空間的文脈情報を利用するリモ-トセンシング画像デ-タの高精度分類法の研究

利用空间上下文信息的遥感影像数据高精度分类方法研究

• 批准号: 03650286
• 负责人: 渡邊 孝志
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: Iwate University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1991
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1991 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03650286/
• 关键词: リモ-トセンシング; 多重分光画像; 分類; 空間的文脈情報; 確率的弛緩法; ロバスト性

本研究は,リモ-トセンシング画像デ-タ中に含まれている物体の形や大きさ,相対的な位置関係,テクスチャなどの空間的文脈情報を積極的に利用することによって,より高い分類精度を達成できる分類手法(以下,文脈的分類法という)を新たに開発することを目的としている。この目的を達成するために,本年度は次の2項目について研究した。1.既存の文脈的分類法に対する統一的・客観的な評価実験の実施2.新しい高性能な文脈的分類法の開発とその実用化まず,1については,確率分布のパラメ-タ推定に誤まりを許容した場合の分類精度のロバスト性に関して,評価実験を開始した。評価対象としている分類法は,前処理方式としての平滑化手法による手法,後処理方式としての多数決法,複合処理方式としての複合決定法,適応的分類法,確率的弛緩法である。評価実験は一部が終了したのみであり,今後も評価実験を継続する予定である。これまでの所,単純な方式の方が高いロバスト性を示すという結果が得られている。次に,2については,1の結果を踏まえて,実用レベルの高性能な文脈的分類法を開発するために,拡張型適応的分類法と強制収束判定付き確率的弛緩法の改良を行なった。評価実験の結果,これらの改良2手法は,従来の文脈的分類法よりも分類精度,処理時間,所要メモリ量,分類の安定性に関して高い性能を有することを確認した。また,本年度は,形状情報を利用する次世代の文脈的分類法を開発するために,輪郭線情報に基づく分類手法についての基礎的検討も行なった。具体的には,線分近似型高速ハフ変換により任意図形検出法の開発,クラスタリング手順に基づいた雑音に強い輪郭線図形の線分近似手法の開発などを行なった。さらに,NOAA画像デ-タを用いた海表面温度推定誤差の気象・海象条件の実験的検討も行なった。

This study aims to develop a new classification method (hereinafter, the classification method of context) for actively utilizing the contextual information of objects contained in images with high classification accuracy. This year, we have two projects to study. 1. 2. Development and implementation of new and high-performance contextual classification methods; 1. The accuracy of the distribution of error estimates; 2. The accuracy of classification; 3. The accuracy of classification. The classification method of evaluation is the method of pre-processing and smoothing, the method of post-processing and majority decision, the method of compound processing and compound decision, the classification method of appropriate classification and the relaxation method of accuracy. The first part of the review was completed, and the next part was completed. The results of this study are as follows: Second, the results of the second and third sections are discussed, and the classification method of high performance context is developed by using the classification method of tension type adaptation and the improvement of relaxation method of stress bundle determination accuracy. Evaluation of the results of the implementation, the improvement of the two methods, the classification of the context, classification accuracy, processing time, the required amount of separation, classification stability and high performance are confirmed. This year, the shape information is used to develop the classification method of the next generation context, and the basic classification method of the wheel line information is discussed. Specific, linear approximation high-speed conversion, arbitrary shape model method development, classification, manual operation, basic sound, strong wheel shape linear approximation method development. In addition,NOAA images are used to estimate sea surface temperature errors and weather conditions.

项目成果

丹波 澄雄,相馬 孝志,渡辺 孝志 他1名: "Split Window Function による海表面温度推定誤差と気象・海象条件" 日本リモ-トセンシング学会誌. 11. 623-634 (1991)

Sumio Tanba、Takashi Soma、Takashi Watanabe 和其他 1 位作者：“利用分割窗口函数的海面温度估计误差和气象/海洋条件”日本遥感学会杂志 11. 623-634 (1991)。