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J-GLOBAL ID：202202223336277256   整理番号：22A0457079

OptFus:マルチソースデータ分類のための光センサフュージョン:鉱物学的マッピングへの応用【JST・京大機械翻訳】

OptFus: Optical Sensor Fusion for the Classification of Multisource Data: Application to Mineralogical Mapping

著者 (3件)： Rasti Behnood (Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology, Freiberg, Germany) ,  Ghamisi Pedram (Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology, Freiberg, Germany) ,  Gloaguen Richard (Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology, Freiberg, Germany)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6503705.1-5  発行年： 2022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： OptFusと呼ばれる光マルチソースリモートセンシング画像のための新しい融合ベース分類法を提案した。OptFusは,異なる空間およびスペクトル分解能を有する光学画像を併合し,処理するために開発された。高い空間分解能を含むRGBデータから形態学的フィルタを用いて空間特徴を抽出した。代表的な特徴の共通集合を用いて部分空間中のすべてのセンサデータを結合するための特徴融合技術を開発した。最後に,ロバストな教師つきスペクトル分類を確実にするために,融合特徴をサポートベクトルマシンを用いて分類した。提案方法は,融合プロセスにおける様々なイメージングセンサからのデータに様々な重みを割り当てるように設計した。OptFusを地質ドリルコア試料から捕獲した2つの多重ソース光学データセットに適用した。分類精度は最先端技術と比較してかなりの改善を示した。OptFusのMATLAB実装はオンラインで利用できる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ドリル ,  鉱物学 ,  スペクトル ,  多重化 ,  スペクトル分解 ,  地質 ,  光学画像 ,  イメージセンサ ,  ロバスト性 ,  センサフュージョン ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： MATLAB ,  部分空間 ,  分類精度 ,  リモートセンシング画像 , 【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 (7件)： マルチ ,  ソース ,  データ分類 ,  光センサ ,  鉱物学 ,  マッピング ,  応用