間隔値データ・ファジイc平均アルゴリズムに基づくリモート・センシング画像の土地被覆分類

Yu Xianchuan; He Hui; Hu Dan; Zhou Wei

文献

J-GLOBAL ID：201502223459078272 整理番号：14A1445348

間隔値データ・ファジイc平均アルゴリズムに基づくリモート・センシング画像の土地被覆分類

Land cover classification of remote sensing imagery based on interval-valued data fuzzy c-means algorithm

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資料名：
巻： 57 号： 6 ページ： 1306-1313 発行年： 2014年
JST資料番号： C2577A ISSN： 1674-7313 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：英語 (EN)

地球観測を行う手段としてのリモート・センシングには付随するある程度のあいまいさがある。プロトタイプの特徴のクラスタ化を表す間隔値データを用いることは,地上対象の地表反射スペクトルの不確実性と不均質性がもたらすリモート・センシング・データのファジイな性質を取り扱うために非常に適切である。ソース・データの多重スペクトル間隔値モデルを構築し各区間間の最大の不一致を知る距離速度を定めた後で,ファジイなクラスタ化アルゴリズムの機能的特徴と地上対象反射スペクトルの地域間特性の両方を考慮する間隔値ファジイc-平均(FCM)クラスタ化アルゴリスムを,この研究で適用した。そのような過程は著しくクラスタ化効果を改善することができる。特に,その過程はクラスタ化結果の分類間のスペクトル特性の重なりがもたらす同類スペクトル減少と誤分類を低減することができる。中国,珠江デルタ地域に対するSPOT-5衛星センサと中国,青海,玉樹に対するTMセンサからのリモート・センシング撮像を用いた土地被覆分類を目指したクラスタ化解析実験,並びに従来型のFCMアルゴリズムを含む実験を行い,その結果を比較分析に対して用いた。次に,組織的分類法を用いてそのクラスタ化を評価した。最後の結果は,提案した間隔値FCMクラスタ化が,多重スペクトル・リモート・センシング撮像を用いた土地被覆分類に対する従来型FCMクラスタ化法より有効であることを示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

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測地学

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