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J-GLOBAL ID：202102240971527650   整理番号：21A2454345

ハイブリッド前処理リモートセンシング画像上のLSTM分類器を用いた人間グループベース粒子群最適化アルゴリズムを用いた土地利用と土地被覆分類【JST・京大機械翻訳】

Land-Use and Land-Cover Classification Using a Human Group-Based Particle Swarm Optimization Algorithm with an LSTM Classifier on Hybrid Pre-Processing Remote-Sensing Images

著者 (5件)： Rajendran Ganesh B. (Department of Electronics and Communication Engineering, SRM TRP Engineering College, Tiruchirappalli 621105, Tamil Nadu, India) ,  Kumarasamy Uma M. (Department of Electronics and Communication Engineering, SRM TRP Engineering College, Tiruchirappalli 621105, Tamil Nadu, India) ,  Zarro Chiara (Engineering Department, University of Sannio, 82100 Benevento, Italy) ,  Divakarachari Parameshachari B. (Department of Telecommunication Engineering, GSSS Institute of Engineering and Technology for Women, Mysuru 570016, Karnataka, India) ,  Ullo Silvia L. (Engineering Department, University of Sannio, 82100 Benevento, Italy)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 24  ページ： 4135  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： リモートセンシング画像を用いた土地利用と土地被覆(LULC)分類は,多くの環境モデリングと土地利用インベントリにおいて重要な役割を果たす。本研究では,深層学習分類器と共にハイブリッド特徴最適化アルゴリズムを提案し,LULC分類の性能を改善し,野生生物生息地を予測し,環境品質を悪化させ,危険要素を悪化させ,Sat4,Sat6およびEurosatデータセットを用いて,LULC分類を評価した。リモートセンシング画像の選択後,正規化とヒストグラム等化法を用いて画像の品質を改善した。次に,ハイブリッド最適化を,選択した画像から特徴抽出のために,局所Gaborバイナリパターンヒストグラムシーケンス(LGBPHS),配向勾配(HOG)のヒストグラム,およびHaralickテクスチャ特徴を用いて達成した。このハイブリッド最適化の利点は,色およびグレースケール画像に対する高い識別力および不変性である。次に,人間グループベースのパーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムを適用して,その利益が高速収束速度と実装の容易さである最適特徴を選択した。最適特徴値を選択した後,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークを利用してLULCクラスを分類した。実験結果は,LSTM分類装置による人間グループベースのPSOアルゴリズムが,分類精度,再現と精度に関してLULCクラスを効果的に識別することを示した。LULC分類におけるSat6のSat4と7.17%の最大改善は,LSTMによる提案されたヒトグループベースPSOが個々のLSTM,LSTMを有するPSO,およびLSTMを有するヒトグループ最適化(HGO)と比較されるとき,達成された。さらに,提案した方法を適用したとき,既存のモデル,GoogleNet,Visual Reformation Group(VGG),AlexNet,ConvNetと比較して,精度の2.56%の改善を達成した。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  *最適化 ,  ネットワーク ,  *最適化手法 ,  分類装置 ,  *土地利用 ,  特徴抽出 ,  在庫量 ,  正規化 ,  *土地被覆
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  *リモートセンシング画像 ,  *土地被覆分類 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 土地利用と土地被覆分類 ,  Haralickテクスチャ特徴 ,  配向勾配のヒストグラム ,  人間グループの最適化 ,  局所Gabor二値パターンヒストグラム系列 ,  長期短期記憶ネットワーク ,  粒子群最適化 ,  ハイブリッド画像前処理 ,  特徴抽出の最適化

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  地形データの処理  (RC02050O)

引用文献 (66件)：

• Talukdar, S.P.S.; Mahato, S.; Praveen, B.; Rahman, A. Dynamics of ecosystem services (ESs) in response to land use land cover (LU/LC) changes in the lower Gangetic plain of India. Ecol. Indic. 2020, 112, 106121.
• Belay, T.; Mengistu, D.A. Land use and land cover dynamics and drivers in the Muga watershed, Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Remote Sens. Appl. Soc. Environ. 2019, 15, 100249.
• Arowolo, A.O.; Deng, X.; Olatunji, O.A.; Obayelu, A.E. Assessing changes in the value of ecosystem services in response to land-use/land-cover dynamics in Nigeria. Sci. Total Environ. 2018, 636, 597-609.
• Khanday, M.Y.; Khan, I.; Javed, A. Watershed management on land use/land cover dynamics in semi-arid watershed, Central India. Arab. J. Geosci. 2016, 9, 458.
• Addabbo, P.; Angrisano, A.; Bernardi, M.L.; Gagliarde, G.; Mennella, A.; Nisi, M.; Ullo, S.L. UAV system for photovoltaic plant inspection. IEEE Aerosp. Electron. Syst. Mag. 2018, 33, 58-67.

タイトルに関連する用語 (9件)： 前処理 ,  リモートセンシング画像 ,  LSTM ,  分類器 ,  人間 ,  グループ ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  土地利用 ,  土地被覆分類