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J-GLOBAL ID：201702252196522896   整理番号：17A0857818

Bodetabek地帯(インドネシア)における土地被覆分類にウェーブレット融合法の評価【Powered by NICT】

Evaluation of wavelet fusion method on land cover classification in Bodetabek area, Indonesia

著者 (2件)： Isa Sani M. (Master in Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia) ,  Suharjito (Master in Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICACT  ページ： 348-354  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,土地被覆分類タスクに対するウェーブレット融合法の評価を示すことを目的とする。ウェーブレット融合は高分解能融合画像を作成するために高い空間分解能全整色画像を組み合わせた低解像度マルチスペクトル画像とパン鮮鋭化法の一つである。マルチスペクトルおよび高空間分解能パンクロ画像を用いたデータ融合分類精度を改善するための有用である。本研究の研究地域はBodetabek(ボゴール,Depok,タンゲラン,Bekasi)面積,インドネシアである。異なるウェーブレット基底(Haar,Db2Db6,Coif1Coif5,Sym1Sym5)はデータフュージョンプロセスのための最良基底を決定するために調べた。本研究はまた,融合画像の空間とスペクトル品質へのウェーブレット分解レベルの影響を調べた。LANDSATデータ上での実験結果により,ウェーブレット融合のための最良基底はCoif5であることを示した。異なるウェーブレット分解レベル融合画像の分類精度評価もウェーブレット分解,融合画像の空間的品質より高いことを示した。ウェーブレット分解レベルが増加するにつれてスペクトル品質が分解されたが,分類精度評価の結果は,より高いウェーブレット分解レベルは良好な全体的分類精度(八分解レベルの96.28%対二分解レベルの82.77%)をもたらすことを示した。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： カラー画像 ,  画像 ,  高分解能 ,  LANDSAT ,  スペクトル ,  データ融合 ,  空間分解能 ,  品質 ,  *波束
準シソーラス用語： ウェーブレット分解 ,  分類精度 ,  多重スペクトル ,  マルチスペクトル画像 ,  融合画像 ,  *土地被覆分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： インドネシア ,  土地被覆分類 ,  ウェーブレット ,  融合 ,  評価