| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-07-14 10:50
Winter Season Cloud Classification Using Self-Organizing Map
○Tuomas Karna（Helsinki Univ. of Tech./Kanazawa Univ）・Mamoru Kubo・Ken-ichiro Muramoto（Kanazawa Univ） |
| 抄録 |
（和） |
NOAA AVHRR 衛星画像を使った雲の分類手法を提案する。AVHRR データは波長別の5 チャンネルから構成される。まず、次元を圧縮するために各チャンネルごとに主成分分析を行い、第1 主成分を画像の特徴ベクトルとする。次に、自己組織化マップを使って特徴ベクトルをクラスタリングする。本手法を冬季の日本海上の雲に対して適用し、分類結果について考察する。 |
| （英） |
This paper introduces a method for cloud classification using NOAA AVHRR satellite images. AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) data consists of five-channel multi-spectral images. To reduce the dimensionality of the data, principal component analysis (PCA) is calculated for each channel separately. The most significant principal component values are then composed into an image feature vector. Finally, the feature vectors are clustered using self-organizing map (SOM). This method is applied for the study of winter season clouds in the Japan Sea area. |
| キーワード |
（和） |
衛星画像 / AVHRR / 主成分分析 / 自己組織化マップ / 画像分類 / / / |
| （英） |
satellite images / AVHRR / principal component analysis / self-organizing map / image clustering / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 156, IE2006-29, pp. 11-15, 2006年7月. |
| 資料番号 |
IE2006-29 |
| 発行日 |
2006-07-07 (IE, MVE) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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