オブジェクトベース画像分析による森林タイプ分類における分類手法ならびに特徴量選択に関する検討

オブジェクトベース画像分析による森林タイプ分類における分類手法ならびに特徴量選択に関する検討

レコードナンバー834127論文タイプ学術雑誌論文
ALIS書誌IDZZ00014669NACSIS書誌IDAN00183393
著者名中川 恭兵
村上 拓彦
書誌名新潟大学農学部研究報告 = Bulletin of the Faculty of Agriculture, Niigata University
発行元新潟大学農学部
巻号,ページ65巻・ 1号, p.57-65(2012-09)ISSN03858634
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抄録現在、リモートセンシングデータを使用した迅速な相観植生図の作成が期待されている。本論ではSPOT5データを使用し、佐渡地域における森林タイプ分類を試みた。画像分類にはオブジェクトベース画像分類を用い、NN(Nearest Neighbor法とCART(Classification and Regression Trees)法の2種類の分類手法や、初期段階で分類に組込む特徴量を変えた分類結果を比較した。本研究では、初期段階で組込む特徴量の少ないNN法が最も良い分類精度を示した。NN法での、初期段階で組込む特徴量の数の違いによる分類結果を比較すると、特徴量を多く組込んだ方が分類精度は低くなっており、特徴量の多さが分類精度の向上に必ずしも結び付くわけではないということが分かった。一方、CART法では、初期段階で組込む特徴量の数を変化させても、選択される特徴量が限定されており、両者に差は認められなかった。これらの結果から、分類手法に応じて、初期段階で分類に組込む特徴量の各クラスの分離に対する有効性を精査し、事前に選別した方がいい場合があることが確認された。
索引語初期段階;特徴量;分類手法;分類;分類精度;森林タイプ分類;使用;分類結果;比較;NN法
引用文献数19
登録日2013年10月08日
収録データベースJASI, AGROLib

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