ニューラルネットワークによる頑健な衛星画像分類法の検討 : 画像通信システム,画像応用

抄録

地球観測衛星による地球観測網の充実に伴い、センサも多様化し取得データ量も増大化の傾向にある。これらの画像データの解析に必要なカテゴリ分類には、より簡便で精度の良い手法が求められている。衛星画像のカテゴリ分類では、従来の統計手法で要求される制約を回避しうる手法としてニューラルネットワークの適用が試みられている。本報告では、カテゴリ分類上の課題の1つである画素内カテゴリ混在(ミクセル)への対処法として、ニューラルネットワークヘ提示する教師データの空間情報を利用することにより画素内カテゴリ混合比を自動推定する頑健な分類手法を提案した。また実例により本手法の効果を評価するとともに、将来の衛星画像への適用可能性について言及した。