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J-GLOBAL ID：201502229227190600   整理番号：15A0067632

風景画像データのカテゴリー推定 -土地被覆図校正のために-

Category Estimation of Landscape Image -for the Registration of Land Cover Map-

著者 (4件)： 尾崎竜史 (産業技術総合研究所情報技術研究部門) ,  岩田健司 (産業技術総合研究所情報技術研究部門) ,  岩男弘毅 (産業技術総合研究所情報技術研究部門) ,  小島功 (産業技術総合研究所情報技術研究部門)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 80  号： 12  ページ： 1189-1193 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 土地被覆図とは,土地の利用状況や植生などを分類した地図であり,水循環や生態系の様子を捉えるための基礎データである。また,気候変動の影響の把握や食料計画などの制作決定に際しての基礎資料としても利用される。土地被覆図は,人工衛星から得られた画像を,地表面の反射特性の推定モデルにもとづいた解析により得られている。Science Degree Confluence Project(SDCP)は,インターネット上で公開されている各種情報を活用し,科学的検証に利用するプロジェクトであり,地球観測情報の校正を行なっている。SDCPではDegree Confluence Project(DCP)のデータを活用し,緯度経度の確定した文書や写真を元に土地被覆の分類を手動で行い,土地被覆図の校正と精度検証を行ってきた。本文では,SDCPの成果の副産物として得られた教師タグつき風景画像群を用いた風景画像分類器の作成とその評価について述べる。本文では,風景画像の自動分類を行うことを目指し,画像データの整備および,BoK(Bag of Keypoints)による自動画像分類の基礎的実験を行った。この際,教師データのサブクラス分割を行うことによって識別性能を向上させるための工夫について述べた。また,このような教師データの分割がある程度有効であることを示した。

シソーラス用語： 景観 ,  カテゴリー ,  分類 ,  土地 ,  *被覆 ,  図面 ,  *地図 ,  地球 ,  現地調査 ,  分類装置 ,  自動化 ,  気候変動 ,  水循環 ,  生態系 ,  *画像分析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 風景 ,  カテゴリー ,  推定 ,  土地被覆 ,  校正