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J-GLOBAL ID：201702269668393348   整理番号：17A1730430

拡張形態断面を用いたリモートセンシングハイパースペクトル画像のためのCUDAクラス変化検出【Powered by NICT】

CUDA multiclass change detection for remote sensing hyperspectral images using extended morphological profiles

著者 (4件)： Lopez-Fandino Javier (Centro Singular de Investigacio ́n en Tecnoloxi ́as da Informacio ́n (CiTIUS). Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain) ,  Heras Dora B. (Centro Singular de Investigacio ́n en Tecnoloxi ́as da Informacio ́n (CiTIUS). Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain) ,  Arguello Francisco (Centro Singular de Investigacio ́n en Tecnoloxi ́as da Informacio ́n (CiTIUS). Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain) ,  Duro Richard J. (Integrated Group for Engineering Research. Universidade da Coruna, A Coruna, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDAACS  ページ： 404-409  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： 地球表面の情報が必要である,土地利用のモニタリング,または環境研究を行うような応用,例えばの基礎であるとして高まっている。これに関連して,多時期データセット間の効果的な変化検出(CD)は,計算的に効率的なアルゴリズムによって得られた正確な結果を生産しなければならない重要なプロセスである。CD法の大部分は二元検出(変化の有無)または異なる検出タイプの変化のクラスタ化に焦点を当てた。本論文では,ハイパースペクトルデータセットのためのピクセルベースマルチクラスCDを実行するためにCUDA方式を紹介した。スキームは二元CDと多クラスCDを組み合わせた正確なマルチクラス変化地図を得た。二成分マップとの組合せはCUDAコードの実行時間を減らすのに寄与する。二元CDが,変化した画素を検出するためのEuclid空間とスペクトル角度マッパ(SAM)距離に基づく画像とOtsuアルゴリズムによる後しきい値間の差を行うことに基づいている。マルチクラスCDは多時期データの融合から始まる主成分分析(PCA)による特徴抽出,および拡張形態学的プロファイル(EMP)を用いた空間特徴を含んでいる。得られたデータセットは,二元CDマップを用いたフィルタであり,教師つきアルゴリズム極端学習機械(ELM)およびサポートベクトルマシン(SVM)によるピクセルごとに分類した。スキームは非合成多重時間ハイパースペクトルデータセットで検証した。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： *リモートセンシング ,  特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  画素 ,  土地利用 ,  地表面 ,  Euclid空間 ,  主成分分析 ,  *スペクトル ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 多時期 ,  *変化検出 ,  *CUDA ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 拡張 ,  形態 ,  リモートセンシング ,  ハイパースペクトル画像 ,  CUDA ,  クラス ,  変化検出