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J-GLOBAL ID：202102228188875085   整理番号：21A0314714

スペクトル間G統計量に基づくリモートセンシング画像道路抽出【JST・京大機械翻訳】

Inter-spectrum G Statistics-Based Remote Sensing Image Road Extraction

著者 (1件)： Liu Hongbin (中移(蘇州)軟件技術有限公司,江蘇蘇州,215000)
資料名： Dianzi Ceshi  (Dianzi Ceshi)
号： 15  ページ： 43-46,34  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4385A  ISSN： 1000-8519  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル画像の複雑性とスペクトル特徴の類似性による道路抽出における大きな困難さと低い精度の問題に照準を定めて,道路スペクトル間のG統計量情報を取得,分析することによって,道路を標識する方法を提案した。最初に,S(Saturation,スペクトル飽和)成分を,HIS変換によって抽出し,そして,最小二乗法サポートベクトルマシン(LSSVM)を用いて,対象物スペクトルおよび形状特徴を融合し,そして,道路情報の粗い抽出を達成した。次に,適切な訓練サンプルを選択し,スペクトル間のG統計量により,結合確率を構築し,粗い分類における道路点を正確に抽出した。最後に、面積、対象飽和度及び線形指数などの形状特徴及び形態学関連最適化操作を用いて、精確な道路情報を獲得した。実験結果は,道路情報抽出の精度が明らかに向上することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  最適化 ,  *道路 ,  *スペクトル ,  飽和度 ,  *統計量 ,  線形性 ,  モルフォロジー ,  情報抽出 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  形状特徴 ,  複雑性 ,  *リモートセンシング画像 ,  スペクトル特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトル ,  統計量 ,  リモートセンシング画像 ,  道路抽出