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J-GLOBAL ID：202202289173318281   整理番号：22A0202706

高空間分解能リモートセンシング画像のためのクラス優先オブジェクト指向条件付き確率場フレームワークに基づく土地利用/土地被覆変化検出【JST・京大機械翻訳】

Land-Use/Land-Cover Change Detection Based on Class-Prior Object-Oriented Conditional Random Field Framework for High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery

著者 (6件)： Shi Sunan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhong Yanfei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhao Ji (College of Computer Science, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Lv Pengyuan (School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Liu Yinhe (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5600116.1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： 高空間分解能(HSR)リモートセンシング画像は,豊富な空間幾何学的情報により,より微妙な変化および土地利用と土地被覆(LULC)のより特異的なタイプを反映することができる。本論文では,バイナリー変化検出(CD)タスクとマルチクラスCDタスクからなるクラス優先オブジェクト指向条件付きランダムフィールド(COCRF)フレームワークを提案し,アプリケーションギャップを埋めた。提案フレームワークでは,クラスプリオリ知識を用いて,スペクトル変動性の影響を低減するため,二値および多クラスCDタスクの両者における非aryポテンシャルの構築を改善した。バイナリCD結果は,マルチクラスCD結果に対する制約を提供した。その結果,両部品は効果的な相互作用を有する。2つの日のクラス後部確率画像は,サンプルマイグレーションによってクラス優先知識によって自動的に得ることができた。さらに,オブジェクト内のクラス分散によって記述されるオブジェクト制約を,局所オブジェクトにおける平滑性を改善するために追加し,一方,ペアワイズポテンシャルは,中心画素の8近傍スペクトル情報を用いて,全領域の平滑性を改善した。上記のアプローチを統合することにより,従来のマルチクラスCD法に必要な誤差蓄積と手動介入の問題を軽減できる。また,適応パラメータ推定戦略を,手動パラメータ設定に必要な時間を節約するために,提案フレームワークにおいて採用した。提案したCOCRFフレームワークを2つのHSRリモートセンシング画像データセットで検証し,他の最先端のCD法よりも優れた性能を達成した。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： 相互作用 ,  *土地利用 ,  スペクトル ,  画素 ,  応用プログラム ,  パラメータ推定 ,  *土地被覆 ,  平滑度
準シソーラス用語： 変化検出 ,  *土地被覆変化 ,  *リモートセンシング画像 ,  *オブジェクト指向 ,  バイナリー ,  *高空間分解能 ,  土地利用土地被覆 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 地形データの処理  (RC02050O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 高空間分解能 ,  リモートセンシング画像 ,  クラス ,  優先 ,  オブジェクト指向 ,  条件付き確率場 ,  フレームワーク ,  土地利用 ,  土地被覆変化