データのトポロジカルな構造に着目した衛星画像の自動領域分類
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概要
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本稿では衛星画像の自動領域分類手法を提案する。提案手法では、衛星画像データの複数チャンネルによる多次元特徴空間上においてピクセル分布形状・密度がカテゴリにより異なることに着目する。そこでトポロジー保存マップの手法を応用し、k-means法とCompetitive Hebbian Learning (CHL)により特徴空間におけるピクセル分布形状の抽出を行うことで、トレーニングデータを用いない自動領域分類手法を提案する。また提案手法を実衛星画像データに適用することにより、霊域と陸・海域の十分な分類精度を得ることが可能であり、さらに高々度・低高度の霊域への雲域の細分類や従来の手法において霊域との分類が困難である雪域の抽出が可能であることを示す。
- 2003-03-06
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