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J-GLOBAL ID：201702246008620516   整理番号：17A1647195

ハイパースペクトルデータとモデル評価を用いた種の分類【Powered by NICT】

Species classification using hyperspectral data and model evaluation

著者 (2件)： Abraham V. Merin (Dept. of Electronics and Communication, Believers Church Caarmel Engineering College, Perunaad, Pathanamthitta, India) ,  Thomas Jacob (Dept. of Electronics and Communication, Believers Church Caarmel Engineering College, Perunaad, Pathanamthitta, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCPCT  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 生態系を破壊することなく特定領域の研究へのとき種分類は重要な作業である。本論文では,樹種の16クラスに分類し,精度を得るためにグランドトルースと比較し,機械学習プロセスと種々のアルゴリズムを用いて試験部位としてインドマツを選択した。使用したアルゴリズムは,LDAとSVM(サポートベクトルマシン)した。樹木のスペクトル特徴は,ハイパースペクトルデータから得た。結果は,分類性能の改善を示した。SVMのためのLDAのための82%と84%の精度が得られた。著者らの目的は,試験サイトの最良動作するアルゴリズムを示すことである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *アルゴリズム ,  生態系 ,  機械学習
準シソーラス用語： スペクトル特徴 ,  グランドトゥルース ,  樹種 ,  *モデル評価 ,  *ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトルデータ ,  モデル評価 ,  種 ,  分類