カーネル関数を用いる新たな学習理論に基づいたレーダ画像の解析手法に関する研究

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13750406
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Research Institution: Institute of Space and Astronautical Science
• Principal Investigator: 福田 盛介 宇宙科学研究所, 衛星応用工学研究系, 助手 (50332151)
• Keywords: カーネル関数 / サポートベクターマシーン / ポーラリメトリックSAR / 土地被覆分類 / リモートセンシング

Research Abstract

本研究は,映像レーダが供するデータから土地被覆を自動分類する分類器に関して,カーネル関数に基づく学習/識別理論を活用し,全く新たな方法で高精度な土地分類を実現することを目指すものである.
いわゆるカーネル学習法とは,線形分離不可能な多次元特徴をより高次元な空間に非線形写像し,クラス間の分離性を高める方法をいう.これらの写像は通常膨大な計算量を要するが,写像先での内積を表すカーネル関数を用意し,学習や識別の過程における特徴ベクトル間の内積をこの関数で置換することで,実際の写像計算を回避する.
代表的なカーネル学習法としては,識別面の選択にマージン最大の条件を用いるサポートベクターマシン(Support Vector Machine ; SVM)が挙げられる.本年度の研究では,SVMを用い,多周波・多偏波な合成開口レーダ(Synthetic Aperture Radar ; SAR)画像における各バンドのパワー(後方散乱係数)や偏波間の位相差,テクスチャ特徴量(normalized log texture measure)などを要素とした画素ごとの多次元特徴ベクトルを,複数のクラスに識別する画像分類手法を開発した.具体的には,種々の農耕地や,都市部/水域/土壌面を含むレーダ画像に対し,効果的な土地分類を示した.SVMは二分類器であるが,複数のターゲットの識別についてはその組合せ(多数決)により対応した.
また,特徴空間において識別面との距離が最小であるサンプル(サポートベクター)の数と分類精度の関係を精査し,サポートベクターの数が小さいほど,分類の識別率が向上する傾向を明らかにした.このことは,発展的に教師無し分類手法の構築に繋がった.つまり,オペレータの手を介さず,サポートベクターの数を評価関数として任意に学習サンプル,ひいては識別面を得るものであり,実画像への適用でその有効性を実証した.

Research Products

• [Publications] Seisuke Fukuda, Haruto Hirosawa: "Support vector machine classification of land cover : Application to polarimetric SAR data"2001 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2001) Proceedings. 1. 187-189 (2001)
• [Publications] Seisuke Fukuda, Haruto Hirosawa: "Polarimetric SAR image classification and support vector machines"2001 Asia-Pacific Radio Science Conference (AP-RASC'O1) Conference Digest. 164 (2001)
• [Publications] Seisuke Fukuda, Haruto Hirosawa: "Polarimetric SAR image classification using support vector machines"IEICE Transcations on Electronics. E84-C・12. 1939-1945 (2001)
• [Publications] Seisuke Fukuda, Ryo Katagiri, Haruto Hirosawa: "Unsupervised approach for polarimetric SAR image classfication using support vector machines"2002 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2002) Proceedings. (発表予定). (2002)