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J-GLOBAL ID：201602265572200232   整理番号：16A0804795

マルチセンサデータを用いた土地被覆分類のための決定融合法【Powered by NICT】

A decision Fusion method for land cover classification using Multi-sensor data

著者 (2件)： Mazher Abeer (Institute of Remote Sensing and GIS, School of Erath and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Li Peijun (Institute of Remote Sensing and GIS, School of Erath and Space Sciences, Peking University, Beijing 100871, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EORSA  ページ： 145-149  発行年： 2016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： 近年,決定融合技術は,異なるセンサデータからの情報を結合のみ単一センサデータの使用により達成されたそれよりも情報抽出における高い精度を達成するために多くの研究で広く適用されている。今までのところ,リモートセンシング応用のための開発した意思決定融合技術の大部分は,分類結果間の条件付き独立性を仮定することの欠点を持ち,わずか二センサデータを統合した。相関確率(MFCP)アルゴリズムの提案されたマルチセンサ融合はBayeの定理に根ざしていると三マルチセンサ情報源間のクロス条件依存性を考慮して相関確率(FCP)法の融合の拡張版である。はじめに,依存性(または相関)構造は三センサデータを考慮してSVMの二値分類結果から定式化された効率的に,そして,最終的に提案された新しいMFCPに基づいた溶融法における重みづけパラメータとして使用されている。提案したMFCP基づく融合法は,北京地域上空でマルチセンサ土地被覆分類で評価した。データセットを用いて,二光学データセット(すなわち,ランドサットTMとCBERS)と1つの多時期合成開口レーダ(SAR)データセットから成っていた。四既存融合法,すなわち,Maxルールベース決定融合法,コンセンサス理論に基づく決定融合法,SVMベース決定融合法とタウモデルベース決定融合法とを比較することによって,提案した方法論を評価し,検証した。提案したMFCPベース融合法の有効性を検証するために,著者等は,異なる融合結果間のカッパの有意差検定を行った。実験結果は,提案したMFCP基づく融合法は,分類間の交差条件依存性を考慮に入れていないことを比較した全ての融合法を凌駕し,総合精度,カッパおよびクラス賢明な精度の点でことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ルールベース ,  *リモートセンシング ,  LANDSAT ,  情報源 ,  重みづけ ,  意思決定 ,  合成開口レーダ ,  銅 ,  情報抽出
準シソーラス用語： 有意差 ,  多時期 ,  データセット ,  北京市 ,  *マルチセンサ ,  *土地被覆分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  センサデータ ,  土地被覆分類 ,  決定融合