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J-GLOBAL ID：201602245268409383   整理番号：16A0656028

高分解能PolSAR画像を用いたピラミッド変換に基づく大面積土地被覆マッピング【Powered by NICT】

Large area land cover mapping based on pyramid transformation with high-resolution PolSAR image

著者 (4件)： Zou Bin (Dept. of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China) ,  Sun Jiamei (Dept. of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China) ,  Jin Yijia (Dept. of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China) ,  Cheng Yan (Department of Information Engineering Product, Quality Supervision and Inspection Insitute of Harbin, Harbin, 150036, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： RadarConf16  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高分解能PolSAR画像は広く土地被覆マッピングに使用されている。しかし,大面積,すなわち,長い処理時間と大型計算機記憶で運転した二問題である。,森林,農地,裸地,などのような,均一な地域の特性はほとんど同じであることを考慮して異なる解像度,これらの領域はマッピング精度を低下させることなく,比較的低分解能で処理することができることを意味しているが,本論文では,新しい土地被覆マッピング法,高分解能画像を用いた場合に処理時間を短縮し,メモリの要求を低減するために提案した。この方法では,均質な地域マッピングに使用した,比較的低分解能画像を原画像からピラミッド変換により得た,ピラミッド変換は,変換画像の主要な情報を保持するのに良好な性能を持つという事実に起因した。従来ピラミッド変換はPolSAR画像に適用した。提案した方法を検証するために,反復Freeman Wishart分類は本論文でピラミッド変換に基づいて使用した。ピラミッド変換とピラミッド変換なしに基づく分類のマッピング精度と処理時間を比較した。実験結果は,ピラミッド変換に基づく分類の処理時間は劇的に減少し,分類精度が改善されることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 加工時間 ,  *分解能 ,  *角錐 ,  記憶装置 ,  計算機械 ,  *土地被覆 ,  *画像 ,  農地 ,  写像 ,  *高分解能
準シソーラス用語： 分類精度 ,  高精細画像 ,  低分解能 ,  裸地 ,  *大面積 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高分解能 ,  ピラミッド ,  大面積 ,  土地被覆 ,  マッピング