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J-GLOBAL ID：201802233246434995   整理番号：18A0896151

リモートセンシングモデル評価におけるサンプル数の統計指標:水色リモートセンシングに基づく比較研究【JST・京大機械翻訳】

Statistical Parameters Concerned with Sample Size for Evaluating Model Performance: A Comparison Case Study in Ocean Color Remote Sensing

著者 (3件)： Sun Lu (浙江大学海洋学院,浙江杭州,310058) ,  Zhu Weining (浙江大学海洋学院,浙江杭州,310058) ,  Jiang Jingang (浙江大学海洋学院,浙江杭州,310058)
資料名： Zhongguo Haiyang Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Zhongguo Haiyang Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 47  号： 11  ページ： 9-14  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2597A  ISSN： 1672-5174  CODEN： ZHDXB3  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リモートセンシングモデル評価における不確実性を評価するための評価指標,すなわち,測定学界において近年提案された不確実性Aクラス評価(UA)を提案した。本論文では、一連の水色リモートセンシングインバージョンモデルの各種データセットの表現を評価し、コンピュータで誤差の各種近似分布をシミュレーションし、サンプル数nと統計指標RMSE、MAEとUAとの関係を研究した。アルゴリズムテストと計算機シミュレーションの結果は,サンプル数が少ない場合,リモートセンシングモデルの不確実性(信頼性)評価用UAがRMSE,MAEより適切であり,サンプル数が多ければ多いほど,確立したモデルは信頼性(不確実性が小さい)になることを示した。...................................................さらに、本文は少なくとも50個のサンプルを用いてリモートセンシングモデルを検証し、精度の評価をより正確である。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  近似法 ,  *リモートセンシング ,  コンピュータ ,  不確実性 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： モデルの不確実性 ,  評価指標 ,  *モデル評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： uncertainty ,  remote sensing validation ,  statistics ,  ocean color

分類 (5件)： 高速空気力学  (BC03000C) ,  信号理論  (ND02020G) ,  レーダ  (ND13010H) ,  統計的品質管理  (KB04030W) ,  AD・DA変換回路  (NC05080M)

タイトルに関連する用語 (6件)： リモートセンシング ,  モデル評価 ,  サンプル ,  統計 ,  指標 ,  研究