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アンサンブル学習による多種リモートセンシングデータの画像分類アルゴリズムと応用

Research Project

Project/Area Number 16F16053
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section外国
Research Field Perceptual information processing
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

岩崎 晃  東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (40356530)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) XIA JUNSHI  東京大学, 先端科学技術研究センター, 外国人特別研究員
Project Period (FY) 2016-07-27 – 2018-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2017)
Budget Amount *help
¥2,400,000 (Direct Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Keywordsアンサンブル学習 / リモートセンシング / 画像分類 / ハイパースペクトルデータ / 正準相関
Outline of Annual Research Achievements

ハイパースペクトルセンサは、樹種の分類や鉱物の探査などの地球観測への利用が期待されている。さまざまな情報処理手法が提案される中で、アンサンブル学習を用いたデータ分類は精度が高いにもかかわらず、計算コストが低いという利点を有している。本研究の目的は、アンサンブル学習を発展させて、ハイパースペクトルセンサを中心として、地表面の有効な分類方法を研究し、国土管理に用いる手続きを確立することで、リモートセンシングを実効的な手段とすることにある。
アンサンブル学習法を深化させることで、より精密な分類手法を検討した。分類結果を空間的に最適化するための前処理手法や後処理手法の検討を行い、総合的な見地からアンサンブル学習法の性能を向上させる試みを行った。アンサンブル学習に正準相関法を取り込むことで、教師データとサンプルの情報関係を強くした。同時に、空間情報を取り込むために、マルコフランダムフィールド、拡張マルチアトリビュートプロファイルや独立成分分析と提案手法の相性がよいことを示し、統合的な枠組みを構築した。さらに、新しい空間属性分析法であるEMEPs(extended multi-extinction profiles)法を導入した。これらの手法をハイパースペクトルデータに適用した結果、従来手法を上回る結果を得た。
ハイパースペクトルデータに加え、ライダーデータを統合するためのアンサンブル学習法を示し、その妥当性を示した。このことは、統計的な性質が違う異種のデータに対してもアンサンブル学習法を適用する可能性を拓いた。
IEEEのTransaction of Geoscience and Remote Sensing誌に2本の論文が掲載されたほかに2本の筆頭論文、ならびに国際会議で合計5件の発表を行った。

Research Progress Status

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2017 Annual Research Report
  • 2016 Annual Research Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2018 2017 2016

All Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Peer Reviewed: 5 results,  Acknowledgement Compliant: 1 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results)

  • [Journal Article] Fusion of hyperspectral and LiDAR data with a novel ensemble classifier2018

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • Journal Title

      IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.

      Volume: 1 Issue: 6 Pages: 1-5

    • DOI

      10.1109/lgrs.2018.2816958

    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Open data for global multimodal land use classification: Outcome of the 2017 IEEE GRSS Data Fusion Contest2018

    • Author(s)
      N. Yokoya, P. Ghamisi, J. Xia, S. Sukhanov, R. Heremans, I. Tankoyeu, B. Bechtel, B. Le Saux, G. Moser, and D. Tuia
    • Journal Title

      IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ.

      Volume: 1 Pages: 105-105

    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Random Forest Ensembles and Extended Multiextinction Profiles for Hyperspectral Image Classification2018

    • Author(s)
      Xia Junshi, Ghamisi Pedram, Yokoya Naoto, Iwasaki Akira
    • Journal Title

      IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.

      Volume: 56 Issue: 1 Pages: 202-216

    • DOI

      10.1109/tgrs.2017.2744662

    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Classification of large-sized hyperspectral imagery using fast machine learning algorithms2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • Journal Title

      Journal of Applied Remote Sensing

      Volume: 11 Issue: 3 Pages: 035005-035005

    • DOI

      10.1117/1.jrs.11.035005

    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Hyperspectral Image Classification With Canonical Correlation Forests2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya and A. Iwasaki
    • Journal Title

      IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

      Volume: 55 Issue: 1 Pages: 421-431

    • DOI

      10.1109/tgrs.2016.2607755

    • Related Report
      2017 Annual Research Report 2016 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research / Acknowledgement Compliant
  • [Presentation] A novel ensemble classifier of Hyperspectral and LiDAR Data Using Morpholrence on Acoogical Features2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya and A. Iwasaki
    • Organizer
      IEEE International Confeustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
    • Place of Presentation
      New Orleans, USA
    • Year and Date
      2017-03-05
    • Related Report
      2016 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Multimodal, multitemporal, and multisource global data fusion for local climate zones classification based on ensemble learning2017

    • Author(s)
      N. Yokoya, P. Ghamisi, and J. Xia
    • Organizer
      Proc. IGARSS, Texas, USA, July 23-28
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Ensemble of transfer component analysis for domain adaptation in hyperspectral remote sensing image classification2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • Organizer
      Proc. IGARSS, Texas, USA, July 23-28
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Hyperspectral image classification with partial least square forest2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • Organizer
      Proc. IGARSS, Texas, USA, July 23-28
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Tree species classification in Japanese mixed forest with hyperspectral and LiDAR data using rotation forest algorithm2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • Organizer
      Proc. EARSeL IS, Zurich, Switzerland, April 19-21
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A novel ensemble classifier of hyperspectral and LiDAR data using morphological features2017

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • Organizer
      Proc. ICASSP, New Orleans, US, March 5-9
    • Related Report
      2017 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Hyperspectral image classification based on Boosted Rotation Forest2016

    • Author(s)
      J. Xia and A. Iwasaki
    • Organizer
      Remote Sensing Society of Japan, Annual meeting
    • Place of Presentation
      新潟テルサ(新潟県)
    • Year and Date
      2016-11-01
    • Related Report
      2016 Annual Research Report
  • [Presentation] Mapping of large size hyperspectral imagery using fast machine learning algorithms2016

    • Author(s)
      J. Xia, N. Yokoya and A. Iwasaki
    • Organizer
      37th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS)
    • Place of Presentation
      Colombo, Sri Lanka
    • Year and Date
      2016-10-17
    • Related Report
      2016 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2016-07-28   Modified: 2024-03-26  

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