類似したスペクトルを持つ異なる地物と野生動物が同時に存在する高分光リモートセンシング画像における効果的な非線形分離可能特徴の抽出問題に対し、カーネル加重ペア整合基準を提案する。まず、カーネル線形判別分析基準をペア形式で導出し、すなわちカーネルペア整合基準とし、カーネル空間におけるクラス間およびクラス内散布行列をペア形式で表現する。次に、カーネル空間における各ペアの分離可能性に基づき、各ペアのクラス間およびクラス内散布行列を加重して、特徴部分空間における各ペアの分離可能性を均等に保持するカーネル加重ペア整合基準を提案する。特徴抽出の効果は、K近傍分類器および最小距離分類器で評価した。2つの実測高分光リモートセンシング画像に基づく実験結果は、元の空間法、カーネル線形判別分析法およびkernel weighted pairwise Fisher基準と比較して、提案するカーネル加重ペア整合基準が次元削減と同時に分離可能性の低いペアの認識率を向上させることで全体的な地物識別率を向上させることを示した。

カーネル線形判別分析;カーネル加重ペア整合基準;特徴抽出;高分光リモートセンシング画像