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J-GLOBAL ID：201902258926640161   整理番号：19A0576902

高分一号映像地物認識精度分析【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Zhang Zhixun (如皋市勘測院,江蘇 南通,226500) ,  Chang Yongqing (南京市規画局,江蘇 南京,210029) ,  Wang Chun (chu州学院,安徽 chu州,239000) ,  Zhu Lixiang (南京市測絵勘察研究院股fen有限公司,江蘇 南京,210019)
資料名： Dili Kongjian Xinxi  (Dili Kongjian Xinxi)
巻： 16  号： 12  ページ： 21-25  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3244A  ISSN： 1672-4623  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： ハイパースペクトル画像は,より豊富な地物情報を持ち,地表情報をより明確に反映できる。分類精度と分類精度を,監視分類と非監視分類によって分類し,分類精度を,精度と画素精度の観点から比較し,分析した。結果により、面積精度が分類精度を真実に反映できないが、画素精度が分類精度をよく反映できることが明らかになった。教師つき分類の分類精度は,非監視分類より良好であり,最大尤度法とサポートベクトルマシン法の分類精度は,監視分類において高かった。地表の実際の関心領域に基づく精度検証と目視解釈に基づく精度検証の結果はよく一致し、実際の土地分類結果の精度検証を代表できるが、地表の実際の関心領域に基づく精度検証を行う場合、全体の精度値は実際より11%高い。精度検証ではこの現象を考慮すべきである。従来の分類方法は,高スコア画像分類の真実精度を高く,精度が最も高いのは最尤法であり,全体の精度は80.17%であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最尤法 ,  地表面 ,  画素 ,  土地 ,  *映像 ,  サポートベクトルマシン ,  *地物
準シソーラス用語： 画像分類 ,  スコア ,  分類法 ,  精度検証 ,  関心領域 ,  教師付き分類 ,  分類精度 ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高 ,  映像 ,  地物 ,  認識精度 ,  分析