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J-GLOBAL ID：201702257838176602   整理番号：17A1749828

非ガウス分布に基づく全偏波SARデータの教師なし分類【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised classification of fully polarimetric SAR data based on non-Gauss distribution

著者 (1件)： Xu Bin (四川信息職業技術学院電子工程系,广元,608040)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 29  号： 2  ページ： 90-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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： Freeman-Durden散乱モデルに基づく分解アルゴリズムを,非GaussのK-Wishart分布に基づいて開発した。本論文では,教師なしのアルゴリズムを用いて,全偏波合成開口レーダ(PolSAR)データを分類するための新しい方法を提案した。このアルゴリズムは,主に3つのステップから成る。最初に,FreSAR-Durdenアルゴリズムを用いて,PolSARデータを3つの散乱に分割した。表面散乱,体積散乱,および二面角散乱を用いて,形状パラメータχを用いて,散乱を3つのタイプに分類した。次に,各々の画素の8つの近傍の事前確率を計算することによって,分類距離を改良して,クラスタ中心を計算した。最後に,反復型K-Wishart分類器を用いて,正確な分類を行い,そして,各種類の色充填方式を提案した。複雑なWishart分布と異なり、K-wishart分布は均一領域データ記述に適するだけでなく、不均一領域データに対する記述能力も強い。実験結果により,提案した方法がFreean-Durden分解とWishart分布よりも良好な分類性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表面散乱 ,  *正規分布 ,  クラスタ ,  散乱 ,  二面角 ,  *偏波 ,  画素 ,  アルゴリズム ,  事前確率
準シソーラス用語： 形状パラメータ ,  偏波合成開口レーダ ,  *教師なし分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fully polarimetric synthetic aperture Radar(PolSAR) ,  scattering parameters ,  terrain classification ,  K-Wishart distribution ,  prior probability

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガウス分布 ,  偏波 ,  SAR ,  教師なし分類