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J-GLOBAL ID：201902213966660335   整理番号：19A0489237

偏光空間情報に基づくPOLSAR画像分類のための複合カーネル法【JST・京大機械翻訳】

Composite Kernel Method for PolSAR Image Classification Based on Polarimetric-Spatial Information

著者 (4件)： Wang Xianyuan (Center for Information Geoscience, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Cao Zongjie (Center for Information Geoscience, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Ding Yao (Center for Information Geoscience, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Feng Jilan (Huiding Technology Co. Ltd., Chengdu 611731, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 6  ページ： 612  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文で提案した複合カーネル特徴融合は,偏波合成開口レーダ(PolSAR)画像を分類する問題を解決することを試みた。ここでは,PolSAR画像は偏光測定と空間情報の両方を考慮した。偏波特徴空間を形成するために,様々な偏光測定特徴を収集し,空間情報を獲得し,空間特徴空間を構築するために,形態プロファイル(MP)を用いた。主なアイデアは,複合カーネル法が新しいカーネル行列内の多様な情報を符号化し,異なるタイプの特徴の寄与を調整することである。サポートベクトルマシン(SVM)を,PolSAR画像のための分類装置として用いた。提案した手法を,Flevoland PolSARデータセットとサンフランシスコ湾データセットについて試験し,それらは微細な二次モードにある。Flevoland PolSARデータセットに対して,提案した方法の全体精度とκ係数は,従来の方法と比較して,それぞれ95.7%から96.1%まで,0.920から0.942まで増加した。サンフランシスコ湾データセットに関して,提案方法の全体の精度とカッパ係数は,個々に,92.6%から94.4%まで,および0.879から0.909まで増加した。実験結果により,PolSAR画像の分類のための複合カーネル特徴融合による偏光測定と空間情報の両方を用いる利点を検証した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 偏波 ,  偏光測定 ,  *画像 ,  *偏光 ,  形態 ,  サポートベクトルマシン ,  銅 ,  分類装置
準シソーラス用語： *画像分類 ,  San francisco湾 ,  特徴空間 ,  偏波合成開口レーダ ,  特徴融合 ,  *Kernel法 ,  *空間情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： POLSAR ,  画像分類 ,  複合カーネル ,  偏光特性 ,  空間的特徴 ,  特徴融合

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

引用文献 (38件)：

• Touzi, R.; Boerner, W.M.; Lee, J.S.; Lueneburg, E. A review of polarimetry in the context of synthetic aperture radar: Concepts and information extraction. Can. J. Remote Sens. 2004, 30, 380-407.
• Lee, J.-S.; Pottier, E. Polarimetric Radar Imaging: From Basics to Applications; CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2009.
• Doulgeris, A.P.; Anfinsen, S.N.; Eltoft, T. Automated non-Gaussian clustering of polarimetric synthetic aperture radar images. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2001, 49, 3665-3676.
• Liu, H.-Y.; Wang, S.; Wang, R.-F. A framework for classification of urban areas using polarimetric SAR images integrating color features and statistical model. J. Infrared Millim. Waves 2016, 35, 398-406.
• Fan, K.T.; Chen, Y.S.; Lin, C.W. Identification of rice paddy fields from multitemporal polarimetric SAR images by scattering matrix decomposition. In Proceedings of the IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing IGARSS, Milan, Italy, 26-31 July 2015; pp. 3199-3202.

タイトルに関連する用語 (4件)： 偏光 ,  空間情報 ,  画像分類 ,  カーネル法