EM アルゴリズムによるリモートセンシング画像のカテゴリー分類におけるミクセルデータの影響と改善
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
多重分光画像を教師あり分類法でカテゴリー分類する際,各カテゴリーの代表性を有するトレーニングサンプルを用いることが分類精度の観点から重要である.しかし,トレーニングサンプルの選択は一般に統計的手段を用いないため,その特徴量が偏ることがある.トレーニングサンプルの代表性を改善するためにEMアルゴリズムが用いられている.しかし,従来のEMアルゴリズムではミクセルデータ(センサの瞬時視野内に複数カテゴリーが存在する画素)について考慮されていないため,抽出されたトレーニングサンプルの特徴量を歪めてしまうことがある.本論文では,EMアルゴリズムを適用する際のミクセルデータの影響を明らかにするとともに,改善方法を提案する.この方法は,ミクセルデータが多重分光画像内のエッジ領域に存在する可能性が高いことを利用し,エッジ領域をEMアルゴリズムの反復過程から排除するという簡便なものである.実際のTM画像を用いて提案する方法の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-01-15
著者
関連論文
- 不完全なリモートセンシング観測画像からの超解像再構成
- ランダムにサブピクセルシフトした低解像度画像を用いた反復逆投影法による超解像再構成(画像符号化・通信・ストリーム技術,及び一般)
- ランダムにサブピクセルシフトした低解像度画像を用いた反復逆投影法による超解像再構成
- ランダムにサブピクセルシフトした低解像度画像を用いた反復逆投影法による超解像再構成(画像符号化・通信・ストリーム技術,及び一般)
- ランダムにサブピクセルシフトした低解像度画像を用いた反復逆投影法による超解像再構成(画像符号化・通信・ストリーム技術,及び一般)
- 低分解能画像からの土地被覆面積推定の高精度化手法に関する研究
- リモートセンシングによる植生環境評価のための計測シミュレーション
- リモートセンシングによる植生環境評価のための計測シミュレーションに関する研究
- 植生指標 NDVI における問題点の検討
- ミクセル分解による植生リモートセンシングのための植生被覆率と溶性度の分離 : 室内実験におけるミクセル分解手法の評価
- ハイパースペクトルデータによる画素内特定被覆率推定に関する研究 -植生被覆率の推定-
- 常温近傍における熱赤外領域の分光放射率測定に関する研究
- ミクセルデータによるリモートセンシング画像のカテゴリー分類とその頑健性評価に関する研究
- 超多重分光データによる画素内特定被覆率推定に関する研究 -植生被覆率の推定-
- 単一標本教師データによる多重分光画像のカテゴリー分類
- EM アルゴリズムによるリモートセンシング画像のカテゴリー分類におけるミクセルデータの影響と改善
- 多重分光画像データを利用する土地被覆カテゴリー分類法の分類傾向解析
- ミクセルデータに対する多重分光画像のカテゴリー分類性能評価
- 「リモートセンシング画像の解析とコンピュータビジョン」
- 評価・標準化研究会
- カテゴリー分解を基本とするランドサットTM画像と航空写真とのデータ融合
- ニューラルネットワークによる時系列観測雲画像の補間と予測
- 植生指標(VI)のカテゴリー分解の視点からの検討
- D-11-95 超解像再構成を用いた熱画像センサの高解像度化の試み(D-11.画像工学,一般セッション)
- ニューラルネットワークによる多重分光画像のデータ圧縮
- 反復処理による2m分解能画像とLandsat TM画像との幾何学的精密レジストレーション
- ロシア KVR-100 画像の空間情報を利用する2m分解能 Landsat TM 画像の再構成
- 「評価・標準化研究会(新設)」の紹介
- D-11-20 超解像再構成を用いた熱画像センサの高解像度化の試み(2報)(D-11.画像工学,一般セッション)
- 勲画像計測における超解像再構成の応用 (センシング技術の新たな展開と融合) -- (パターン計測)
- 環境のリモートセンシング