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J-GLOBAL ID：201702249690416570   整理番号：17A0676988

オブジェクト指向マルチスペクトル画像特徴遺伝的最適化手法【JST・京大機械翻訳】

Method for object-oriented feature selection based on genetic algorithm with multi spectral images

著者 (3件)： An Qiong (College of Information and Electrical Engineering;China Agricultural University) ,  Yang Bangjie (Center for Agricultural Resources Monitoring;Chinese Academy of Agricultural Engineering;Ministry of Agriculture) ,  Guo Lin (Center for Agricultural Resources Monitoring;Chinese Academy of Agricultural Engineering;Ministry of Agriculture)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 24  号： 4  ページ： 181-185  発行年： 2008年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 作物分類の精度を改善するためには,スペクトル画像の特性を合理的に選択し,最適なバンド組合せを得る必要がある。本論文では,マルチスペクトルデータのスペクトル特性を解析し,オブジェクト指向のマルチスペクトル画像特徴遺伝的アルゴリズムを提案した。モデルにおいて,最初に,最適指数組合せ法を用いて,最適認識組合せの特性数を計算した。次に,最大距離を理論的基礎として用いて,JEFFRIES-MATUSITA(J)距離を改良して,重み付きJ距離を得て,次に,適応性関数を構築して,遺伝的アルゴリズムを用いて,結果を最適化した。分類に敏感なバンドの組合せを選択した。吉林省DEHUI県内のLANDSAT-5データを例として、バンド選択実験を行い、良好な効果を得た。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  農作物 ,  遺伝的アルゴリズム ,  精度 ,  LANDSAT ,  *スペクトル画像 ,  適応性
準シソーラス用語： 選択実験 ,  吉林省 ,  最大距離 ,  スペクトル特性 ,  *遺伝的最適化 ,  *マルチスペクトル画像 ,  *オブジェクト指向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： remote sensing ,  multi-spectra ,  object oriented ,  band selection ,  genetic algorithm ,  weighed JM distance

分類 (5件)： システム同定  (IA02040O) ,  糖質・糖鎖一般  (EB06010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  地下水学  (DC07040Y) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： オブジェクト指向 ,  マルチスペクトル ,  画像特徴 ,  最適化手法