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    KCI등재 SCOPUS

    퍼지 논리 융합과 반복적 Relaxation Labeling을 이용한 다중 센서 원격탐사 화상 분류 = Classification of Multi-sensor Remote Sensing Images using Fuzzy Logic Fusion and Iterative Relaxation Labeling

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    https://www.riss.kr/link?id=A82398861

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    This paper presents a fuzzy relaxation labeling approach incorporated to the fuzzy logic fusion scheme for the classification of multi-sensor remote sensing images. The fuzzy logic fusion and iterative relaxation labeling techniques are adopted to effectively integrate multi-sensor remote sensing images and to incorporate spatial neighboring information into spectral information for contextual classification, respectively. Especially, the iterative relaxation labeling approach can provide additional information that depicts spatial distributions of pixels updated by spatial information. Experimental results for supervised land-cover classification using optical and multi-frequency/polarization images indicate that the use of multi-sensor images and spatial information can improve the classification accuracy.
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    This paper presents a fuzzy relaxation labeling approach incorporated to the fuzzy logic fusion scheme for the classification of multi-sensor remote sensing images. The fuzzy logic fusion and iterative relaxation labeling techniques are adopted to eff...

    This paper presents a fuzzy relaxation labeling approach incorporated to the fuzzy logic fusion scheme for the classification of multi-sensor remote sensing images. The fuzzy logic fusion and iterative relaxation labeling techniques are adopted to effectively integrate multi-sensor remote sensing images and to incorporate spatial neighboring information into spectral information for contextual classification, respectively. Especially, the iterative relaxation labeling approach can provide additional information that depicts spatial distributions of pixels updated by spatial information. Experimental results for supervised land-cover classification using optical and multi-frequency/polarization images indicate that the use of multi-sensor images and spatial information can improve the classification accuracy.

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    참고문헌 (Reference)

    1 "퍼지 클래스 벡터를 이용하는 다중 센서 융합에 의한 무감독 영상분류" 19 (19): 329-339, 2003

    2 "퍼지 이 론을 이용한 GIS 기반 자료유도형 지질자 료 통합의 이론과 응용" 36 (36): 243-255, 2003

    3 "위성 영상 자료의 분석을 위한 영상 융합기법 연구" 10 (10): 345-363, 2002

    4 "고해상도 다중분광영상 제작 을 위한 합성방법의 비교" 16 (16): 87-98, 2000

    5 "and the Bayesianrestoration of images" 721-741, 1984

    6 "The development of aspectral-spatial classifier for earth observationdata" 165-175, 1980

    7 "Some terms of reference in data fusion" 37 (37): 1190-1193, 1999

    8 "Scene labeling by relaxation operations IEEE Transactions on Systems" 420-433, 1976

    9 "Quantitative comparison of classification capability: fully polarimetric versus dual and single-polarization SAR" 39 (39): 2343-2351, 2001

    10 "Object based analysis of polarimetric SAR data in alpha-entropyanisotropy decomposition using fuzzy classification by eCognition" 2001

    1 "퍼지 클래스 벡터를 이용하는 다중 센서 융합에 의한 무감독 영상분류" 19 (19): 329-339, 2003

    2 "퍼지 이 론을 이용한 GIS 기반 자료유도형 지질자 료 통합의 이론과 응용" 36 (36): 243-255, 2003

    3 "위성 영상 자료의 분석을 위한 영상 융합기법 연구" 10 (10): 345-363, 2002

    4 "고해상도 다중분광영상 제작 을 위한 합성방법의 비교" 16 (16): 87-98, 2000

    5 "and the Bayesianrestoration of images" 721-741, 1984

    6 "The development of aspectral-spatial classifier for earth observationdata" 165-175, 1980

    7 "Some terms of reference in data fusion" 37 (37): 1190-1193, 1999

    8 "Scene labeling by relaxation operations IEEE Transactions on Systems" 420-433, 1976

    9 "Quantitative comparison of classification capability: fully polarimetric versus dual and single-polarization SAR" 39 (39): 2343-2351, 2001

    10 "Object based analysis of polarimetric SAR data in alpha-entropyanisotropy decomposition using fuzzy classification by eCognition" 2001

    11 "Multisensor data fusion using fuzzy concepts: application to land-cover classification using ERS-1/JERS-1 SAR composites" 37 (37): 1316-1326, 1999

    12 "Multiple classifiers applied to multisource remote sensing data" 40 (40): 2291-2299, 2002

    13 "Multi-source spatial data fusion with geostatistical uncertainty assessment: applications to landslide susceptibility analysis and land-cover classification" Seoul National University 2004

    14 "Multi-sensor data fusion for supervised land-cover classification using Bayesian and geostatistical techniques" 6 (6): 193-202, 2002

    15 "Information combination operators for data fusion: a comparative review with classification" 26 (26): 52-67, 1996

    16 "Geostatistical integration of spectral and spatial information for land-cover mapping using remote sensing data" 7 (7): 335-341, 2003

    17 "Fuzzy set theory and its applications" Kluwer Academic Publisher 1996

    18 "Fuzzy relaxation labeling reconsidered" 1417-1423, 1998

    19 "Fuzzy contextual classification of multisource remote sensing images" 35 (35): 326-340, 1997

    20 "Density estimation for statisticsand data analysis" CRC Press 1986

    21 "Classification of multisource remote sensing imagery using a genetic algorithm and Markov random fields" 37 (37): 1255-1260, 1999

    22 "Application of Dempster-Shafer evidence theory to unsupervised classification in multisource remote sensing" 35 (35): 1018-1031, 1997

    23 "Adaptive Bayesian contextural classification based on Markov random fields" 40 (40): 2454-2463, 2002

    24 "A neural-statistical approach to multitemporal and multisource remote-sensing image classification" 37 (37): 1350-1359, 1999

    25 "A Markov random field model for classification of multisource satellite imagery" 34 (34): 100-113, 1996

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    2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2006-07-24 학술지등록 한글명 : 대한원격탐사학회지
    외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing
    KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2002-07-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2000-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    학술지 인용정보

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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.52 0.52 0.54
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.53 0.44 0.725 0.12
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