サポートベクターマシンのポーラリメトリックSAR画像の分類への応用
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概要
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サポートベクターマシン(SVM)は, マージン最大化やカーネル法といったユニークなアイデアを組み合わせた, 優れた統計的パターン認識手法であり, 容易に非線形な識別問題にも対応できることなどから, 近年注目を集めている.本稿では, SVMに基づき, 合成開口レーダ(SAR)で撮像した画像の土地被覆を分類した結果を報告する.特に, ポーラリメトリックなSARデータから, 各偏波チャネルの強度やチャネル間の位相差, あるいはテクスチャ情報などを計算して, SVMの入力となる特徴ベクトル(パターン)を構成することにより, 効果的な画像分類が行えることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-18
著者
-
廣澤 春任
宇宙科学研究所
-
広沢 春任
宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究本部
-
福田 盛介
宇宙科学研究所
-
広澤 春任
宇宙科学研究所
-
谷口 幸弘
武蔵工業大学
-
奴田原 竜治
武蔵工業大学
-
奴田原 竜治
武蔵工業大学:宇宙科学研究所
-
谷口 幸弘
武蔵工業大学:宇宙科学研究所
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