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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-08 15:25 偏波合成開口レーダによる土地分類における四元数Inverse Mapping ○大西浩暉（東大）・グンジャン ジョシ（HZDR）・夏秋 嶺・廣瀬 明（東大）  SANE2025-95 |
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| 抄録 | （和） | 偏波合成開口レーダ（Pol-SAR）を用いた地表分類において、四元数ニューラルネットワークは入力データの偏波情報を効率的に扱えるため有効である。しかし、四元数ニューラルネットワークは内部動作が複雑なブラックボックス性があり、その判断根拠の解釈が困難であった。本稿では、四元数ニューラルネットワークの透明性を向上させる説明可能AI（XAI）手法として「四元数Inverse Mapping」を提案する。本手法は、学習済み四元数ニューラルネットワークにおいて、特定の分類結果（勝利ニューロン）からネットワークを逆向きにたどり、その決定に寄与した入力特徴を特定・可視化するアルゴリズムである。実際の航空機SARデータを用いた地表分類実験に提案手法を適用し、クラスごとにどの入力偏波特徴（ストークスパラメータ）が分類に強く寄与したかをポアンカレ球上で定量的に示すことに成功した。提案手法は、四元数ニューラルネットワークによる分類根拠の物理的解釈を可能にし、モデルの信頼性評価に貢献するものである。 |
| （英） | Quaternion Neural Networks（QNNs）are effective for land classification using Polarimetric Synthetic Aperture Radar（Pol-SAR）data, as they efficiently handle polarimetric information. However, QNNs often function as "black boxes," making it difficult to interpret their decision-making processes. This paper proposes "Quaternion Inverse Mapping," an Explainable AI（XAI）method to enhance the transparency of QNNs. This algorithm traces the signal flow backward from a specific classification output（the winning neuron）in a trained QNN to identify and visualize the input features that contributed most to that decision. We applied this method to a land classification experiment using actual airborne SAR data. The results successfully demonstrated, quantitatively on the Poincaré sphere, which input polarimetric features （Stokes parameters）strongly contributed to the classification of each class. The proposed method enables the physical interpretation of QNN classification grounds and contributes to the reliability assessment of the model. | |
| キーワード | （和） | Inverse Mapping / 説明可能AI / 四元数ニューラルネットワーク / 偏波合成開口レーダ / 地表分類 / / / |
| （英） | Inverse Mapping / Explainable AI（XAI） / Quaternion Newral Network / olarimetric Synthetic Aperture Radar（Pol-SAR） / land classifacation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 280, SANE2025-95, pp. 64-69, 2025年12月. | |
| 資料番号 | SANE2025-95 | |
| 発行日 | 2025-12-01 (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 | SANE2025-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2025-12-08 - 2025-12-08 |
| 開催地（和） | 明治大学駿河台キャンパス |
| 開催地（英） | Meiji University Surugadai Campus |
| テーマ（和） | レーダ画像処理・信号処理、電磁波計測、機械学習及び一般 |
| テーマ（英） | Radar image processing, Signal processing, EM measurement, Machine learning and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2025-12-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 偏波合成開口レーダによる土地分類における四元数Inverse Mapping |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quaternion Inverse Mapping in Polarimetric Synthetic Aperture Radar for land classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Inverse Mapping / Inverse Mapping |
| キーワード(2)（和/英） | 説明可能AI / Explainable AI（XAI） |
| キーワード(3)（和/英） | 四元数ニューラルネットワーク / Quaternion Newral Network |
| キーワード(4)（和/英） | 偏波合成開口レーダ / olarimetric Synthetic Aperture Radar（Pol-SAR） |
| キーワード(5)（和/英） | 地表分類 / land classifacation |
| 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） | 大西 浩暉 / Hiroki Onishi / オオニシ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | グンジャン ジョシ / Gunjan Joshi / グンジャン ジョシ |
| 第2著者 所属（和/英） | ドレスデン・ロッセンドルフ研究所 (略称： HZDR) Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (略称： HZDR) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 夏秋 嶺 / Ryo Natsuaki / ナツアキ リョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 明 / Akira Hirose / ヒロセ アキラ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-08 15:25:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2025-95 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.64-69 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-12-01 (SANE) |
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