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J-GLOBAL ID：201802231399846941   整理番号：18A2039526

トモSARデータからの分類のための特徴設計【JST・京大機械翻訳】

Feature Design for Classification from Tomosar Data

著者 (3件)： D’Hondt Olivier (Computer Vision & Remote Sensing Group, Technische Universitaet, Berlin) ,  Hansch Ronny (Computer Vision & Remote Sensing Group, Technische Universitaet, Berlin) ,  Hellwich Olaf (Computer Vision & Remote Sensing Group, Technische Universitaet, Berlin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 6739-6742  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： 以前の研究は,画像化されたシーンの3D構造を分析するために地形合成開口レーダ(TomoSAR)データを使用することに主に焦点を合わせたが,著者らは監督されたフレームワークにおける意味的土地被覆マップの生成の可能性を研究した。トモグラフィー画像スタックの共分散行列から異なる特徴を抽出し,断層撮影により計算したトモグラムからも抽出した。この手法の影響を評価するために,完全偏光画像から得られた分類マップに対する結果を比較した。マルチベースライン単一偏光共分散行列から抽出される,あるいはトモグラフ集束後に得られたトモグラムから抽出される,手craの特徴を注意深く設計することにより,偏光測定データからの分類結果を性能化することが可能であることを示した。著者らの実験は,特に不均一な都市と道路のような挑戦的なクラスに関して,分類精度における有意な利得を示した。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： *偏光 ,  断層画像 ,  偏光測定 ,  三次元 ,  都市 ,  トモグラフィー ,  土地被覆 ,  集束 ,  道路 ,  利得 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 分類精度 ,  偏光画像 ,  共分散行列 ,  画像化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： SAR ,  分類 ,  設計