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J-GLOBAL ID：201802284870015121   整理番号：18A1686941

全波形LIDARデータを用いた都市環境の分類のためのサンプリング技術とアンサンブル分類器の相乗効果【JST・京大機械翻訳】

Synergy of sampling techniques and ensemble classifiers for classification of urban environments using full-waveform LiDAR data

著者 (6件)： Azadbakht Mohsen (Cooperative Research Centre for Spatial Information, VIC 3053, Australia) ,  Azadbakht Mohsen (Department of Infrastructure Engineering, University of Melbourne, VIC 3010, Australia) ,  Azadbakht Mohsen (Remote Sensing and GIS research Centre, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran 653641255, Iran) ,  Fraser Clive S. (Cooperative Research Centre for Spatial Information, VIC 3053, Australia) ,  Fraser Clive S. (Department of Infrastructure Engineering, University of Melbourne, VIC 3010, Australia) ,  Khoshelham Kourosh (Department of Infrastructure Engineering, University of Melbourne, VIC 3010, Australia)
資料名： International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation  (International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation)
巻： 73  ページ： 277-291  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3181A  ISSN： 1569-8432  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市環境の微細スケール土地被覆分類は様々な応用にとって重要である。ライダーデータは,その高い幾何学的精度とその付加的な放射測定情報による土地被覆分類を提供するために,別々に,または他のリモートセンシングデータとの結合において,ますます使用されてきた。リモートセンシングデータの分類における重要な問題は,訓練サンプルの必然的な不均衡であり,通常,少数のサンプル(少数クラス)を持つクラスにおいて貧弱な分類性能をもたらす。本論文では,訓練データセットにおけるデータ不均衡問題を扱うために,アンサンブル分類器によるデータマイニングにおけるサンプリング技術の相乗効果を提案した。いくつかのサンプリング戦略(大多数のクラスのサンプリングを含む),少数クラスの合成過剰サンプリング,ハイブリッドサンプリング,およびアンダーサンプリング凝集を調べた。2つの異なるデータセットからの結果は,サンプリング技術と統合した場合,アンサンブル分類器の優れた性能を示した。特に,ランダム森林と組み合わせたサンプリング集約およびハイブリッドサンプリングは,調べた2つの実験データセットにおいて,G平均測定において16.7%および5.5%の改善をもたらした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 集中化 ,  *相乗作用 ,  *都市環境 ,  データマイニング ,  機械学習 ,  凝集 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  ランダムフォレスト ,  アンダーサンプリング ,  オーバサンプリング ,  訓練データ ,  不均衡 ,  リモートセンシングデータ ,  土地被覆分類 ,  *アンサンブル分類器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 全波形ライダ ,  不均衡データセット ,  データサンプリング ,  アンサンブル分類器 ,  機械学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 波形 ,  LIDARデータ ,  都市環境 ,  分類 ,  サンプリング ,  アンサンブル分類器 ,  相乗効果