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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

研究課題

研究課題/領域番号 16F16053
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分外国
研究分野 知覚情報処理
研究機関東京大学

研究代表者

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

研究分担者 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
研究期間 (年度) 2016-07-27 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
2,400千円 (直接経費: 2,400千円)
2017年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
2016年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
キーワードアンサンブル学習 / 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
研究実績の概要

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。

現在までの達成度 (段落)

29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

29年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2017 実績報告書
  • 2016 実績報告書
  • 研究成果

    (13件)

すべて 2018 2017 2016

すべて 雑誌論文 (5件) (うち国際共著 5件、 査読あり 5件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (8件) (うち国際学会 7件)

  • [雑誌論文] Fusion of hyperspectral and LiDAR data with a novel ensemble classifier2018

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • 雑誌名

      IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.

      巻: 1 号: 6 ページ: 1-5

    • DOI

      10.1109/lgrs.2018.2816958

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Open data for global multimodal land use classification: Outcome of the 2017 IEEE GRSS Data Fusion Contest2018

    • 著者名/発表者名
      N. Yokoya, P. Ghamisi, J. Xia, S. Sukhanov, R. Heremans, I. Tankoyeu, B. Bechtel, B. Le Saux, G. Moser, and D. Tuia
    • 雑誌名

      IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ.

      巻: 1 ページ: 105-105

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Random Forest Ensembles and Extended Multiextinction Profiles for Hyperspectral Image Classification2018

    • 著者名/発表者名
      Xia Junshi, Ghamisi Pedram, Yokoya Naoto, Iwasaki Akira
    • 雑誌名

      IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.

      巻: 56 号: 1 ページ: 202-216

    • DOI

      10.1109/tgrs.2017.2744662

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Classification of large-sized hyperspectral imagery using fast machine learning algorithms2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • 雑誌名

      Journal of Applied Remote Sensing

      巻: 11 号: 3 ページ: 035005-035005

    • DOI

      10.1117/1.jrs.11.035005

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Hyperspectral Image Classification With Canonical Correlation Forests2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya and A. Iwasaki
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

      巻: 55 号: 1 ページ: 421-431

    • DOI

      10.1109/tgrs.2016.2607755

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書 2016 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著 / 謝辞記載あり
  • [学会発表] A novel ensemble classifier of Hyperspectral and LiDAR Data Using Morpholrence on Acoogical Features2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya and A. Iwasaki
    • 学会等名
      IEEE International Confeustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
    • 発表場所
      New Orleans, USA
    • 年月日
      2017-03-05
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Multimodal, multitemporal, and multisource global data fusion for local climate zones classification based on ensemble learning2017

    • 著者名/発表者名
      N. Yokoya, P. Ghamisi, and J. Xia
    • 学会等名
      Proc. IGARSS, Texas, USA, July 23-28
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Ensemble of transfer component analysis for domain adaptation in hyperspectral remote sensing image classification2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • 学会等名
      Proc. IGARSS, Texas, USA, July 23-28
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Hyperspectral image classification with partial least square forest2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • 学会等名
      Proc. IGARSS, Texas, USA, July 23-28
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Tree species classification in Japanese mixed forest with hyperspectral and LiDAR data using rotation forest algorithm2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • 学会等名
      Proc. EARSeL IS, Zurich, Switzerland, April 19-21
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] A novel ensemble classifier of hyperspectral and LiDAR data using morphological features2017

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya, and A. Iwasaki
    • 学会等名
      Proc. ICASSP, New Orleans, US, March 5-9
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Hyperspectral image classification based on Boosted Rotation Forest2016

    • 著者名/発表者名
      J. Xia and A. Iwasaki
    • 学会等名
      Remote Sensing Society of Japan, Annual meeting
    • 発表場所
      新潟テルサ(新潟県)
    • 年月日
      2016-11-01
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [学会発表] Mapping of large size hyperspectral imagery using fast machine learning algorithms2016

    • 著者名/発表者名
      J. Xia, N. Yokoya and A. Iwasaki
    • 学会等名
      37th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS)
    • 発表場所
      Colombo, Sri Lanka
    • 年月日
      2016-10-17
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2016-07-28   更新日: 2024-03-26  

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