論文の概要: Multi-temporal and multi-source remote sensing image classification by nonlinear relative normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04469v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 08:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 20:47:33.706185
• Title: Multi-temporal and multi-source remote sensing image classification by nonlinear relative normalization
• Title（参考訳）: 非線形相対正規化によるマルチ時間・マルチソースリモートセンシング画像分類
• Authors: Devis Tuia, Diego Marcos, Gustau Camps-Valls
• Abstract要約: emカーネル化により,異なるドメインのデータを非線形に整列する手法を検討する。 我々は,超スペクトルイメージングのためのシャドウイングに不変なモデルを作成する作業に加えて,多時間的および多元的超高分解能分類タスクにおいてkemaのテストに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.124438150480326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Remote sensing image classification exploiting multiple sensors is a very challenging problem: data from different modalities are affected by spectral distortions and mis-alignments of all kinds, and this hampers re-using models built for one image to be used successfully in other scenes. In order to adapt and transfer models across image acquisitions, one must be able to cope with datasets that are not co-registered, acquired under different illumination and atmospheric conditions, by different sensors, and with scarce ground references. Traditionally, methods based on histogram matching have been used. However, they fail when densities have very different shapes or when there is no corresponding band to be matched between the images. An alternative builds upon \emph{manifold alignment}. Manifold alignment performs a multidimensional relative normalization of the data prior to product generation that can cope with data of different dimensionality (e.g. different number of bands) and possibly unpaired examples. Aligning data distributions is an appealing strategy, since it allows to provide data spaces that are more similar to each other, regardless of the subsequent use of the transformed data. In this paper, we study a methodology that aligns data from different domains in a nonlinear way through {\em kernelization}. We introduce the Kernel Manifold Alignment (KEMA) method, which provides a flexible and discriminative projection map, exploits only a few labeled samples (or semantic ties) in each domain, and reduces to solving a generalized eigenvalue problem. We successfully test KEMA in multi-temporal and multi-source very high resolution classification tasks, as well as on the task of making a model invariant to shadowing for hyperspectral imaging.
• Abstract（参考訳）: 複数のセンサーを利用するリモートセンシング画像分類は非常に難しい問題であり、様々なモダリティのデータは、あらゆる種類のスペクトル歪みや誤配の影響を受けており、このハマーは、1つの画像が他のシーンでうまく使われるように構築されたモデルを再利用する。 画像取得にまたがるモデルの適用と転送のためには、異なる照明や大気条件下で、異なるセンサーによって取得され、少ない地上参照で、共登録されていないデータセットに対応できなければならない。 伝統的にヒストグラムマッチングに基づく手法が用いられている。 しかし、密度が非常に異なる場合や、画像間に対応するバンドが存在しない場合に失敗する。 代替案は \emph{manifold alignment} に基づいている。 多様体アライメントは、生成前にデータの多次元相対正規化を行い、異なる次元のデータに対応できる(例えば、)。 バンドの数が異なる) あるいはおそらく無傷の例です データ分散の調整は、変換されたデータのその後の使用にかかわらず、互いに類似したデータ空間を提供することができるため、魅力的な戦略である。 本稿では, 異なる領域からのデータを, {\emカーネル化を通じて非線形に整列させる手法について検討する。 本稿では,Kernel Manifold Alignment (KEMA)法を紹介し,フレキシブルかつ識別可能なプロジェクションマップを提供し,各領域のラベル付きサンプル(あるいはセマンティックな結びつき)のみを利用して,一般化固有値問題を解く。 我々は,超スペクトルイメージングのためのシャドウイングに不変なモデルを作成する作業に加えて,多時間的および多元的超高分解能分類タスクにおいてkemaのテストに成功した。

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