非常に高解像度の多重・ハイパースペクトル画像を使用した都市マッピングのための多層的な意思決定融合アプローチ

非常に高解像度（VHR）の多重・ハイパースペクトル画像を使用した都市マッピングのための新しい多層的意思決定融合アプローチが提案されている。提案されたフレームワークは三つのレベルで構成されている：(1) レベルIでは、まずVHR画像から構造的特徴を抽出するための自己双対フィルターを提案し、その後、スペクトル特徴と構造的特徴を重み付き確率融合に基づいて統合する；(2) レベルIIでは、物体ベースのフレームワークでスペクトル-構造融合を実施することによってレベルIを拡張する；(3) レベルIIIでは、レベルIIの物体ベースの確率出力を使用して信頼性の低い物体を特定し、これらの信頼性の低い物体の形状属性を分類の洗練に考慮する。レベルIIIでは、形状特徴の抽出がセグメンテーションの質に大きく依存するため、初期のセグメンテーションを改善するために意思決定レベルのオブジェクトマージが使用される。実験はハイパースペクトルデジタルイメージコレクション実験（HYDICE）DCモール画像およびQuickBird北京データセットで実施された。結果は、提案されたアプローチが多層的特徴が処理チェーンで徐々に考慮されるにつれて、精度を漸次的に向上させることを示した。