presents a basic guideline to choose the best ship detection technique depending on the data type and operational scenario; Chapter 4 focus on the CFAR technique detailing the implemented algorithms. This technique was selected, given the data set available for testing in this work; Chapter 5 presents the results obtained using the implemented algorithms; Chapter 6 presents the conclusions, final remarks and future work

Can We "Sense" the Call of The Ocean? Current Advances in Remote Sensing Computational Imaging for Marine Debris Monitoring

Especially due to the unconscious use of petroleum products, the ocean faces a potential danger: $\textit{plastic pollution}$. Plastic pollutes not only the ocean but also directly the air and foods whilst endangering the ocean wild-life due to the ingestion and entanglements. Especially, during the last decade, public initiatives and academic institutions have spent an enormous time on finding possible solutions to marine plastic pollution. Remote sensing imagery sits in a crucial place for these efforts since it provides highly informative earth observation products. Despite this, detection, and monitoring of the marine environment in the context of plastic pollution is still in its early stages and the current technology offers possible important development for the computational efforts. This paper contributes to the literature with a thorough and rich review and aims to highlight notable literature milestones in marine debris monitoring applications by promoting the computational imaging methodology behind these approaches.Comment: 25 pages, 11 figure

Pixel-wise segmentation of SAR imagery using encoder-decoder network and fully-connected CRF

Synthetic Aperture Radar (SAR) image segmentation is an important step in SAR image interpretation. Common Patch-based methods treat all the pixels within the patch as a single category and do not take the label consistency between neighbor patches into consideration, which makes the segmentation results less accurate. In this paper, we use an encoder-decoder network to conduct pixel-wise segmentation. Then, in order to make full use of the contextual information between patches, we use fully-connected conditional random field to optimize the combined probability map output from encoder-decoder network. The testing results on our SAR data set shows that our method can effectively maintain contextual information of pixels and achieve better segmentation results