文献

J-GLOBAL ID：201102299909604430   整理番号：11A0306548

SPOT-5画像及び部分Lanczos最高学習機械(PL-ELM)による土地利用及び土地被覆分類

Land Use and Land Cover Classification with SPOT-5 Images and Partial Lanczos Extreme Learning Machine (PL-ELM)

著者 (5件)： CHANG Ni-Bin (Univ. Central Florida, FL, USA) ,  HAN Min (Dalian Univ. Technol., Dalian, CHN) ,  YAO Wei (Dalian Univ. Technol., Dalian, CHN) ,  CHEN Liang-Chien (National Central Univ., Jhongli, TWN) ,  XU Shiguo (Dalian Univ. Technol., Dalian, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 7831  ページ： 783110.1-783110.10  発行年： 2010年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市域の土地利用及び土地被覆(LULC)の評価に,衛星リモートセンシングが用いられてきたが,従来の手法は時間と労力のかかることが難点であった。そこで,2.5m分解能SPOT-5画像を用いて,急速に発展する都市域LULCパターンを同定する新しいニューラル計算手法に基づく新しい画像分類を提案した。部分Lanczos最高学習機械(PL-ELM)に基づき分類子を構築し,地表踏査データ及び従来の分類子との比較の結果,提案したPL-ELM分類法は,分類精度及び処理速度において信頼性が高いことを立証した。従って,急速に変貌する都市域の調査・計画に適合性がある。

シソーラス用語： *実用衛星 ,  衛星利用画像 ,  アルゴリズム ,  数学的変換 ,  都市域 ,  *土地利用 ,  *土地被覆 ,  画像処理 ,  学習機械
準シソーラス用語： Lanczosアルゴリズム ,  *SPOT衛星 ,  SPOT-5

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： SPOT ,  学習機械 ,  PL ,  ELM ,  土地利用 ,  土地被覆分類