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J-GLOBAL ID：201702226181200692   整理番号：17A0054665

ハイパースペクトル画像分類におけるスペクトル-空間法の評価のためのサンプリング戦略について【Powered by NICT】

On the Sampling Strategy for Evaluation of Spectral-Spatial Methods in Hyperspectral Image Classification

著者 (6件)： Liang Jie (College of Mechatronic Engineering and Automation, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Zhou Jun (Institute of Integrated and Intelligent Systems, Griffith University, Brisbane, QLD, Australia) ,  Qian Yuntao (Institute of Artificial Intelligence, College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Wen Lian (Institute of Integrated and Intelligent Systems, Griffith University, Brisbane, QLD, Australia) ,  Bai Xiao (School of Computer Science and Engineer, Beihang University, Beijing, China) ,  Gao Yongsheng (Institute of Integrated and Intelligent Systems, Griffith University, Brisbane, QLD, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 2  ページ： 862-880  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： スペクトル-空間処理は,リモートセンシングハイパースペクトル画像分類でますます検討されている。広範な研究は分類精度を改善するための方法に焦点を当てているが,方法の評価のための実験的設定と設計はほとんど注目を集めている。教師つき分類の範囲では,スペクトル処理のための伝統的な実験設計はしばしば不適切にスペクトル-空間処理前後関係で使われる不正か,あるいは偏った性能評価となっていることを見出した。これは訓練と試験試料は,同じ画像からランダムに抽出した場合の実験で採用されていることを特にである。このような設定では,訓練と試験試料の間の重なりによる依存性をいくつかの空間情報処理法により増強された人工的であるかもしれない,空間フィルタリングとモルフォロジー演算である。代わりに依存性のこのような増強は,分類精度を増幅し,スペクトル-空間分類手法の不適切な評価をもたらした。,広く採用されているピクセルベースランダムサンプリング戦略は,スペクトル-空間分類アルゴリズムを評価するのにいつも適当ではないが,分類精度の向上は分類器に空間情報を結合するかあるいは訓練と試験試料間の重なりを増加させることによって引き起こされるかどうかを決定することは困難である。この問題に取り組むために,スペクトル-空間法のための新しい制御されたランダムサンプリング戦略を提案した。訓練と試験試料の間の重なりを大きく低減でき,より客観的で正確な評価を提供する。Copyright 2017 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： *スペクトル ,  実験計画法 ,  空間フィルタリング ,  無作為抽出 ,  性能評価 ,  リモートセンシング ,  *画像
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  モルフォロジー演算 ,  空間情報 ,  分類精度 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトル画像分類 ,  スペクトル ,  評価 ,  サンプリング ,  戦略