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J-GLOBAL ID：202202261586489951   整理番号：22A0397581

効率的な自己注意カプセルネットワークによるマルチスペクトルLiDARデータの土地被覆分類【JST・京大機械翻訳】

Land Cover Classification of Multispectral LiDAR Data With an Efficient Self-Attention Capsule Network

著者 (8件)： Yu Yongtao (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Liu Chao (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Guan Haiyan (School of Remote Sensing and Geomatics Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Wang Lanfang (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Gao Shangbing (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Zhang Haiyan (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Zhang Yahong (Faculty of Computer and Software Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian, China) ,  Li Jonathan (Department of Geography and Environmental Management, University of Waterloo, Waterloo, Canada)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6501505.1-5  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： 周期的に伝導する土地被覆マッピングは,土地利用の状態と変化をモニターする際に重要な役割を果たす。最新のおよび正確な土地利用データベースは,広範囲の応用に対して重要な役目を果たす。このレターは,マルチスペクトル光検出と測距(LiDAR)データの土地被覆分類のための効率的な自己注意カプセルネットワーク(ESA-CapsNet)を構築する。第1に,新しいカプセルエンコーダ符号器アーキテクチャで定式化して,ESA-CapsNetは,5種類のラスタ化特徴画像を用いて,ピクセルワイズ土地被覆分類のための高レベル,情報,および強力な特徴意味論を抽出する際に,有望に機能した。さらに,新しいカプセルベースの注意モジュールで設計して,チャネルと空間特徴符号化を,特徴顕著性とロバスト性を強化するために,包括的に利用した。ESA-CapsNetを2つのマルチスペクトルLiDARデータセットで評価し,総合精度,平均精度,およびカッパ係数がそれぞれ98.42%,95.15%,および0.9776の有利な性能を達成した。既存の方法との比較実験は,土地被覆分類タスクにおけるESA-CapsNetの有効性と適応性も実証した。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： 意味論 ,  データベース ,  土地利用 ,  カプセル ,  符号器 ,  距離測定 ,  光検出 ,  有効性 ,  チャネル ,  定式化 ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  *土地被覆
準シソーラス用語： *多重スペクトル ,  *LIDARデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  注意 ,  カプセル ,  マルチスペクトル ,  LIDARデータ ,  土地被覆分類