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J-GLOBAL ID：201702247155842285   整理番号：17A0967110

スラムマッピングのためのセンチネル2Aデータのテクスチャおよび形態学的画像特徴の利用【Powered by NICT】

Exploitation of textural and morphological image features in Sentinel-2A data for slum mapping

著者 (5件)： Wurm Michael (German Remote Sensing Data Center (DFD), Georisks and Civil Security, German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Weigand Matthias (German Remote Sensing Data Center (DFD), Georisks and Civil Security, German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Schmitt Andreas (German Remote Sensing Data Center (DFD), Georisks and Civil Security, German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Geiss Christian (German Remote Sensing Data Center (DFD), Georisks and Civil Security, German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Taubenbock Hannes (German Remote Sensing Data Center (DFD), Georisks and Civil Security, German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JURSE  ページ： 1-4  発行年： 2017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： 本論文では,センチネル2A画像におけるスラムマッピングのための画像テクスチャおよび形態学的プロファイルを用いた。変動サイズそれぞれ空間記述子(GLCM,差異形態学的プロファイル)は,ランダムフォレスト分類器を用いた分類のための試験した。結果は,画素ベースとパッチベース精度評価に基づいて解釈した。最良の分類結果は,GLCMとDMPを組み合わせた特徴集合のための81.65のカッパと画素レベルで達成された。パッチレベルでは,解析はより高い精度は大きなカーネルサイズで達成し,検出は大きなスラム地域に適していることを示した。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： *画像 ,  画素 ,  *画像特性 ,  銅 ,  *モルフォロジー
準シソーラス用語： 精度評価 ,  ランダムフォレスト ,  同時生起行列 ,  *テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  測樹学  (FF01040T) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： スラム ,  マッピング ,  テクスチャ ,  形態学 ,  画像特徴