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J-GLOBAL ID：201802249744143680   整理番号：18A0029965

完全POL-SARデータ分類のための3チャネル法の重み付きジョイントスパース【Powered by NICT】

A weighted joint sparse of three channels method for full POL-SAR data classification

著者 (6件)： Wang Peng (Xidian University, Xian, China) ,  Chen Wenshuai (Xidian University, Xian, China) ,  Gou Shuiping (Xidian University, Xian, China) ,  Zhang Xiangrong (Xidian University, Xian, China) ,  Li Xiaofeng (GST at National Oceanic and Atmospheric Administration, USA) ,  Jiao Licheng (Xidian University, Xian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IGARSS  ページ： 6146-6149  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： 近年,受動的および能動的(すなわち,合成開口レーダまたはSAR)衛星リモートセンシングは土地被覆をマッピングするための貴重なツールであることが証明されている。分類アルゴリズムの多くは,画像強度を基にしており,異なる沿岸域タイプではうまく機能しない,これらの地形は,類似した光学またはレーダ後方散乱シグナルを持つからである。本論文では,偏光特性とテクスチャ情報をマイニングする三チャネルに粗から重み付けジョイントを提案した。提案した方法は,三チャネルの寄与と最小残留誤差の違いによる重みを自動的に更新できる。三チャンネルの類似性と特殊性は,複雑なオブジェクト分類に対処するために使用する。完全偏光分析画像分類のためのサポートベクトルマシンに入力されるハイブリッドスパース係数。提案したアルゴリズムは,いくつかの沿岸土地利用タイプの識別に良好に機能した。も提案したアルゴリズムは,二種の一般的分類法の性能を上回ることを示すために実施した比較研究。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： *チャネル ,  後方散乱 ,  土地利用 ,  土地被覆 ,  重みづけ ,  沿岸 ,  画像 ,  合成開口レーダ ,  *透視図法 ,  アルゴリズム ,  旋光分析 ,  サポートベクトルマシン ,  類似性
準シソーラス用語： 画像分類 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： SAR ,  データ分類 ,  チャネル ,  ジョイント