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J-GLOBAL ID：201702245904096086   整理番号：17A1347404

高空間分解能ハイパースペクトル画像のスペクトル非混合に基づくクラスタリング【Powered by NICT】

Spectral Unmixing-Based Clustering of High-Spatial Resolution Hyperspectral Imagery

著者 (4件)： Mylona Eleftheria A. (Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing (IAASARS), National Observatory of Athens (NOA), Athens, Greece) ,  Sykioti Olga A. (Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing (IAASARS), National Observatory of Athens (NOA), Athens, Greece) ,  Koutroumbas Konstantinos D. (Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing (IAASARS), National Observatory of Athens (NOA), Athens, Greece) ,  Rontogiannis Athanasios A. (Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing (IAASARS), National Observatory of Athens (NOA), Athens, Greece)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 8  ページ： 3711-3721  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： 本論文では,高空間分解能ハイパースペクトル画像(HSI)のための新しい教師なしスペクトル不混合に基づくクラスタリング手法を紹介した。これまで報告された最もクラスタリング法,画像ピクセルのスペクトル特徴表現に適用されるとは対照的に,提案した方法の概念は,画素の豊度表現へのクラスタリングを適用することである。具体的には,提案した方法は二つの主要な処理段階から構成された,即ち:非混合段階(端成分抽出と豊度推定(AE)サブステージから成る)とクラスタ化段階。前期では,適切な端成分は最も代表的な純粋な画素として選択した。,各画素のスペクトル信号を端成分のスペクトル特徴の線形結合として表現し,画素自体は相対的豊度ベクトル,効率的なAEアルゴリズムによる推定されるにより表現される。HSIピクセルに付随した結果として得られる存在量ベクトルは次のクラスタリング段階に供給した。画素をクラスタに分類され,それらに関連した豊度ベクトルを用い,それらスペクトルのシグナチャーなかった。実験は合成HSIデータセットと同様に植生と都市域を含む高空間分解能の三空中HSIデータセット上で行った。実験結果は,提案した方法の有効性を確認し,総合精度,平均精度,カッパ係数に関して最先端のクラスタリング技法を凌ぐことを示した。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 ,  アルゴリズム ,  画素 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  都市域 ,  ベクトル ,  *画像 ,  銅
準シソーラス用語： 線形結合 ,  端成分 ,  端成分抽出 ,  スペクトル特徴 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *高空間分解能 , 【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 (4件)： 高空間分解能 ,  ハイパースペクトル画像 ,  スペクトル ,  クラスタリング