文献

J-GLOBAL ID：201802237587256888   整理番号：18A0160608

高分解能SAR(合成開口レーダ)画像における極座標セミバリオグラムに基づく電力送電鉄塔検出【Powered by NICT】

Power Transmission Tower Detection Based on Polar Coordinate Semivariogram in High-Resolution SAR Image

著者 (6件)： Zeng Tao (Radar Research Laboratory, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Gao Qiang (Radar Research Laboratory, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Ding Zegang (Radar Research Laboratory, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Tian Weiming (Radar Research Laboratory, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Yang Yanjiao (Radar Research Laboratory, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Ziqing (Radar Research Laboratory, School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 12  ページ： 2200-2204  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 合成開口レーダ(SAR)画像における送電塔の検出は広く研究されている。しかし,送電塔の幾何学的特徴を考察した研究は少ない。高分解能SAR画像では,送電塔の幾何学的特徴がより著明で誤警報確率をさらに減少させることに用いることができる。本論文では,新しい送電塔検出手法を提案し,それがターゲットの幾何学的特徴を考慮に入れ,従来の方法よりも低い誤警報確率を得た。まず,極座標セミバリオグラムを提案したが,それは低い計算量の利点とターゲットの形状に対して高い感度を示した。,三層ニューラルネットワークを送電塔を検出し,入力ベクトルとして幾何学的特徴をした。最後に,提案した方法の妥当性を,0.5m分解能を持つ空中データの実験的測定結果により説明した。Copyright 2018 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： *分解能 ,  計算量 ,  *電力 ,  *高分解能 ,  ニューラルネットワーク ,  *送電塔 ,  ベクトル ,  *極座標 ,  *合成開口レーダ ,  *画像
準シソーラス用語： 誤警報確率 ,  SAR画像 ,  幾何学的特徴 ,  *セミバリオグラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高分解能 ,  SAR ,  合成開口レーダ ,  極座標 ,  セミバリオグラム ,  送電鉄塔