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J-GLOBAL ID:201802280817942465   整理番号:18A2039968

土地被覆分類のためのランダムフォレストデータキューブベースアルゴリズム:コロンビアの事例【JST・京大機械翻訳】

Random Forest Data Cube Based Algorithm for Land Cover Classification: A Colombian Case
著者 (10件):
資料名:
巻: 2018  号: IGARSS  ページ: 8651-8654  発行年: 2018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:
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機械学習アルゴリズムに基づく画像分類法のディジタルレベルの識別と分類の可能性は,土地被覆率の分類において良好な結果を得ることを可能にした。機械学習アルゴリズムランダムフォレストは,分類と回帰のためのロバストなアルゴリズムであり,コロンビアデータキューブ(CDCol)に保存された衛星画像の場合と同様に,高次元のデータに対して良好な性能を示す。本論文は,コロンビアのOrinoqui’a自然地域に関する土地被覆分類のためのCDColインフラストラクチャーに関するRadom森林の実施を提示することを目的とした。著者らは,表面反射レベルにおける2016のためにLandsat8OLI画像データを使用して,管理された分類のために7つの主題土地被覆クラスを使用した。全体の主題精度評価は86%であり,Kappa指数は79%であった。結果は,この方法が,実際の応用に許容できる土地被覆クラスの正確なサブピクセル特性化を生成することを示唆した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (2件):
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