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J-GLOBAL ID：201702275806093778   整理番号：17A0368464

土地利用教師なし分類のためのRGB VHR画像における影検出と除去【Powered by NICT】

Shadow detection and removal in RGB VHR images for land use unsupervised classification

著者 (3件)： Movia A. (Polytechnic Department of Engineering and Architecture, via delle Scienze 206, University of Udine, Italy) ,  Beinat A. (Polytechnic Department of Engineering and Architecture, via delle Scienze 206, University of Udine, Italy) ,  Crosilla F. (Polytechnic Department of Engineering and Architecture, via delle Scienze 206, University of Udine, Italy)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 119  ページ： 485-495  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,高分解能空中画像はU AV(無人機)と新しい衛星ミッションのような先進的技術の普及のおかげで広く利用可能である。これらの開発は,正確な土地利用解析と変化検出のための新しい機会を提供するが,雲と地形陰影は実際に現代センサの利点と可能性を制限している。VHRカラー画像における影の検出と除去の問題に焦点を当て,本論文では,新しい解決策を提案し,そのCO_2吸収に関連する土地利用クラスを同定するための一般的な教師なし分類手順を向上させることができるかを解析した。この目的のために,独占的にRGB色情報を用いた画像影を検出し,ユーザ相互作用を回避するための開発した改良された完全自動法。結果は,RGBベースのインデックスを用いた類似の方法に関して顕著な精度向上を示した。さらに,Procrustes解析から誘導された新しい溶液が影を除去し,画像の輝度を回復するために適用した。特に,いわゆる「異方的Procrustes」と「非中心斜めProcrustes」アルゴリズムを実行する二つの方法を開発し,比較Cholesky分解に基づく線形相関補正法とした。影除去は,教師なし分類を向上させることができるかを評価するために,k-means法,最大尤度,および自己組織化マップのような古典的方法で得られた結果は,お互いにおよび教師つきクラスタリング手順と比較した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自己組織化特徴マップ ,  無人機 ,  クラスタ化 ,  カラー画像 ,  *画像 ,  高分解能 ,  最尤法 ,  輝度 ,  *土地利用
準シソーラス用語： k-means法 ,  補正法 ,  高精度化 ,  色情報 ,  変化検出 ,  *教師なし分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 影検出 ,  影除去 ,  教師なし分類 ,  VHR画像 ,  Procrustes法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 土地利用 ,  教師なし分類 ,  RGB ,  影