画素と領域に基づく方法によるアマゾンにおけるマルチレジェンド変化検出の検討【JST・京大機械翻訳】

Reis Mariane S.; Dutra Luciano V.; Sant’Anna Sidnei J. S.; Escada Maria Isabel S.

文献

J-GLOBAL ID：201802228543233020 整理番号：18A1072512

画素と領域に基づく方法によるアマゾンにおけるマルチレジェンド変化検出の検討【JST・京大機械翻訳】

Examining Multi-Legend Change Detection in Amazon with Pixel and Region Based Methods

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資料名：
巻： 9 号： 1 ページ： 77 発行年： 2017年
JST資料番号： U7270A ISSN： 2072-4292 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

分類後の比較は,最も広く使用されている変化検出法の一つである。しかしながら,それはしばしば無視されるいくつかの操作上の問題,例えば不可能な遷移の発生,精度評価の困難さ,および目的に対して十分正確でない結果を提示する。本研究の目的は,ブラジルアマゾンの地域におけるLANDSAT5/TMデータから得られた分類後比較変化検出結果を,異なるレベルの詳細とピクセルごとの分類器と領域ベースの分類器の両方において3つのLegendreを用いて評価することである。使用されたアプローチの特徴は,各変化マッピングが,様々な訓練サンプルを用いて得られた各日付に対する100の土地被覆分類の組み合わせの結果であることである。このアプローチは,信頼マッピングの構築と同様に,方法論への訓練サンプル選択を説明することを可能にした。著者らは,研究区域と時間ギャップの中で起こる土地被覆遷移の尤度,不可能または非評価可能な変化と分類不確実性の発生を組み込むための長方形行列の使用のような,変化結果を評価するための異なるアプローチを提示して議論した。一般的に,領域ベース分類から得られた変化マッピングは,ピクセルベース分類から得られたものより良い結果を示した。大域的には,画素ベースの手法とは対照的に,領域ベースのアプローチの使用は,最も詳細なLegendreからの変化マッピングに対して15.5%の精度の増加をもたらし,1つは中間レベルの詳細で,3.6%はより詳細ではない。さらに,土地被覆クラス間の個々の遷移は,非農業クラスから農業1への遷移を除いて,地域ベースのアプローチを用いてより良く同定された。提案された品質マッピングは,主により高いレベルの詳細を持ち,参照サンプルが信頼できないか,あるいは利用できない場合に,変化マッピングを評価するのを助けるのに役立つ。空間的に明示的な方法で,ピクセルに基づく変化マッピングの少なくとも29.0%と最も詳細なLegendreからの1つの領域の21.9%が,評価された日付に関する地上の真実情報なしに誤って分類された。これらの値は,中間レベルの詳細を持つレグンドによる結果に対して,0.5%と1.4%(それぞれピクセルと領域ベースのアプローチ)に減少し,より詳細でないLegendreからの結果には存在しない。より一般化された(クラスの数が少ない)ほど,最も類似しているのは,領域の精度と画素ベースの変化マッピングである。これらの精度値は,類似のクラスがクラスタ化の間に組み立てられるので,グループ間の重なりを減少させるので,より少ないクラスがレグッドにおいて考慮されるように増加する。しかし,この精度は,変化マッピングを発生させるために用いた土地被覆分類の非常に高い精度を考慮しても,わずかな変化を伴う地域の運用目的に対しては依然として低い。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (1件)：

写真測量,空中写真 , リモートセンシング一般

引用文献 (54件)：

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