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J-GLOBAL ID：201702253339580944   整理番号：17A0290529

リモートセンシング画像変化検出に対する多重テクスチャ特性の統合

Integrating Multiple Textural Features for Remote Sensing Image Change Detection

著者 (4件)： LI Qingyu (Wuhan Univ., Wuhan, CHN) ,  HUANG Xin (Wuhan Univ., Wuhan, CHN) ,  WEN Dawei (Wuhan Univ., Wuhan, CHN) ,  LIU Hui (Wuhan Univ., Wuhan, CHN)
資料名： Photogrammetric Engineering & Remote Sensing  (Photogrammetric Engineering & Remote Sensing)
巻： 83  号： 2  ページ： 109-121  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： D0319A  ISSN： 0099-1112  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： 多数の代表的テクスチャ測定を選んで多重時間リモートセンシング画像から変動を検出した。従って,選択した単一テクスチャの特徴をそれらの変動検出結果を比較して査定した。単一テクスチャ特性は複雑な地理空間画像シーンを記述するには充分では無いと言う観測に基づいて局所及びマクロテクスチャを統合して,変動検出の性能を更に強化した。選択した単一テクスチャと提示した融合戦略の有効性を,中国の武漢市,日本の東京などのZY-3画像で検証した。以下の結果を得た。ウェーブレット依拠特性はマクロテクスチャ間の最高正確度を得たが形態学的属性はマイクロテクスチャに対して最良の結果を得た。マクロ及びマイクロテクスチャを使った統合によって,ランダムフォレスト及びファジィ集合モデルのの両者を使ったテクスチャ結合は変動検出の正確度を更に改良できた。

シソーラス用語： *画像 ,  変化 ,  検出 ,  *リモートセンシング ,  計算機アルゴリズム ,  ファジィ集合
準シソーラス用語： テクスチャ ,  マイクロテクスチャ ,  マクロテクスチャ ,  ランダムフォレスト ,  *画像テクスチャ ,  *画像変化 ,  投影画像

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： リモートセンシング画像 ,  変化検出 ,  多重 ,  テクスチャ ,  統合