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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-08-28 15:10 ［依頼講演］合成開口レーダ情報のニューラルネットワークによる構造化の提案 ○津田覚之・廣瀬 明（東大）  AP2015-77 SANE2015-39 |
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| 抄録 | （和） | 人工衛星による地球観測は以前から行われているが、そのデータ量は膨大になってきている。これを広汎に活用するためには、データを使いやすい形に構造化することが求められる。われわれは、地球観測衛星の干渉型合成開口レーダ(InSAR)により取得した複素画像に対し、畳み込みニューラルネットワークを適用し、地形の特徴に応じた適応的自動分類を行った。これにより、地形の特徴に基づいたSAR画像の区分を行えたことを報告する。 |
| （英） | Recent earth observation data gathered by satellite-borne synthetic aperture radar (SAR) systems grow very rapidly. For extensive utilization of the data, we propose the structurization of the gathered data into an easy-to-use form. We employ convolutional neural networks to extract landscape features to realize automatic classification of local areas based on terrain features obtained in interferometric SAR (InSAR) images. This technical report shows a successful classification, which is the first step of total structurization. | |
| キーワード | （和） | 合成開口レーダ / 複素ニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | synthetic aperture radar / complex-valued neural network / convolutional neural network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 200, SANE2015-39, pp. 31-36, 2015年8月. | |
| 資料番号 | SANE2015-39 | |
| 発行日 | 2015-08-20 (AP, SANE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AP2015-77 SANE2015-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP SANE |
| 開催期間 | 2015-08-27 - 2015-08-28 |
| 開催地（和） | 茨城大学 水戸キャンパス |
| 開催地（英） | Ibaragi Univ. Mito Campus |
| テーマ（和） | リモートセンシング，一般，学生特集 |
| テーマ（英） | Remote Sensing, Antennas and Propagation, Student Session |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2015-08-AP-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 合成開口レーダ情報のニューラルネットワークによる構造化の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Synthetic Aperture Radar Information Structurization by Using Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合成開口レーダ / synthetic aperture radar |
| キーワード(2)（和/英） | 複素ニューラルネットワーク / complex-valued neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津田 覚之 / Satoshi Tsuda / ツダ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 明 / Akira Hirose / ヒロセ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-08-28 15:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | AP2015-77, SANE2015-39 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.199(AP), no.200(SANE) |
| ページ範囲 | pp.95-100(AP), pp.31-36(SANE) |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-08-20 (AP, SANE) |
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