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J-GLOBAL ID：201802225277195856   整理番号：18A2038346

都市域検出のためのSPOT6と多時期SENEL2画像の決定融合【JST・京大機械翻訳】

Decision Fusion of Spot6 And Multitemporal Sentinel2 Images For Urban Area Detection

著者 (5件)： Wendl Cyril (LASTIG MATIS, IGN, ENSG, Univ. Paris-Est) ,  Bris Arnaud Le (LASTIG MATIS, IGN, ENSG, Univ. Paris-Est) ,  Chehata Nesrine (LASTIG MATIS, IGN, ENSG, Univ. Paris-Est) ,  Puissant Anne (CNRS UMR 7362 LlVE-Universite de Strasbourg) ,  Postadjian Tristan (LASTIG MATIS, IGN, ENSG, Univ. Paris-Est)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 1734-1737  発行年： 2018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： 非常に高い空間分解能多重スペクトル(VHR)画像の融合とより多くのスペクトルバンドによるより低い空間分解能画像時系列は,両方の供給源の幾何学的および意味論的利点を結合する土地被覆分類を改良することができた。本研究では,Sentine12(S2)とspot6衛星画像上の個々の分類の決定レベル融合を用いて,都市域の範囲を抽出するためのワークフローを提示した。最初に,両方のソースを,最新の教師つき分類アプローチと畳込みニューラルネットワークを用いて,5つのクラスにおいて個別に分類した。得られた結果は,可能な限り正確に建物を抽出するために併合される。次に,検出された建物を,都市域を抽出するために,S2分類と再び併合した。これらの建築物から都市域にある前のものを導き,元のS2分類から導いた二値分類と組み合わせた。両方の融合は,画素決定レベル融合とそれに続くコントラスト敏感正則化を含む。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  空間分解能 ,  衛星利用画像 ,  *画像 ,  ワークフロー ,  スペクトルバンド ,  コントラスト ,  正則化 ,  画素 ,  *都市域
準シソーラス用語： 二値分類 ,  教師付き分類 ,  土地被覆分類 ,  多重スペクトル ,  *多時期 , 【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 (3件)： 都市域 ,  多時期 ,  決定融合