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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-01 10:20 Study on Land Use Classification of PolSAR Data by Using Convolutional Neural Network ○Nanako Saito・Masanori Gocho・Hiroyoshi Yamada・Ryoichi Sato・Yoshio Yamaguchi（Niigata Univ.）  SANE2019-63 |
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| 抄録 | （和） | Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) has been attracting attention in ground target detection and classification. This is because it can observe wide area regardless of time zone and weather, and analyze in detail by using polarimetric information. Various methods, such as model-based scattering power decomposition, eigenvalue analysis and so forth, have been proposed for the analysis of PolSAR data. Recently, classification techniques by using machine learning have been intensively studied to reduce misclassification and improve classification accuracy. In this paper, we present some experimental results of land use classification of ALOS-2/PALSAR-2 data by using convolutional neural network (CNN), and compare classification performance with the case of scattering power decomposition and support vector machine (SVM). |
| （英） | Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) has been attracting attention in ground target detection and classification. This is because it can observe wide area regardless of time zone and weather, and analyze in detail by using polarimetric information. Various methods, such as model-based scattering power decomposition, eigenvalue analysis and so forth, have been proposed for the analysis of PolSAR data. Recently, classification techniques by using machine learning have been intensively studied to reduce misclassification and improve classification accuracy. In this paper, we present some experimental results of land use classification of ALOS-2/PALSAR-2 data by using convolutional neural network (CNN), and compare classification performance with the case of scattering power decomposition and support vector machine (SVM). | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) / ALOS-2 / Convolutional neural network / Support vector machine / Land use map / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 255, SANE2019-63, pp. 77-82, 2019年10月. | |
| 資料番号 | SANE2019-63 | |
| 発行日 | 2019-10-24 (SANE) | |
| ISSN | 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 | SANE2019-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2019-10-31 - 2019-11-01 |
| 開催地（和） | 韓国（済州島） |
| 開催地（英） | KOREA (Jeju) |
| テーマ（和） | ICSANE2019 |
| テーマ（英） | ICSANE2019 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2019-10-SANE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Land Use Classification of PolSAR Data by Using Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) |
| キーワード(2)（和/英） | / ALOS-2 |
| キーワード(3)（和/英） | / Convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | / Support vector machine |
| キーワード(5)（和/英） | / Land use map |
| 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） | 齋藤 奈々子 / Nanako Saito / サイトウ ナナコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牛腸 正則 / Masanori Gocho / ゴチョウ マサノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 寛喜 / Hiroyoshi Yamada / ヤマダ ヒロヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 亮一 / Ryoichi Sato / サトウ リョウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 芳雄 / Yoshio Yamaguchi / ヤマグチ ヨシオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-01 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2019-63 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.255 |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-24 (SANE) |
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