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J-GLOBAL ID：202202279377950329   整理番号：22A0917706

融合ハイパースペクトルとLiDARデータによる作物の分類方法【JST・京大機械翻訳】

Classification Method for Crop by fusion Hyper Spectral and LiDAR Data

著者 (2件)： Huang Zuowei (Hunan University of Technology,College of Urban and Envirntonme Science,Zhuzhou,China,412007) ,  Xie Shixiong (Hunan University of Technology,College of Urban and Envirntonme Science,Zhuzhou,China,412007)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICMTMA  ページ： 1011-1014  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ハイパースペクトルリモートセンシングとライダデータは2つの重要なデータ源であり,ハイパースペクトル画像は豊富なスペクトル情報とテクスチャ情報を持っている。航空機搭載LiDARは,物体の垂直構造特性を得ることができる。上記の2点に基づいて,Itは,ハイパースペクトル画像とLiDARデータを融合するために研究を行った。形態学的属性プロファイルを用いて特徴を抽出し,スパース多項ロジスティック回帰を用いて分類を行った。特性の異なる組合せにおける融合と分類効果も調べた。空中ハイパースペクトル画像とライダーデータを使用して,この方法を検証した。結果は,本方法によって得た分類精度が,ハイパースペクトル画像と点雲データを使用することによって得られるものよりかなり高いことを示して,融合法はより高い精度と安定性によってより良い分類結果を得ることができて,最良の分類精度は融合方法によって92.89%であった。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： LIDAR ,  *農作物 ,  *スペクトル ,  構造特性 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 分類法 ,  *ハイパースペクトル ,  ロジスティック回帰分析 ,  ハイパースペクトル画像 ,  分類精度 ,  航空機搭載 ,  *LIDARデータ ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 融合 ,  ハイパースペクトル ,  LIDARデータ ,  作物 ,  分類方法