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J-GLOBAL ID：201702263470773147   整理番号：17A1554245

位置ベースソーシャルメディアの写真に基づくラベル都市リモートセンシング画像への新しい方法【Powered by NICT】

A Novel Methodology to Label Urban Remote Sensing Images Based on Location-Based Social Media Photos

著者 (5件)： Chi Mingmin (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Sun Zhongyi (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Qin Yiqing (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Shen Jinsheng (School of Computer Science, Shanghai Key Laboratory of Data Science, Fudan University, Shanghai, China) ,  Benediktsson Jon Atli (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland, Reykjavik, Iceland)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 105  号： 10  ページ： 1926-1936  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  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： インテリジェントモバイル機器のインターネットと普及の急速な発展に伴い,ソーシャルメディアは速く進化するで,豊富な空間情報,地上位置決めされたポスト,ツイート,写真,ビデオ,オーディオなどを含んでいる。それらの位置に基づくソーシャルメディアデータは危険と災害同定やトラッキング,設置場所に関する推奨,友人またはタグ,クリック当たりの支払い広告などに新しい機会を提供してきた。一方,リモートセンシング(RS)データの大量は複数の衛星システムを用いた高時間・空間分解能の両方で容易に得ることができる,RSマップを提供し,おそらく電荷結合素子(CCD)カメラのようなが大規模にいくつかの装置と位置に基づく生活環境のモニタリングを可能にすることができる。分類マップを生成するために,通常,標識されたRS画像の画素を分類システムを訓練するためにRS専門家によって提供されるべきである。伝統的に,ラベル付けされた標本は地上調査,画像写真判読または前述の戦略の組み合わせにより得られた。全ての戦略は,ドメイン専門家の注意,高価で,時間を消費し,時にはRS画像のみに基づく写真判読などの理由による低品質の意味すべきである。これら実践と制約は,大きなRSデータを用いた土地被覆RS画像を分類するより困難なものにした。本論文では,位置ベースソーシャルメディア写真(SMPs)の意味論を利用して都市RS画像を分類するための方法を提案する。この方法論の有効性を検証するために,自動仕分けシステムは能動学習,クラウドソーシング,浅い機械学習,と深い学習を含むビッグデータ解析法によるRS画像だけでなく,SMPに基づいて開発した。RS訓練データのラベルは,クラウドソーシング法による健常者により与えられるとして,開発したシステムは,Crowd4RSと呼ばれる。定量的および定性的な実験により提案Crowd4RSシステムの有効性と同様に高空間分解能多重スペクトルRS画像からなる大きなRSデータに基づく分類結果と社会的メディアサイトからの大量の写真のRS画像マップを自動的に生成するための提案した方法論を確認し,FlickrおよびPanoramioのような。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： 機械学習 ,  現地調査 ,  *リモートセンシング ,  意味論 ,  写真判読 ,  空間分解能 ,  *都市 ,  *画像 ,  インターネット ,  位置決め ,  画素 ,  土地被覆 ,  カメラ
準シソーラス用語： クラウドソーシング ,  *ソーシャルメディア , 【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 (5件)： ソーシャルメディア ,  写真 ,  ラベル ,  都市 ,  リモートセンシング画像