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J-GLOBAL ID：201802256650121337   整理番号：18A0160665

ファジィDempsterの新しいアプローチ オブジェクトベース画像分類の空間的不確実性解析と精度評価のためのShafer理論【Powered by NICT】

A Novel Approach of Fuzzy Dempster-Shafer Theory for Spatial Uncertainty Analysis and Accuracy Assessment of Object-Based Image Classification

著者 (1件)： Feizizadeh Bakhtiar (Interfaculty Department of Remote Sensing and GIS, University of Tabriz, Tabriz, Iran)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 15  号： 1  ページ： 18-22  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 精度評価はリモートセンシング画像処理における基本的なステップである。精度評価法は分類精度を計算し,誤差を特性化することを目的とし,評価自体に由来する分類あるいは推定を精密化するために用いることができる。技術的能力に関しては,これらの技術は,それらの固有の不確実性と批判されてと画像分類精度を評価した。この問題を克服するために,本論文の主な目的は,オブジェクトベース画像解析(OBIA)の精度評価のための新しいアプローチを導入した。この目的のために,ファジィ合成評価の統合アプローチとDempster-Shafer理論(FSE DST)はオブジェクトベース画像分類精度評価のための効果的な方法として適用し,提案した。二種の実験によって,提案した方法の能力を調べるために確立した。OBIAはAhar都市とOusko地域の土地利用土地被覆マップを開発するために適用した。提案したFSE DSTは空間的に明示的な精度評価に適用した。結果は,FSE DSTはOBIAの空間精度評価とリモートセンシングベース分類における空間精度評価のために効果的に適用できることを示した。の結果はOBIAの開発に重要であるとOBIAベース分類からより正確な結果を得て,結果の信頼性を解析する空間における将来の研究者を支持するによるリモートセンシングにおける進行性研究のための基礎として役立つことができる。Copyright 2018 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： 都市 ,  *画像 ,  *曖昧さ ,  *不確実性 ,  キャラクタリゼーション ,  リモートセンシング ,  信頼性 ,  精密化
準シソーラス用語： 土地利用土地被覆 ,  オブジェクトベース画像解析 ,  分類精度 ,  リモートセンシング画像 ,  *精度評価 ,  空間的不確実性 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： ファジィ ,  オブジェクト ,  画像分類 ,  空間的不確実性 ,  解析 ,  精度評価 ,  理論