ウェーブレットによるテクスチャ情報の抽出と多周波ポーラリメトリックなSAR画像の分類手法について
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概要
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合成閉口レーダ(SAR)画像を用いたリモートセンシングにおいて, テクスチャはターゲット理解のための重要な情報である.本稿では, ウェーブレット変換によってテクスチャ情報を抽出し, これを特徴量としてSAR画像の土地被覆分類を行う手法について述べる.具体的には, ウェーブレット変換による帯域分割で得られるサブイメージのエネルギを特徴ベクトルの要素とした, 教師付き分類を行う.その際, 多周波/多偏波なデータを対象とし, 複数の画像を生成して用いることで, 分類精度の向上を図る.本手法をオランダの農耕地帯を撮像したAIRSAR画像に適用した結果, 13の分類クラスに対して, 良好な分類結果を提示することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-04-20
著者
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