文献

J-GLOBAL ID：201602217328045571   整理番号：15A1341035

k-meansクラスタリング誘導下でのリモートセンシング画像のマルチスケールセグメンテーションのための最適化手法【Powered by NICT】

Optimization Approach for Multi-scale Segmentation of Remotely Sensed Imagery under k-means Clustering Guidance

著者 (4件)： Wang Huixian (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ.,Key Lab. of Technol. ...) ,  Jin Huijia (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan) ,  Wang Jiaolong (Hebei Provincial Inst. of Cartography, Shijiazhuang) ,  Jiang Wanshou (State Key Lab. of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 44  号： 5  ページ： 526-532  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  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： 異なるスケール土地被覆セグメンテーションを採用するためには,マルチスケールセグメンテーションのためのk-平均クラスタリングの指導の下に最適化手法を提案した。まず,小規模セグメンテーションとk-平均クラスタリングを用いて,元画像を処理した。k-平均クラスタリングの結果を用いてオブジェクト併合手順を導くことである,Otsuしきい値法を用いて,k-平均クラスタリングの影響因子を自動的に選択することである;最終的に,異なるスケールの物体に適用できるセグメンテーション結果を得た。FNEA法を例と考えられているとセグメンテーション実験をシミュレートした画像とGeoEye-1衛星からの実際のリモートセンシング画像を用いて行った,定性的および定量的評価は,提案した方法が高品質セグメンテーション結果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  衛星 ,  小規模 ,  *最適化手法 ,  *画像 ,  土地被覆 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 高品質 ,  定量的評価 ,  影響因子 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 測地学  (DC02000X) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： K-meansクラスタリング ,  誘導 ,  リモートセンシング画像 ,  最適化手法