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J-GLOBAL ID：202202274078130615   整理番号：22A1060313

偏光配向角に基づくPolSAR画像分類のためのハイブリッドネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A hybrid network for PolSAR image classification based on polarization orientation angles

著者 (5件)： Fang Zheng (School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Zhang Gong (School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Dai Qijun (School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Xue Biao (School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Wang Peng (School of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： Remote Sensing Letters  (Remote Sensing Letters)
巻： 13  号： 4  ページ： 383-393  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2289A  ISSN： 2150-704X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 偏光合成開口レーダ(PolSAR)画像分類はPolSAR応用の重要なタスクである。近年,空間特徴を用いた深層学習ベースの方法はPolSAR分類において満足のいく結果を達成した。しかし,まだ利用すべきいくつかの重要な特徴がある。一つは,豊富な隠れ情報を含むターゲット散乱方向多様性特徴である。本レターでは,ハイブリッドネットワークを提案し,ターゲット散乱方向多様性特性と空間特徴をモデル化した。最初に,偏光コヒーレンス行列を,異なる偏光配向角(POAs)によって,偏光コヒーレンス行列シーケンスに拡張した。次に,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案して,画素の偏光コヒーレンス行列シーケンスと正方形近傍をそれぞれ処理した。最後に,2つのサブネットワークの特徴を結合して分類精度を改善した。実験は,提案方法が優れたロバスト性能を得ることができることを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  行列 ,  コヒーレンス ,  散乱 ,  *偏光 ,  *ネットワーク ,  画素 ,  空間 ,  *角度 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： *画像分類 ,  分類精度 ,  *配向角 ,  *ハイブリッドネットワーク ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然地理学  (DF01000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 偏光 ,  配向角 ,  画像分類 ,  ハイブリッドネットワーク