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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-01 10:20
Study on Land Use Classification of PolSAR Data by Using Convolutional Neural Network
Nanako SaitoMasanori GochoHiroyoshi YamadaRyoichi SatoYoshio YamaguchiNiigata Univ.SANE2019-63
抄録 (和) Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) has been attracting attention in ground target detection and classification. This is because it can observe wide area regardless of time zone and weather, and analyze in detail by using polarimetric information. Various methods, such as model-based scattering power decomposition, eigenvalue analysis and so forth, have been proposed for the analysis of PolSAR data. Recently, classification techniques by using machine learning have been intensively studied to reduce misclassification and improve classification accuracy. In this paper, we present some experimental results of land use classification of ALOS-2/PALSAR-2 data by using convolutional neural network (CNN), and compare classification performance with the case of scattering power decomposition and support vector machine (SVM). 
(英) Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) has been attracting attention in ground target detection and classification. This is because it can observe wide area regardless of time zone and weather, and analyze in detail by using polarimetric information. Various methods, such as model-based scattering power decomposition, eigenvalue analysis and so forth, have been proposed for the analysis of PolSAR data. Recently, classification techniques by using machine learning have been intensively studied to reduce misclassification and improve classification accuracy. In this paper, we present some experimental results of land use classification of ALOS-2/PALSAR-2 data by using convolutional neural network (CNN), and compare classification performance with the case of scattering power decomposition and support vector machine (SVM).
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) / ALOS-2 / Convolutional neural network / Support vector machine / Land use map / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 255, SANE2019-63, pp. 77-82, 2019年10月.
資料番号 SANE2019-63 
発行日 2019-10-24 (SANE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード SANE2019-63

研究会情報
研究会 SANE  
開催期間 2019-10-31 - 2019-11-01 
開催地(和) 韓国(済州島) 
開催地(英) KOREA (Jeju) 
テーマ(和) ICSANE2019 
テーマ(英) ICSANE2019 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SANE 
会議コード 2019-10-SANE 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on Land Use Classification of PolSAR Data by Using Convolutional Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR)  
キーワード(2)(和/英) / ALOS-2  
キーワード(3)(和/英) / Convolutional neural network  
キーワード(4)(和/英) / Support vector machine  
キーワード(5)(和/英) / Land use map  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 齋藤 奈々子 / Nanako Saito / サイトウ ナナコ
第1著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 牛腸 正則 / Masanori Gocho / ゴチョウ マサノリ
第2著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 寛喜 / Hiroyoshi Yamada / ヤマダ ヒロヨシ
第3著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 亮一 / Ryoichi Sato / サトウ リョウイチ
第4著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 芳雄 / Yoshio Yamaguchi / ヤマグチ ヨシオ
第5著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
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講演者
発表日時 2019-11-01 10:20:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SANE 
資料番号 IEICE-SANE2019-63 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.255 
ページ範囲 pp.77-82 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SANE-2019-10-24 


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