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J-GLOBAL ID：202202279739967751   整理番号：22A1086580

地球観測セマンティックデータマイニング:潜在的Dirichlet割当ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Earth Observation Semantic Data Mining: Latent Dirichlet Allocation-Based Approach

著者 (2件)： Asiyabi Reza Mohammadi (Center for Spatial Information, University POLITEHNICA of Bucharest, Bucuresti, Romania) ,  Datcu Mihai (German Aerospace Center (DLR), Remote Sensing Technology Institute, EO Data Science, Oberpfaffenhofen, Wessling, Germany)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 15  ページ： 2607-2620  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： リモートセンシング技術における最近の進歩は,豊富な潜在意味情報を有する高空間分解能地球観測データを提供した。従来のデータ処理アルゴリズムは,潜在的意味情報を抽出できず,それらの完全な可能性を利用することができない。結果として,潜在的Dirichlet割当や視覚単語モデルの袋のようなデータマイニング技術に基づく意味情報発見法は,潜在情報を発見することができる。それらの重要な規則にもかかわらず,リモートセンシング応用のための意味データマイニングの分野では,ほんのわずかな研究しかない。本論文はこの不足に焦点を当てた。3つの異なるシナリオを用いて,異なる空間分解能を有する光学的および合成開口レーダ(SAR)データの両方を含む,様々なリモートセンシング応用における意味情報発見を評価した。最初のシナリオでは,意味的発見方法は,ユーザと機械の意味論的知覚を相関させ,非常に高解像度RGBデータにおけるユーザ定義グラウンドTruthマップを補正し,強化する。第2シナリオにおけるSentinel-2データにおける山火事影響地域検出に対する意味発見の可能性を評価した。最後に,第3のシナリオにおいて,セマンティック発見方法を利用して,データセットにおけるアノテーションのロバスト性と精度を強化するために,Sentinel-1SARパッチベースのベンチマークデータセットにおけるあいまいまたは多重意味ラベルを有するパッチと同様に誤分類を検出した。これらの3つのシナリオの結果は,様々なリモートセンシングのためのデータマイニングベースの意味情報発見方法の能力を実証した。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： アルゴリズム ,  視覚 ,  意味論 ,  *観測 ,  多重化 ,  リモートセンシング ,  データ処理 ,  高分解能 ,  ベンチマーク ,  単語 ,  合成開口レーダ ,  ロバスト性 ,  アノテーション ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 意味情報 ,  *地球観測 , 【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 (3件)： 地球観測 ,  データマイニング ,  割当